Llama 4 Scout

LLaMA 4 Scout to model o 17 miliardach parametrów wykorzystujący architekturę Mixture-of-Experts z 16 aktywnymi ekspertami, co czyni go czołowym modelem multimodalnym w swojej kategorii. Regularnie przewyższa konkurentów takich jak Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite i Mistral 3.1 w różnych zadaniach testowych. Pomimo swojej wydajności, LLaMA 4 Scout jest wyjątkowo efektywny — może działać na pojedynczym GPU NVIDIA H100 z kwantyzacją Int4. Dodatkowo oferuje wiodące w branży okno kontekstowe o długości 10 milionów tokenów i jest natywnie multimodalny, umożliwiając płynne przetwarzanie tekstu, obrazów i wideo w zaawansowanych zastosowaniach rzeczywistych.

o4-mini

OpenAI o4-mini to najnowszy lekki model w serii o, zaprojektowany do wydajnego i skutecznego rozumowania w zadaniach tekstowych i wizualnych. Zoptymalizowany pod kątem szybkości i wydajności, wyróżnia się generowaniem kodu i zrozumieniem opartym na obrazach, zachowując równowagę między opóźnieniem a głębią rozumowania. Model obsługuje okno kontekstu o wielkości 200 000 tokenów z maksymalnie 100 000 tokenów wyjściowych, co czyni go odpowiednim do rozbudowanych interakcji o dużej objętości. Przetwarza zarówno dane tekstowe, jak i obrazowe, generując tekstowe wyniki z zaawansowanymi możliwościami rozumowania. Dzięki kompaktowej architekturze i wszechstronnej wydajności o4-mini jest idealny do szerokiego zakresu rzeczywistych zastosowań wymagających szybkiej i opłacalnej inteligencji.

Llama 4 Scouto4-mini
Strona internetowa ?
Dostawca ?
Czat ?
Data wydania ?
Modalności ?
tekst ?
obrazy ?
wideo ?
tekst ?
obrazy ?
Dostawcy API ?
Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra
OpenAI API
Data ostatniej aktualizacji wiedzy ?
2025-04
-
Open Source ?
Tak (Źródło)
Nie
Cena za wejście ?
Niedostępne
$1.10 za milion tokenów
Cena za wyjście ?
Niedostępne
$4.40 za milion tokenów
MMLU ?
Niedostępne
fort
MMLU-Pro ?
74.3%
Reasoning & Knowledge
Źródło
-
MMMU ?
69.4%
Image Reasoning
Źródło
81.6%
Źródło
HellaSwag ?
Niedostępne
-
HumanEval ?
Niedostępne
14.28%
Źródło
MATH ?
Niedostępne
-
GPQA ?
57.2%
Diamond
Źródło
81.4%
Źródło
IFEval ?
Niedostępne
-
SimpleQA ?
-
-
AIME 2024
-
93.4%
Źródło
AIME 2025
-
92.7%
Źródło
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
-
-
Global MMLU (Lite) ?
-
-
MathVista ?
-
-
Aplikacja mobilna
-

Porównaj LLM

Dodaj komentarz


10%
Polityka prywatności i ciasteczka

Używamy plików cookies, by ułatwić korzystanie z naszych serwisów. Jeśli nie chcesz, by pliki cookies były zapisywane na Twoim dysku, zmień ustawienia swojej przeglądarki.