Scout
Llama 4Équilibré
OutilsVisionSortie structurée
À propos de ce modèle
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input...
Catégorie de performance
Équilibré
Scout est un modèle équilibré de Llama 4 : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.
Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans ElosiaÉco
Coût minimal. Idéal pour le très haut volume ou les tâches simples.
| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $0.080 |
| Sortie (complétion) | $0.300 |
Capacités
Taille du contexte328K
Tokens de sortie max16K
TokenizerLlama4
Entréetext, image
Sortietext
Date de sortie5 avril 2025
Benchmarks
Intelligence générale
MMLU
83.5%
Mathématiques
MATH-500
78.5%
Programmation
HumanEval
84%
Raisonnement
IFEval
85.2%
Usages recommandés
Chat généralProgrammationRésuméTraduction
Points forts
- Fenêtre de contexte massive de 10M tokens — la plus grande du marché
- Architecture MoE efficace (17B actifs / 109B total)
- Solide suivi d'instructions (IFEval 85.2%)
- Open-weight avec licence commerciale permissive
Limites
- Moins performant que Maverick sur le raisonnement complexe
- La qualité peut se dégrader avec des contextes extrêmement longs
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
