Llama 4 Maverick — Karşılaştırmalar, Yetenekler ve Kullanım Alanları
Llama 4 Maverick, Meta tarafından geliştirilen (17B/400B MoE (128 uzman)), 1M token bağlam penceresine sahip, Yerleşik (Established) seviyesinde sınıflandırılan...
4 dakika okuma
Llama 4 Scout, Meta tarafından geliştirilen ve Nisan 2025’te piyasaya sürülen, üretim sistemlerinde hâlâ yaygın olarak kullanılan kanıtlanmış bir yapay zeka modelidir. Açık ağırlıklı bir model olarak eğitilmiş ağırlıkları herkese açıktır — kendi sunucunuzda barındırabilir, özel verilerle ince ayar yapabilir veya API bağımlılığı olmadan şirket içinde çalıştırabilirsiniz. 10 milyon tokenlik bağlam penceresi mevcut en büyük pencerelerden biridir — tek bir istemde kitap boyutundaki belgeleri, tüm kod depolarını veya çok uzun konuşma geçmişlerini işleyebilir.
FlowHunt AI Liderlik Tablosu’nda 4 kıyaslamada değerlendirilen 24 takip edilen modelden biridir. Öne çıkan puanlar: MATH-500’de %50,3 (4 üzerinden 4.); LiveCodeBench’te %32,8 (5 üzerinden 5.); MMLU-Pro’da %52,2 (8 üzerinden 8.).
Llama 4 Scout, Maverick ile birlikte 5 Nisan 2025’te Llama 4 neslinin daha küçük, yüksek erişilebilir varyantı olarak piyasaya sürüldü — ve bağlam penceresiyle hemen dikkatleri üzerine çekti: 10 milyon token, bu liderlik tablosundaki herhangi bir modelin en büyüğü. 10 milyon tokenlik pencere, dikkat mekanizması ve konumsal kodlamadaki değişikliklerle elde edildi ve modelin daha önceki herhangi bir açık ağırlıklı modelin işleyebileceğinden çok daha uzun belgeler arasında tutarlılığı korumasını sağladı. Scout (17B aktif / 109B toplam, 16 uzman), parçalama gerektirmeden çok büyük belge koleksiyonları üzerinde çalışması gereken getirme-arttırılmış üretim (RAG) hatları için varsayılan model haline geldi — tüm yasal dava geçmişlerini, kod tabanlarını veya bilimsel literatür külliyatlarını tek bir istemde işleyebiliyor.
Not: 10 milyon token mimari bağlam. Tek H100 (Int4). DocVQA %94,4.
- Yayın Tarihi
- Nisan 2025
- Parametreler
- 17B/109B MoE (16 uzman)
- Bağlam
- 10 milyon token
- Ağırlıklar
- Açık
- Kategori
- Yerleşik (Established)
- Sağlayıcı
- 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 (eski adıyla Facebook), merkezi Menlo Park, Kaliforniya'da bulunan ve Facebook, Instagram, WhatsApp ile Threads ile en iyi bilinen dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden biridir. Meta AI (eski adıyla FAIR) aracılığıyla şirket, Llama ailesiyle açık ağırlıklı büyük dil modellerinin en üretken yayıncısı haline gelmiştir. Llama 4 serisi — Maverick, Scout ve Behemoth — izin verici topluluk lisansları altında yayımlanmış olup Hugging Face gibi platformlarda en çok indirilen açık ağırlıklı modeller olmaya devam etmektedir. Meta'nın yapay zeka stratejisi büyük laboratuvarlar arasında farklıdır: ticari bir API işletmek yerine Meta, modelleri araştırma ve ticari kullanım için açıkça yayımlar, kendi uygulamalarına üretken yapay zeka özellikleri entegre eder ve açık ağırlıklı sürümleri yapay zeka gelişimine en demokratik yaklaşım olarak kamuoyunda savunmuştur.
Kullanım Alanları
Llama 4 Scout Hangi Amaçlarla Kullanılır
- Kendi Sunucunuzda Barındırma ve Özel Dağıtımlar
Llama 4 Scout açık ağırlıklıdır (17B/109B MoE (16 uzman) parametre) — eğitilmiş ağırlıkları indirme ve kendi dağıtımınız için herkese açıktır. Kendi GPU donanımınızda veya özel bulutunuzda çalıştırarak verilerinizin ortamınızdan asla çıkmamasını sağlayabilir, ölçekte token başına API maliyetlerini ortadan kaldırabilir veya modeli özel veri kümeleriyle ince ayar yapabilirsiniz.
- Uzun Belge ve Kod Tabanı Analizi
10 milyon tokenlik bağlam penceresiyle Llama 4 Scout, tek bir istemde tüm yazılım depolarını, uzun yasal sözleşmeleri, kitap boyutundaki araştırma raporlarını veya kapsamlı konuşma geçmişlerini işleyebilir — parçalama sezgiselleri veya RAG hatları olmadan derinlemesine belge S&A, dosyalar arası kod tabanı akıl yürütmesi ve kapsamlı özetleme sağlar.
Strengths & Limitations
Strengths
- Kendi sunucunuzda barındırma ve veri gizliliği sağlayan dağıtımlar (açık ağırlıklı)
- Çok uzun belgeler ve büyük kod tabanları (10 milyon bağlam)
Limitations
- Aracılı kodlama ve karmaşık akıl yürütmede 2026 öncü modellerinin önemli ölçüde gerisinde
AI Model Liderlik Tablosunun Tamamına Göz Atın
24 modelin tamamını 11 kıyaslamada karşılaştırın — sıralanabilir, kaynaklı ve Haziran 2026 güncel.
Sıkça sorulan sorular
Daha fazla bilgi
Llama 3.3 70B — Karşılaştırmalar, Yetenekler ve Kullanım Alanları
Llama 3.3 70B, Meta tarafından geliştirilen (70B yoğun) açık ağırlıklı bir yapay zeka modelidir, 128K token bağlam penceresi ile Established (Yerleşik) katmanın...
4 dakika okuma
Llama 4 Scout AI: Çoklu Görevlerde Performans Analizi
Meta'nın Llama 4 Scout AI modelinin beş farklı görevdeki performansına derinlemesine bir bakış; içerik üretimi, hesaplama, özetleme, karşılaştırma ve yaratıcı y...
4 dakika okuma
AI
Llama 4
+8