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。
Anthropic开发的Claude 3.5 Haiku提供200,000 token的上下文窗口。定价为每百万输入token 1美元，每百万输出token 5美元，通过提示缓存可节省高达90%，通过消息批处理API可节省50%。2024年11月4日发布，擅长代码补全、交互式聊天机器人、数据提取标注以及实时内容审核。
| Llama 4 Scout | Claude 3.5 Haiku | |
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提供商 | ||
网站 | ||
发布日期 | Apr 05, 2025 2 周 ago | Nov 04, 2024 5 个月 ago |
模态 | 文本 图像 视频 | 文本 |
API提供商 | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI |
知识截止日期 | 2025-04 | 01.04.2024 |
开源 | 是 (来源) | 否 |
输入定价 | 不可用 | $0.80 每百万token |
输出定价 | 不可用 | $4.00 |
MMLU | 不可用 | 不可用 |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge 来源 | 65% 0-shot CoT 来源 |
MMMU | 69.4% Image Reasoning 来源 | 不可用 |
HellaSwag | 不可用 | 不可用 |
HumanEval | 不可用 | 88.1% 0-shot 来源 |
MATH | 不可用 | 69.4% 0-shot CoT 来源 |
GPQA | 57.2% Diamond 来源 | 不可用 |
IFEval | 不可用 | 不可用 |
移动应用 | - |