Llama 4 Scout là mã nguồn mở hay trọng số mở?

Llama 4 Scout là mô hình trọng số mở. Các trọng số đã huấn luyện của nó được công bố công khai để tải xuống, tự lưu trữ và tinh chỉnh. Bạn có thể chạy nó trên cơ sở hạ tầng của riêng mình mà không phải trả phí API theo token. Lưu ý rằng trọng số mở không giống với mã nguồn mở: mã huấn luyện và dữ liệu có thể không được công bố đầy đủ.

Cửa sổ ngữ cảnh của Llama 4 Scout là bao nhiêu?

Llama 4 Scout hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên đến 10 triệu token — một trong những cửa sổ lớn nhất hiện có. Nó có thể xử lý các tài liệu dài bằng cả cuốn sách, toàn bộ kho mã nguồn hoặc lịch sử hội thoại rất dài trong một prompt duy nhất.

Llama 4 Scout đã được đánh giá trên những điểm chuẩn nào?

Llama 4 Scout đã được đánh giá trên: MMLU-Pro (52,2%), LiveCodeBench (32,8%), MATH-500 (50,3%), AA Intelligence Index (14,0 điểm). Các điểm số được gắn thẻ SR là do nhà cung cấp tự báo cáo; các điểm số được gắn thẻ 3P hoặc AA đã được xác minh độc lập bởi bên thứ ba.

Llama 4 Scout có sẵn trong FlowHunt không?

Có — Llama 4 Scout có sẵn trực tiếp trong FlowHunt. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các tác nhân AI, quy trình làm việc tự động, chatbot và quy trình xử lý tài liệu mà không cần thiết lập thêm.

Llama 4 Scout so sánh thế nào với các mô hình AI khác?

Bạn có thể so sánh Llama 4 Scout với tất cả 24 mô hình được theo dõi trên Bảng xếp hạng AI FlowHunt bằng bảng điểm chuẩn có thể sắp xếp. Phần Xếp hạng Điểm chuẩn trên trang này hiển thị vị trí của Llama 4 Scout trên mỗi điểm chuẩn mà nó đã được đánh giá.

Llama 4 Scout

EstablishedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

Llama 4 Scout là một mô hình AI đã được kiểm chứng, vẫn được triển khai rộng rãi trong các hệ thống sản xuất, được phát triển bởi Meta và phát hành vào tháng 4 năm 2025. Là một mô hình trọng số mở, các trọng số đã huấn luyện của nó được công bố công khai — bạn có thể tự lưu trữ, tinh chỉnh trên dữ liệu độc quyền hoặc chạy tại chỗ mà không phụ thuộc vào API. Cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu token của nó là một trong những cửa sổ lớn nhất hiện có — có khả năng xử lý các tài liệu dài bằng cả cuốn sách, toàn bộ kho mã nguồn hoặc lịch sử hội thoại rất dài trong một prompt duy nhất.

Trên Bảng xếp hạng AI FlowHunt, đây là một trong 24 mô hình được theo dõi, được đánh giá trên 4 điểm chuẩn. Các điểm số nổi bật: 50,3% trên MATH-500 (#4/4); 32,8% trên LiveCodeBench (#5/5); 52,2% trên MMLU-Pro (#8/8).

Llama 4 Scout được phát hành cùng với Maverick vào ngày 5 tháng 4 năm 2025 với tư cách là biến thể nhỏ hơn, dễ tiếp cận hơn của thế hệ Llama 4 — và ngay lập tức thu hút sự chú ý nhờ cửa sổ ngữ cảnh: 10 triệu token, lớn nhất trong số các mô hình trên bảng xếp hạng này. Cửa sổ 10 triệu token đạt được thông qua các điều chỉnh đối với cơ chế attention và mã hóa vị trí, cho phép mô hình duy trì tính mạch lạc trên các tài liệu dài hơn nhiều so với bất kỳ mô hình trọng số mở nào trước đây có thể xử lý. Scout (17B active / 109B tổng, 16 chuyên gia) đã trở thành mô hình mặc định cho các quy trình tạo tăng cường truy xuất cần hoạt động trên các bộ sưu tập tài liệu rất lớn mà không cần phân đoạn — xử lý toàn bộ lịch sử vụ án pháp lý, kho mã nguồn hoặc khối lượng văn học khoa học trong một prompt duy nhất.

Lưu ý: Kiến trúc ngữ cảnh 10 triệu token. Đơn H100 (Int4). DocVQA 94,4%.

Try in FlowHunt

Phát hành: Tháng 4 năm 2025
Tham số: 17B/109B MoE (16 chuyên gia)
Ngữ cảnh: 10 triệu token
Trọng số: Mở
Phân hạng: Established
Nhà cung cấp: 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 Founded 2004 · Menlo Park, CA

Website →

Meta Platforms (trước đây là Facebook) là một trong những công ty công nghệ lớn nhất thế giới, có trụ sở chính tại Menlo Park, California, và nổi tiếng nhất với Facebook, Instagram, WhatsApp và Threads. Thông qua Meta AI (trước đây là FAIR), công ty đã trở thành nhà xuất bản năng suất nhất của các mô hình ngôn ngữ lớn trọng số mở thông qua dòng Llama. Dòng Llama 4 — Maverick, Scout và Behemoth — được phát hành theo các giấy phép cộng đồng cho phép và vẫn là các mô hình trọng số mở được tải xuống nhiều nhất trên các nền tảng như Hugging Face. Chiến lược AI của Meta khác biệt so với các phòng thí nghiệm lớn khác: thay vì vận hành một API thương mại, Meta phát hành các mô hình một cách công khai cho mục đích nghiên cứu và thương mại, tích hợp các tính năng AI tạo sinh trên các ứng dụng của riêng mình, và đã công khai ủng hộ việc phát hành trọng số mở như là cách tiếp cận dân chủ nhất đối với phát triển AI.

Trường hợp sử dụng

Nên dùng Llama 4 Scout cho việc gì

Triển khai tự lưu trữ & riêng tư: Llama 4 Scout là mô hình trọng số mở (17B/109B MoE (16 chuyên gia) tham số) — các trọng số đã huấn luyện của nó được công bố công khai để tải xuống và tự triển khai. Chạy nó trên phần cứng GPU của riêng bạn hoặc đám mây riêng để đảm bảo dữ liệu không bao giờ rời khỏi môi trường của bạn, loại bỏ chi phí API theo token ở quy mô lớn, hoặc tinh chỉnh mô hình trên các tập dữ liệu độc quyền.
Phân tích tài liệu dài & kho mã nguồn: Với cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu token, Llama 4 Scout có thể tiếp nhận toàn bộ kho phần mềm, hợp đồng pháp lý dài, báo cáo nghiên cứu dài bằng cả cuốn sách hoặc lịch sử hội thoại phong phú trong một prompt duy nhất — cho phép hỏi đáp tài liệu chuyên sâu, suy luận xuyên tập tin trong kho mã nguồn và tóm tắt toàn diện mà không cần heuristic phân đoạn hay quy trình RAG.

Strengths & Limitations

Strengths

Triển khai tự lưu trữ và bảo mật dữ liệu (trọng số mở)
Tài liệu rất dài và kho mã nguồn lớn (ngữ cảnh 10 triệu)

Limitations

Tụt hậu đáng kể so với các mô hình tiên phong năm 2026 về lập trình tác nhân và suy luận phức tạp

So sánh thêm

Các mô hình AI liên quan

Xem toàn bộ Bảng xếp hạng Mô hình AI

So sánh tất cả 24 mô hình trên 11 điểm chuẩn — có thể sắp xếp, có nguồn gốc và cập nhật tháng 6 năm 2026.

← Quay lại Bảng xếp hạng AI Dùng thử trong FlowHunt

Câu hỏi thường gặp

: Llama 4 Scout là một mô hình AI đã được kiểm chứng, vẫn được triển khai rộng rãi trong các hệ thống sản xuất, được phát triển bởi Meta và phát hành vào tháng 4 năm 2025. Mô hình xử lý các tác vụ AI tổng quát bao gồm viết lách, phân tích, tóm tắt và trả lời câu hỏi.
: Llama 4 Scout là mô hình trọng số mở. Các trọng số đã huấn luyện của nó được công bố công khai để tải xuống, tự lưu trữ và tinh chỉnh. Bạn có thể chạy nó trên cơ sở hạ tầng của riêng mình mà không phải trả phí API theo token. Lưu ý rằng trọng số mở không giống với mã nguồn mở: mã huấn luyện và dữ liệu có thể không được công bố đầy đủ.
: Llama 4 Scout hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên đến 10 triệu token — một trong những cửa sổ lớn nhất hiện có. Nó có thể xử lý các tài liệu dài bằng cả cuốn sách, toàn bộ kho mã nguồn hoặc lịch sử hội thoại rất dài trong một prompt duy nhất.
: Llama 4 Scout đã được đánh giá trên: MMLU-Pro (52,2%), LiveCodeBench (32,8%), MATH-500 (50,3%), AA Intelligence Index (14,0 điểm). Các điểm số được gắn thẻ SR là do nhà cung cấp tự báo cáo; các điểm số được gắn thẻ 3P hoặc AA đã được xác minh độc lập bởi bên thứ ba.
: Có — Llama 4 Scout có sẵn trực tiếp trong FlowHunt. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các tác nhân AI, quy trình làm việc tự động, chatbot và quy trình xử lý tài liệu mà không cần thiết lập thêm.
: Bạn có thể so sánh Llama 4 Scout với tất cả 24 mô hình được theo dõi trên Bảng xếp hạng AI FlowHunt bằng bảng điểm chuẩn có thể sắp xếp. Phần Xếp hạng Điểm chuẩn trên trang này hiển thị vị trí của Llama 4 Scout trên mỗi điểm chuẩn mà nó đã được đánh giá.

Tìm hiểu thêm

Llama 4 Maverick — Điểm chuẩn, Khả năng và Trường hợp sử dụng

Llama 4 Maverick là mô hình AI trọng số mở từ Meta (17B/400B MoE (128 chuyên gia)), được xếp hạng Established với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Khám phá điểm c...

Apr 5, 2025 6 phút đọc

Llama 3.3 70B — Điểm chuẩn, Khả năng và Trường hợp Sử dụng

Llama 3.3 70B là mô hình AI trọng lượng mở từ Meta (70B dense), được phân loại cấp Established với cửa sổ ngữ cảnh 128K token. Mô hình có sẵn trực tiếp trong Fl...

Dec 6, 2024 5 phút đọc

Llama 4 Scout AI: Phân Tích Hiệu Năng Trên Nhiều Nhiệm Vụ

Phân tích chuyên sâu về hiệu năng của mô hình Llama 4 Scout AI của Meta trên năm nhiệm vụ đa dạng, cho thấy khả năng vượt trội ở tạo nội dung, tính toán, tóm tắ...

May 30, 2025 6 phút đọc

AI Llama 4 +8