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。
自 Qwen2-VL 发布以来的五个月里，开发者基于该模型构建了新模型，并提供了宝贵的反馈。现在，Qwen2.5-VL 引入了更强的功能，包括对图像、文本和图表的精准分析，以及通过结构化 JSON 输出进行对象定位。它能够理解长视频，识别关键事件，并作为智能代理与计算机和手机上的工具交互。该模型的架构采用了动态视频处理和优化的 ViT 编码器，以提升处理速度和准确性。
| Llama 4 Scout | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
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 视频 |
API提供商
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | - |
知识截止日期
| 2025-04 | 未知 |
开源
| 是 (来源) | 是 (来源) |
输入定价
| 不可用 | $0 |
输出定价
| 不可用 | $0 |
MMLU
| 不可用 | 78.4% 来源 |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge 来源 | 49.5% |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning 来源 | 70% |
HellaSwag
| 不可用 | 不可用 |
HumanEval
| 不可用 | 不可用 |
MATH
| 不可用 | 82.2% |
GPQA
| 57.2% Diamond 来源 | 46.0% Diamond |
IFEval
| 不可用 | 不可用 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - | - |