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Llama 4 Scout

Llama 4 Scout es un modelo de IA probado que todavía se implementa ampliamente en sistemas de producción, desarrollado por Meta y lanzado en abril de 2025. Como modelo de pesos abiertos, sus pesos entrenados están disponibles públicamente — puedes auto-alojarlo, ajustarlo con datos propietarios o ejecutarlo localmente sin dependencias de API. Su ventana de contexto de 10M de tokens es una de las más grandes disponibles — capaz de procesar documentos del tamaño de un libro, repositorios de código completos o historiales de conversación muy largos en una sola instrucción.

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Llama 4 Scout fue lanzado junto con Maverick el 5 de abril de 2025 como la variante más pequeña y altamente accesible de la generación Llama 4 — e inmediatamente llamó la atención por su ventana de contexto: 10 millones de tokens, la más grande de cualquier modelo en este ranking. La ventana de 10M de tokens se logró mediante modificaciones en el mecanismo de atención y la codificación posicional que permitieron al modelo mantener coherencia a lo largo de documentos mucho más extensos de lo que cualquier modelo previo de pesos abiertos podía manejar. Scout (17B activos / 109B totales, 16 expertos) se convirtió en el modelo predeterminado para tuberías de generación aumentada por recuperación que necesitaban operar sobre colecciones de documentos muy grandes sin fragmentación — procesando historiales de casos legales completos, bases de código o corpus de literatura científica en una sola instrucción.

Benchmarks

Cada puntuación aparece una sola vez, con su posición entre los modelos seguidos y quién la midió.

Comparado con los modelos de nivel Established en la misma escala
  • Llama 4 Scouteste modelo
  • GPT-4oeste modelo lidera en 2 de 3
  • Llama 4 Maverickeste modelo lidera en 0 de 5
Verificado evaluador independiente, cuenta para el ranking
General

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Fuente ↗

Llama 4 Scout 8,1 GPT-4o 8,4 Llama 4 Maverick 10,0
#43de 45 Verificado
Agentes

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Fuente ↗

Llama 4 Scout 0,0% GPT-4o Sin puntuación Llama 4 Maverick 0,0%
#33de 36 Verificado
Razonamiento

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

Fuente ↗

Llama 4 Scout 3,8% GPT-4o 2,4% Llama 4 Maverick 4,9%
#42de 44 Verificado

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Fuente ↗También: Verificado 47,0% (Vals AI own implementation)

Llama 4 Scout 58,7% GPT-4o 54,3% Llama 4 Maverick 67,1%
#33de 37 Verificado

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Fuente ↗

Llama 4 Scout 0,0% GPT-4o Sin puntuación Llama 4 Maverick 0,0%
#26de 27 Verificado

Para qué usar Llama 4 Scout

Implementaciones Auto-alojadas y Privadas

Llama 4 Scout es de pesos abiertos (17B/109B MoE (16 expertos) parámetros) — sus pesos entrenados están disponibles públicamente para descargar e implementar por cuenta propia. Ejecútalo en tu propio hardware de GPU o nube privada para garantizar que los datos nunca salgan de tu entorno, elimina los costos de API por token a escala, o ajusta el modelo con conjuntos de datos propietarios.

Análisis de Documentos Extensos y Bases de Código

Con una ventana de contexto de 10M de tokens, Llama 4 Scout puede procesar repositorios de software completos, contratos legales extensos, informes de investigación del tamaño de un libro o historiales de conversación amplios en una sola instrucción — permitiendo preguntas y respuestas profundas sobre documentos, razonamiento entre archivos de una base de código y resúmenes exhaustivos sin heurísticas de fragmentación ni tuberías RAG.

Puntos fuertes y limitaciones

Puntos fuertes

  • Implementaciones auto-alojadas y con privacidad de datos (pesos abiertos)
  • Documentos muy extensos y bases de código grandes (contexto de 10M)

Limitaciones

  • Significativamente por detrás de los modelos frontera de 2026 en codificación agéntica y razonamiento complejo

Usa una alternativa en FlowHunt

Llama 4 Scout no está disponible en FlowHunt. Estos modelos cubren tareas similares y están listos para usar:

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Acerca de Meta Menlo Park, CA · Fundado 2004 · ai.meta.com

Meta Platforms (anteriormente Facebook) es una de las empresas tecnológicas más grandes del mundo, con sede en Menlo Park, California, y conocida principalmente por Facebook, Instagram, WhatsApp y Threads. A través de Meta AI (anteriormente FAIR), la empresa se ha convertido en la publicación más prolífica de modelos de lenguaje grandes de pesos abiertos mediante la familia Llama. La serie Llama 4 — Maverick, Scout y Behemoth — se lanzó bajo licencias comunitarias permisivas y siguen siendo los modelos de pesos abiertos más descargados en plataformas como Hugging Face. La estrategia de IA de Meta es distintiva entre los principales laboratorios: en lugar de operar una API comercial, Meta lanza modelos abiertamente para uso comercial y de investigación, integra funciones de IA generativa en sus propias aplicaciones y ha defendido públicamente los lanzamientos de pesos abiertos como el enfoque más democrático para el desarrollo de IA.

ai.meta.com ↗

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