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.
Llama 3.3 70B Instruct, созданная Meta, — это многоязычная крупная языковая модель, специально доработанная для задач на основе инструкций и оптимизированная для разговорных приложений. Она способна обрабатывать и генерировать текст на нескольких языках, поддерживая контекстное окно до 128 000 токенов. Запущенная 6 декабря 2024 года, модель превосходит многие open-source и проприетарные чат-модели в различных отраслевых тестах. Она использует Grouped-Query Attention (GQA) для улучшения масштабируемости и обучена на разнообразном наборе данных, содержащем более 15 триллионов токенов из общедоступных источников. Знания модели актуальны на декабрь 2023 года.
| Llama 4 Scout | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Веб-сайт
| ||
Провайдер
| ||
Чат
| ||
Дата выпуска
| ||
Модальности
| текст изображения видео | текст |
Поставщики API
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Дата актуальности знаний
| 2025-04 | 12.2024 |
Открытый исходный код
| Да (Источник) | Да |
Стоимость ввода
| Недоступно | $0.23 за миллион токенов |
Стоимость вывода
| Недоступно | $0.40 за миллион токенов |
MMLU
| Недоступно | 86% 0-shot, CoT Источник |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge Источник | 68.9% 5-shot, CoT Источник |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning Источник | Недоступно |
HellaSwag
| Недоступно | Недоступно |
HumanEval
| Недоступно | 88.4% pass@1 Источник |
MATH
| Недоступно | 77% 0-shot, CoT Источник |
GPQA
| 57.2% Diamond Источник | 50.5% 0-shot, CoT Источник |
IFEval
| Недоступно | 92.1% Источник |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Мобильное приложение | - | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.