LLaMA 4 Scout 是一个拥有170亿参数的模型，采用混合专家架构（Mixture-of-Experts），并启用16个活跃专家，使其在同类多模态模型中处于领先地位。它在各种基准测试中持续超越Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1 等竞争对手。尽管性能强大，LLaMA 4 Scout 却非常高效 —— 可在一张 NVIDIA H100 GPU 上以 Int4 量化运行。同时，它具备领先业界的1000万Token上下文窗口，并且原生支持多模态，能够无缝处理文本、图像和视频输入，适用于高级现实场景应用。
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提供商 提供该模型的实体机构 | |
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发布日期 模型首次发布时间 | 1 年 ago 4月 05, 2025 |
模态 模型可处理的数据类型 | 文本 图像 视频 |
API提供商 提供此模型的供应商（非完整列表） | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
知识截止日期 模型知识最后更新时间 | 2025-04 |
开源 模型代码是否公开可用 | 是 (来源) |
输入定价 处理提示词中token的成本 | 不可用 |
输出定价 模型生成token的成本 | 不可用 |
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MMLU-Pro 增强版MMLU基准测试，包含更难的推理题、更多选项集并降低提示敏感性 | 74.3% Reasoning & Knowledge 来源 |
MMMU 多任务多模态理解测试 - 评估文本、图像、音频和视频的综合理解能力 | 69.4% Image Reasoning 来源 |
HellaSwag 高难度句子补全基准测试 | 不可用 |
HumanEval 评估代码生成和问题解决能力 | 不可用 |
MATH 测试不同难度级别的数学问题解决能力 | 不可用 |
GPQA 通过需要深度专业知识的选择题测试化学、生物和物理领域的博士水平知识 | 57.2% Diamond 来源 |
IFEval 测试模型准确遵循格式指令、生成适当输出并在不同任务中保持指令一致性的能力 | 不可用 |
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