Llama 4 Maverick — Evaluări, Capacități și Cazuri de Utilizare
Llama 4 Maverick este un model AI cu greutăți deschise de la Meta (17B/400B MoE (128 de experți)), clasificat în categoria Established, cu un context de 1M toke...
4 min citire
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.
Pe Clasamentul AI FlowHunt este unul dintre cele 24 de modele urmărite, evaluat pe 4 repere. Scoruri remarcabile: 50,3% la MATH-500 (#4 din 4); 32,8% la LiveCodeBench (#5 din 5); 52,2% la MMLU-Pro (#8 din 8).
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.
Notă: Context arhitectural de 10M tokeni. H100 unic (Int4). DocVQA 94,4%.
- Lansat
- Aprilie 2025
- Parametri
- 17B/109B MoE (16 experți)
- Context
- 10M tokeni
- Greutăți
- Deschise
- Nivel
- Established
- Furnizor
- 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 (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.
Cazuri de Utilizare
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.
Strengths & Limitations
Strengths
- Implementări auto-găzduite și cu date private (open-weight)
- Documente foarte lungi și baze de cod mari (context de 10M)
Limitations
- Semnificativ în urma modelelor de frontieră din 2026 la codare agentică și raționament complex
Vezi Clasamentul Complet al Modelelor AI
Compară toate cele 24 de modele pe 11 repere — sortabil, cu surse, actualizat iunie 2026.
Întrebări frecvente
Află mai multe
Llama 3.3 70B — Performanțe, Capacități și Cazuri de Utilizare
Llama 3.3 70B este un model AI cu greutăți deschise de la Meta (70B dense), clasificat în categoria Stabilit, cu o fereastră de context de 128K tokeni. Este dis...
4 min citire
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