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。
Command R+是Cohere的尖端生成式AI模型，专为企业级性能设计，其中速度、安全性和输出质量至关重要。该模型能够在最小基础设施下高效运行，在能力和成本效益方面均优于GPT-4o和DeepSeek-V3等顶级模型。具备扩展的256K token上下文窗口（是大多数领先模型的两倍），擅长现代商业运营中必不可少的复杂多语言和基于代理的任务。尽管功能强大，但仅需两个GPU即可部署，具有高度可访问性。吞吐速度高达每秒156个token（比GPT-4o快约1.75倍），Command R+在保持准确性和深度的同时提供了卓越的效率。
| Llama 4 Scout | Command A | |
|---|---|---|
提供商 | ||
网站 | ||
发布日期 | Apr 05, 2025 2 周 ago | Mar 14, 2025 1 个月 ago |
模态 | 文本 图像 视频 | 文本 |
API提供商 | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
知识截止日期 | 2025-04 | - |
开源 | 是 (来源) | 是 |
输入定价 | 不可用 | $2.50 每百万token |
输出定价 | 不可用 | $10.00 每百万token |
MMLU | 不可用 | 85.5% 来源 |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge 来源 | 不可用 |
MMMU | 69.4% Image Reasoning 来源 | 不可用 |
HellaSwag | 不可用 | 不可用 |
HumanEval | 不可用 | 不可用 |
MATH | 不可用 | 80% 来源 |
GPQA | 57.2% Diamond 来源 | 50.8% 来源 |
IFEval | 不可用 | 90.9% 来源 |
移动应用 | - | - |