Meta Established Greutăți deschise Indisponibil în FlowHunt

Llama 4 Scout

Llama 4 Scout este un model AI consacrat, încă utilizat pe scară largă în sisteme de producție, dezvoltat de Meta și lansat în aprilie 2025. Fiind un model open-weight, greutățile sale antrenate sunt disponibile public — îl poți auto-găzdui, îl poți ajusta fin pe date proprietare sau îl poți rula on-premise fără dependențe API. Fereastra sa de context de 10M tokeni este una dintre cele mai mari disponibile — capabilă să proceseze documente de lungimea unei cărți, depozite întregi de cod sau istorice foarte lungi de conversații într-un singur prompt.

Citește mai mult
Llama 4 Scout a fost lansat împreună cu Maverick pe 5 aprilie 2025, ca variantă mai mică și foarte accesibilă a generației Llama 4 — și a atras imediat atenția datorită ferestrei sale de context: 10 milioane de tokeni, cea mai mare dintre toate modelele din acest clasament. Fereastra de 10M tokeni a fost realizată prin modificări ale mecanismului de atenție și ale codării poziționale, care au permis modelului să mențină coerența pe documente mult mai lungi decât orice model open-weight anterior. Scout (17B activi / 109B total, 16 experți) a devenit modelul implicit pentru pipeline-urile de generare augmentată pe recuperare (RAG) care trebuiau să opereze pe colecții foarte mari de documente fără divizare — procesând cazuistici juridice complete, baze de cod sau corpusuri de literatură științifică într-un singur prompt.
Încearcă Claude Haiku 5.5 în FlowHunt Înapoi la AI Leaderboard

Benchmark-uri

Fiecare scor apare o singură dată, cu locul său printre modelele urmărite și cu cine l-a măsurat.

Comparat cu modelele de nivel Established pe aceeași scară
  • Llama 4 Scoutacest model
  • GPT-4oacest model conduce la 2 din 3
  • Llama 4 Maverickacest model conduce la 0 din 5
Verificat evaluator independent, contează în clasament
General

AA Intelligence Index

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

Sursă ↗

Llama 4 Scout 8,1 GPT-4o 8,4 Llama 4 Maverick 10,0
#43din 45 Verificat
Agenți

Terminal-Bench 4.0

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

Sursă ↗

Llama 4 Scout 0,0% GPT-4o Fără scor Llama 4 Maverick 0,0%
#33din 36 Verificat
Raționament

Humanity's Last Exam

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

Sursă ↗

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

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Sursă ↗De asemenea: Verificat 47,0% (Vals AI own implementation)

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

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Sursă ↗

Llama 4 Scout 0,0% GPT-4o Fără scor Llama 4 Maverick 0,0%
#26din 27 Verificat

Pentru Ce Să Folosești Llama 4 Scout

Implementări Auto-Găzduite și Private

Llama 4 Scout are greutăți deschise (17B/109B MoE (16 experți) parametri) — greutățile sale antrenate sunt disponibile public pentru descărcare și auto-implementare. Rulează-l pe propriul hardware GPU sau în cloud privat pentru a te asigura că datele nu părăsesc niciodată mediul tău, elimină costurile API per token la scară sau ajustează fin modelul pe seturi de date proprietare.

Analiză de Documente Lungi și Baze de Cod

Cu o fereastră de context de 10M tokeni, Llama 4 Scout poate ingera depozite întregi de software, contracte juridice lungi, rapoarte de cercetare de lungimea unei cărți sau istorice extinse de conversații într-un singur prompt — permițând întrebări și răspunsuri aprofundate pe documente, raționament cross-fișier pe baze de cod și rezumare cuprinzătoare fără euristici de divizare sau pipeline-uri RAG.

Puncte forte și limitări

Puncte forte

  • Implementări auto-găzduite și cu date private (open-weight)
  • Documente foarte lungi și baze de cod mari (context de 10M)

Limitări

  • Semnificativ în urma modelelor de frontieră din 2026 la codare agentică și raționament complex

Folosește o alternativă în FlowHunt

Llama 4 Scout nu este disponibil în FlowHunt. Aceste modele acoperă sarcini similare și sunt gata de folosit:

Modele AI Conexe

Despre Meta Menlo Park, CA · Fondat 2004 · ai.meta.com

Meta Platforms (fostul Facebook) este una dintre cele mai mari companii tehnologice din lume, cu sediul în Menlo Park, California, și cel mai bine cunoscută pentru Facebook, Instagram, WhatsApp și Threads. Prin Meta AI (fostul FAIR), compania a devenit cel mai prolific editor de modele lingvistice mari cu greutăți deschise prin familia Llama. Seria Llama 4 — Maverick, Scout și Behemoth — a fost lansată sub licențe comunitare permisive și rămân cele mai descărcate modele cu greutăți deschise pe platforme precum Hugging Face. Strategia AI a Meta este distinctă printre marile laboratoare: în loc să opereze un API comercial, Meta lansează modele în mod deschis pentru cercetare și uz comercial, integrează funcții de AI generativ în propriile aplicații și a susținut public lansările cu greutăți deschise ca cea mai democratică abordare a dezvoltării AI.

ai.meta.com ↗

Vezi Clasamentul Complet al Modelelor AI

Comparați toate modelele urmărite în benchmarkuri de programare, agenți și raționament, fiecare scor fiind marcat ca verificat sau raportat de producător.

← Înapoi la Clasamentul AI Încearcă în FlowHunt

Întrebări frecvente

Află mai multe

Llama 4 Scout AI: Analiză de Performanță pe Mai Multe Sarcini
Llama 4 Scout AI: Analiză de Performanță pe Mai Multe Sarcini

Llama 4 Scout AI: Analiză de Performanță pe Mai Multe Sarcini

O analiză detaliată a performanței modelului Llama 4 Scout AI de la Meta pe cinci sarcini diverse, dezvăluind capacități impresionante în generarea de conținut,...

5 min citire
AI Llama 4 +8