MODEL VARLIĞI
Llama 4 Scout
Llama 4 Scout, Maverick ile aynı gün (5 Nisan 2025) yayımlanan, 16 uzmanlı MoE mimarisine sahip küçük kardeştir: 109 milyar toplam parametrenin 17 milyarı etkinleşir. Öne çıkan özelliği 10M token bağlam penceresidir — Maverick'in 1M'sinin on katı ve bu kümedeki tüm modellerin üzerinde. Yaklaşık 40 trilyon token üzerinde eğitilmiş, 200 dil görmüş ancak 12 dil için resmî destek verilmiştir. Aynı 700 milyon aylık aktif kullanıcı eşiğine ve "Built with Llama" atıf yükümlülüğüne tabidir. Aktif parametresi Maverick ile aynı olduğu hâlde toplam parametresi dörtte birinden az olduğu için tek makinede barındırmaya çok daha uygundur; bilgi kesme tarihi ise aynı şekilde Ağustos 2024'te kalır.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- Meta
- Model tipi
- Çok modlu LLM
- Bağlam
- 10M token
- Modaliteler
- metin · görsel · kod
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- Llama 4 Community License Agreement
- Yayın
- 2025-04-05
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 10M token bağlam penceresi — bu kümedeki en geniş pencere
- 16 uzmanlı MoE: 109B toplam parametre, çıkarımda 17B etkin parametre
- Yaklaşık 40 trilyon token üzerinde ön eğitim
- 200 dil üzerinde eğitim; 12 dil için resmî destek
- Metin ve görsel girdisi; metin ve kod çıktısı
- Ağırlıkları indirilebilir (meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct)
Sınırlılıklar
- Bilgi kesme tarihi Ağustos 2024'tür
- Görsel anlama yalnızca 5 girdi görseline kadar değerlendirilmiştir
- 10M token penceresini pratikte kullanmak çok yüksek bellek gerektirir; duyurulan pencere ile gerçekçi çalışma penceresi aynı değildir
- Lisans açık kaynak değildir: 700 milyonu aşan aylık aktif kullanıcı için Meta'dan ayrı lisans gerekir
- "Built with Llama" ibaresi ve türetilen model adının "Llama" ile başlaması zorunludur
- Nisan 2025'ten bu yana yeni bir Llama sürümü yayımlanmamıştır; Meta Model API'sinin önerdiği amiral gemisi Muse Spark'tır
- 200 dille eğitilmiş olsa da yalnızca 12 dil için destek taahhüdü vardır
Tipik kullanım alanları
- Çok uzun belge ve kod tabanı analizi
- Tek makinede barındırılan açık ağırlıklı çıkarım
- İnce ayar ve alana özgü model türetme
- Uzun bağlam araştırmaları ve RAG karşılaştırmaları
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.