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。
GPT-4.1由OpenAI于2025年4月14日推出，提供100万令牌的上下文窗口，每个请求最多支持输出32,768个令牌。在编码任务中表现卓越，SWE-Bench Verified基准测试达到54.6%，在MultiChallenge指令遵循方面比GPT-4o提高10.5%。模型知识截止日期为2024年6月。输入每百万令牌2.00美元，输出每百万令牌8.00美元，缓存输入可享75%折扣，对于重复查询极具成本效益。
| Llama 4 Scout | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
网站
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提供商
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聊天
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发布日期
| ||
模态
| 文本 图像 视频 | 文本 图像 |
API提供商
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenAI API |
知识截止日期
| 2025-04 | - |
开源
| 是 (来源) | 否 |
输入定价
| 不可用 | $2.00 每百万token |
输出定价
| 不可用 | $8.00 每百万token |
MMLU
| 不可用 | 90.2% pass@1 来源 |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge 来源 | - |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning 来源 | 74.8% 来源 |
HellaSwag
| 不可用 | - |
HumanEval
| 不可用 | - |
MATH
| 不可用 | - |
GPQA
| 57.2% Diamond 来源 | 66.3% Diamond 来源 |
IFEval
| 不可用 | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 48.1% 来源 |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 来源 |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - |