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。
Amazon Nova Lite是多模态通用模型，可处理文本、图像和视频输入并生成文本输出。300K token上下文窗口，适合实时交互、文档分析和视觉问答。作为Amazon Nova基础模型系列成员，支持微调和蒸馏实现高级定制。
| Llama 4 Scout | Nova Lite | |
|---|---|---|
网站
| - | |
提供商
| ||
聊天
| ||
发布日期
| ||
模态
| 文本 图像 视频 | 文本 图像 视频 |
API提供商
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Amazon Bedrock |
知识截止日期
| 2025-04 | 主动不予披露 |
开源
| 是 (来源) | 否 |
输入定价
| 不可用 | $0.06 每百万token |
输出定价
| 不可用 | $0.24 每百万token |
MMLU
| 不可用 | 80.5% CoT 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 | 85.4% pass@1 来源 |
MATH
| 不可用 | 73.3% CoT 来源 |
GPQA
| 57.2% Diamond 来源 | 42% Main 来源 |
IFEval
| 不可用 | 89.7% 来源 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - | - |