LLaMA 4 Scout — это модель с 17 миллиардами параметров, использующая архитектуру Mixture-of-Experts с 16 активными экспертами, что делает её лидером среди мультимодальных моделей в своей категории. Она стабильно превосходит конкурентов, таких как Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite и Mistral 3.1, по широкому кругу тестов. Несмотря на свою мощность, LLaMA 4 Scout отличается высокой эффективностью — может работать на одной видеокарте NVIDIA H100 с квантованием Int4. Также она поддерживает контекстное окно на 10 миллионов токенов — лучший показатель в отрасли, и является нативно мультимодальной, обрабатывая текст, изображения и видео для сложных реальных приложений.
Веб-сайт Страница модели ИИ | |
Провайдер Организация, предоставляющая данную модель. | |
Чат Введите сообщение, чтобы начать общение | - |
Дата выпуска Когда модель была впервые выпущена. | 1 год назад Апр 05, 2025 |
Модальности Типы данных, которые может обрабатывать модель | текст изображения видео |
Поставщики API Провайдеры, предлагающие данную модель. (Этот список не является исчерпывающим.) | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
Дата актуальности знаний Когда в последний раз обновлялись знания модели. | 2025-04 |
Открытый исходный код Доступен ли исходный код модели для публичного использования. | Да (Источник) |
Стоимость ввода Стоимость обработки токенов в вашем запросе | Недоступно |
Стоимость вывода Стоимость токенов, сгенерированных моделью | Недоступно |
MMLU Massive Multitask Language Understanding – Тестирование знаний по 57 предметам, включая математику, историю, право и другие | Недоступно |
MMLU-Pro Улучшенный бенчмарк MMLU с более сложными вопросами, ориентированными на рассуждение, увеличенным числом вариантов ответов и сниженной чувствительностью к подсказкам | 74.3% Reasoning & Knowledge Источник |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding – Тестирование понимания текста, изображений, аудио и видео | 69.4% Image Reasoning Источник |
HellaSwag Сложный бенчмарк для завершения предложений | Недоступно |
HumanEval Оценивает возможности генерации кода и решения задач | Недоступно |
MATH Тестирование математических навыков на разных уровнях сложности | Недоступно |
GPQA Тестирование знаний на уровне PhD в области химии, биологии и физики с помощью вопросов множественного выбора, требующих глубоких экспертных знаний | 57.2% Diamond Источник |
IFEval Оценивает способность модели точно следовать явным инструкциям по форматированию, генерировать соответствующие выходные данные и поддерживать последовательность инструкций в разных задачах | Недоступно |
SimpleQA Оценка точности простых вопросов | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Многоязычный программный бенчмарк. | - |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для программирования в реальном времени | - |
Global MMLU (Lite) Упрощенная версия бенчмарка для оценки универсальности моделей на глобальном уровне. | - |
MathVista Оценивает способности математического мышления моделей ИИ в визуальных контекстах | - |
Мобильное приложение | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.