Llama 4 Maverick — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
Llama 4 Maverick to model AI o otwartych wagach od Meta (17B/400B MoE (128 ekspertów)), sklasyfikowany jako poziom Established, z oknem kontekstowym 1M tokenów....
4 min czytania
Llama 4 Scout to sprawdzony model AI wciąż szeroko wdrażany w systemach produkcyjnych, opracowany przez Meta i wydany w kwietniu 2025 roku. Jako model o otwartych wagach, jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne — możesz go hostować samodzielnie, dostroić na własnych danych lub uruchomić lokalnie bez zależności od API. Jego okno kontekstowe 10 mln tokenów jest jednym z największych dostępnych — zdolnym do przetwarzania dokumentów długości książek, całych repozytoriów kodu lub bardzo długich historii konwersacji w pojedynczym zapytaniu.
Na tablicy liderów AI FlowHunt jest jednym z 24 śledzonych modeli, ocenianych w 4 benchmarkach. Wyróżniające się wyniki: 50,3% w MATH-500 (#4 z 4); 32,8% w LiveCodeBench (#5 z 5); 52,2% w MMLU-Pro (#8 z 8).
Llama 4 Scout został wydany wraz z Maverick 5 kwietnia 2025 roku jako mniejszy, łatwo dostępny wariant generacji Llama 4 — i natychmiast przyciągnął uwagę swoim oknem kontekstowym: 10 milionów tokenów, największym spośród wszystkich modeli na tej tablicy liderów. Okno 10 mln tokenów osiągnięto poprzez modyfikacje mechanizmu uwagi i kodowania pozycyjnego, które pozwoliły modelowi zachować spójność w dokumentach znacznie dłuższych niż jakikolwiek wcześniejszy model o otwartych wagach. Scout (17B aktywnych / 109B całkowitych, 16 ekspertów) stał się domyślnym modelem dla potoków generacji wspomaganej wyszukiwaniem (RAG), które potrzebowały operować na bardzo dużych kolekcjach dokumentów bez dzielenia na fragmenty — przetwarzając całe historie spraw sądowych, bazy kodu lub zbiory literatury naukowej w pojedynczym zapytaniu.
Uwaga: architektoniczne okno kontekstowe 10 mln tokenów. Pojedynczy H100 (Int4). DocVQA 94,4%.
- Data wydania
- Kwiecień 2025
- Parametry
- 17B/109B MoE (16 ekspertów)
- Kontekst
- 10 mln tokenów
- Wagi
- Otwarte
- Poziom
- Established
- Dostawca
- Meta
Llama 4 Scout Benchmark Rankings
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 52.2% | 8 of 8 | SR | Hard knowledge reasoning, 12K questions |
| LiveCodeBench | 32.8% | 5 of 5 | SR | Competitive programming, continuously updated |
| MATH-500 | 50.3% | 4 of 4 | SR | Hendrycks math (500 problems) |
| AA Intelligence Index | 14.0 pts | 9 of 9 | AA | Artificial Analysis composite score (independent) |
Detailed Benchmark Scores
MMLU-P
SR
52.2%
Hard knowledge reasoning, 12K questions
LiveCode
SR
32.8%
Competitive programming, continuously updated
MATH
SR
50.3%
Hendrycks math (500 problems)
AA Idx
AA
14.0 pts
Artificial Analysis composite score (independent)
Llama 4 Scout vs. Established Peers
Head-to-head benchmark comparison with other Established-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | Llama 4 Scout | GPT-4o | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|---|
| MMLU-P | 52.2% | 72.6% | 80.5% |
| LiveCode | 32.8% | — | 43.4% |
| MATH | 50.3% | — | — |
| AA Idx | 14.0 pts | — | — |
About Meta
Meta Platforms (dawniej Facebook) to jedna z największych firm technologicznych na świecie, z siedzibą w Menlo Park w Kalifornii, znana przede wszystkim z Facebooka, Instagrama, WhatsAppa i Threads. Dzięki Meta AI (dawniej FAIR) firma stała się najbardziej płodnym wydawcą modeli językowych o otwartych wagach za pośrednictwem rodziny Llama. Seria Llama 4 – Maverick, Scout i Behemoth – została wydana na liberalnych licencjach społecznościowych i pozostaje najczęściej pobieranymi modelami o otwartych wagach na platformach takich jak Hugging Face. Strategia AI Meta różni się od innych głównych laboratoriów: zamiast prowadzić komercyjne API, Meta udostępnia modele otwarcie do badań i użytku komercyjnego, integruje funkcje generatywnej AI we własnych aplikacjach i publicznie opowiada się za udostępnianiem otwartych wag jako najbardziej demokratycznym podejściem do rozwoju AI.
Zastosowania
Do czego używać Llama 4 Scout
- Hostowanie własne i prywatne wdrożenia
Llama 4 Scout ma otwarte wagi (17B/109B MoE (16 ekspertów) parametrów) — jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne do pobrania i samodzielnego wdrożenia. Uruchom go na własnym sprzęcie GPU lub w prywatnej chmurze, aby dane nigdy nie opuściły Twojego środowiska, wyeliminować koszty API za tokeny przy dużej skali lub dostroić model na własnych zestawach danych.
- Analiza długich dokumentów i baz kodu
Dzięki oknu kontekstowemu 10 mln tokenów, Llama 4 Scout może wchłonąć całe repozytoria oprogramowania, długie umowy prawne, raporty badawcze długości książek lub obszerne historie konwersacji w pojedynczym zapytaniu — umożliwiając dogłębne pytania i odpowiedzi na dokumentach, wnioskowanie między plikami w bazie kodu oraz kompleksowe streszczanie bez heurystyk dzielenia na fragmenty ani potoków RAG.
Strengths & Limitations
Strengths
- Hostowanie własne i wdrożenia z zachowaniem prywatności danych (otwarte wagi)
- Bardzo długie dokumenty i duże bazy kodu (kontekst 10 mln)
Limitations
- Znacznie odstaje od czołowych modeli z 2026 roku w zakresie agentowego kodowania i złożonego rozumowania
Przeglądaj pełną tablicę liderów modeli AI
Porównaj wszystkie 24 modele w 11 benchmarkach — sortowalne, z podaniem źródeł, aktualizowane w czerwcu 2026.
Najczęściej zadawane pytania
Dowiedz się więcej
Llama 3.3 70B — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
Llama 3.3 70B to model AI o otwartych wagach od Meta (70B gęsty), sklasyfikowany jako poziom Established (Ugruntowany) z oknem kontekstowym 128K tokenów. Jest d...
4 min czytania
Llama 4 Scout AI: Analiza wydajności w różnych zadaniach
Dogłębna analiza wydajności modelu Llama 4 Scout AI firmy Meta w pięciu różnorodnych zadaniach, ukazująca imponujące możliwości w generowaniu treści, obliczenia...
4 min czytania
AI
Llama 4
+8