Llama 4 Maverick — Benchmarky, schopnosti a prípady použitia
Llama 4 Maverick je open-weight AI model od spoločnosti Meta (17B/400B MoE (128 expertov)), zaradený do úrovne Established s kontextovým oknom 1M tokenov. Presk...
4 min čítania
Llama 4 Scout je overený model AI, ktorý je stále široko nasadzovaný v produkčných systémoch. Vyvinula ho spoločnosť Meta a bol vydaný v apríli 2025. Ako model s otvorenými váhami sú jeho natrénované váhy verejne dostupné – môžete ho hostovať na vlastnej infraštruktúre, doladiť na proprietárnych dátach alebo ho spúšťať on-premise bez závislosti na API. Jeho kontextové okno s veľkosťou 10 miliónov tokenov je jedným z najväčších dostupných – dokáže spracovať dokumenty v rozsahu kníh, celé úložiská kódu alebo veľmi dlhé histórie konverzácií v jednom prompte.
V rebríčku FlowHunt AI Leaderboard je jedným z 24 sledovaných modelov, vyhodnotených na 4 benchmarkoch. Výnimočné skóre: 50,3 % na MATH-500 (#4 zo 4); 32,8 % na LiveCodeBench (#5 z 5); 52,2 % na MMLU-Pro (#8 z 8).
Llama 4 Scout bol vydaný spolu s modelom Maverick 5. apríla 2025 ako menší a vysoko dostupný variant generácie Llama 4 – a okamžite upútal pozornosť svojím kontextovým oknom: 10 miliónov tokenov, čo je najviac spomedzi všetkých modelov v tomto rebríčku. Okno s 10 miliónmi tokenov bolo dosiahnuté pomocou úprav mechanizmu pozornosti a pozičného kódovania, vďaka ktorým si model zachováva koherenciu naprieč dokumentmi oveľa dlhšími, než dokázal zvládnuť akýkoľvek predchádzajúci model s otvorenými váhami. Scout (17B aktívnych / 109B celkovo, 16 expertov) sa stal predvoleným modelom pre pipeline retrieval-augmented generation, ktoré potrebujú pracovať s veľmi rozsiahlymi kolekciami dokumentov bez delenia na časti – spracúva celé histórie právnych prípadov, kódové základne alebo korpusy vedeckej literatúry v jednom prompte.
Poznámka: 10M tokenov architektonický kontext. Jedno H100 (Int4). DocVQA 94,4 %.
- Dátum vydania
- Apríl 2025
- Parametre
- 17B/109B MoE (16 expertov)
- Kontext
- 10M tokenov
- Váhy
- Otvorené
- Úroveň
- Established
- Poskytovateľ
- 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 (predtým Facebook) je jednou z najväčších technologických spoločností na svete so sídlom v Menlo Park v Kalifornii a je známa najmä vďaka Facebooku, Instagramu, WhatsApp a Threads. Prostredníctvom Meta AI (predtým FAIR) sa spoločnosť stala najplodnejším vydavateľom veľkých jazykových modelov s otvorenými váhami prostredníctvom rodiny Llama. Séria Llama 4 – Maverick, Scout a Behemoth – bola vydaná pod otvorenými komunitnými licenciami a zostáva najsťahovanejšími modelmi s otvorenými váhami na platformách ako Hugging Face. AI stratégia Meta je medzi veľkými laboratóriami výnimočná: namiesto prevádzkovania komerčného API Meta vydáva modely otvorene na výskumné a komerčné účely, integruje funkcie generatívnej AI do svojich vlastných aplikácií a verejne obhajuje vydávanie otvorených váh ako najdemokratickejší prístup k vývoju AI.
Prípady použitia
Na čo použiť Llama 4 Scout
- Vlastný hosting a súkromné nasadenie
Llama 4 Scout je model s otvorenými váhami (17B/109B MoE (16 expertov) parametrov) – jeho natrénované váhy sú verejne dostupné na stiahnutie a vlastné nasadenie. Spúšťajte ho na vlastnom GPU hardvéri alebo v súkromnom cloude, aby ste zabezpečili, že dáta nikdy neopustia vaše prostredie, eliminovali náklady na API pri škálovaní, alebo doladili model na proprietárnych dátových sadách.
- Analýza dlhých dokumentov a kódových základní
S kontextovým oknom 10 miliónov tokenov dokáže Llama 4 Scout spracovať celé softvérové repozitáre, dlhé právne zmluvy, výskumné správy v rozsahu kníh alebo rozsiahle histórie konverzácií v jednom prompte – čo umožňuje hĺbkové zodpovedanie otázok z dokumentov, uvažovanie naprieč súbormi v kódovej základni a komplexnú sumarizáciu bez heuristík delenia na časti alebo RAG pipeline.
Strengths & Limitations
Strengths
- Vlastný hosting a súkromné nasadenie údajov (open-weight)
- Veľmi dlhé dokumenty a rozsiahle kódové základne (10M kontext)
Limitations
- Výrazne zaostáva za špičkovými modelmi z roku 2026 v agentnom kódovaní a komplexnom uvažovaní
Prezrite si celý rebríček AI modelov
Porovnajte všetkých 24 modelov naprieč 11 benchmarkmi – zoraditeľné, so zdrojmi, aktualizované jún 2026.
Najčastejšie kladené otázky
Zistiť viac
Llama 4 Scout AI: Analýza výkonu naprieč viacerými úlohami
Podrobná analýza výkonu modelu Llama 4 Scout AI od spoločnosti Meta naprieč piatimi rôznorodými úlohami, odhaľujúca pôsobivé schopnosti v generovaní obsahu, výp...
4 min čítania
AI
Llama 4
+8
Llama 3.3 70B — Benchmarky, schopnosti a prípady použitia
Llama 3.3 70B je open-weight AI model od Meta (70B dense), zaradený do úrovne Established s kontextovým oknom 128K tokenov. Je priamo dostupný v FlowHunt. Presk...
4 min čítania