Análise de inteligência, desempenho e preço do Llama 4 Scout
Resumo do modelo
Inteligência
Velocidade
Preço de entrada
Preço de saída
Verbosidade
Llama 4 Scout está entre os modelos líderes em inteligência, mas tem preço um pouco alto em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante. Também é mais rápido que a média e muito conciso. O modelo aceita entrada em texto e imagem, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 10M tokens, com conhecimento até agosto de 2024.
Llama 4 Scout alcança 10 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 7). Na avaliação do Intelligence Index, gerou 4.1M tokens, um resultado muito conciso em comparação com a mediana de 14M.
O preço do Llama 4 Scout é de $0.18 por 1M de tokens de entrada (preço moderado, mediana: $0.18) e $0.66 por 1M de tokens de saída (preço um pouco alto, mediana: $0.40). No total, a avaliação do Llama 4 Scout no Intelligence Index custou $11.90.
Com 125 tokens por segundo, Llama 4 Scout é mais rápido que a média (91).
| Raciocínio | Não Esta página mostra a versão sem raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante com raciocínio. |
|---|---|
| Modalidade de entrada | Compatível com: texto e imagem |
| Modalidade de saída | Compatível com: texto |
| Data-limite do conhecimento | 1 de ago. de 2024 |
| Janela de contexto | 10M ~15000 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
| Parâmetros totais | 109B |
| Parâmetros ativos | 17B Número de parâmetros ativos por token durante a inferência |
| Licença | LLAMA 4 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT |
| Pesos do modelo | Hugging Face |
As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:
- Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
- Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
- Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:
- Muito pequeno: ≤4B parâmetros
- Pequeno: 4B–40B parâmetros
- Médio: 40B–150B parâmetros
- Grande: >150B parâmetros
- Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:
- <$0.15 por 1M de tokens
- $0.15–$1 por 1M de tokens
- >$1 por 1M de tokens
Destaques
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparações do Intelligence Index
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Uso de tokens
Output Tokens per Intelligence Index Task
Custo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Janela de contexto
Context Window
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Output Speed
Time per Intelligence Index Task
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Latency: Time To First Answer Token
Tempo de resposta de ponta a ponta
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time
Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre o Llama 4 Scout
O Llama 4 Scout foi lançado em 5 de abril de 2025.
Meta criou o Llama 4 Scout.
Llama 4 Scout alcança 10 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 7).
Llama 4 Scout gera a saída a 125.1 tokens por segundo (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo), um resultado acima da média em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 91.4 t/s).
Llama 4 Scout tem um tempo até o primeiro token (TTFT) de 0.82s (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo), um resultado muito competitivo em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 1.77s).
Llama 4 Scout custa $0.18 por 1M de tokens de entrada (muito competitivo, mediana: $0.46) e $0.66 por 1M de tokens de saída (melhor que a média, mediana: $0.71), com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo.
Llama 4 Scout custa $0.18 por 1M de tokens de entrada e $0.66 por 1M de tokens de saída (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo). Considerando uma tarifa combinada (proporção de 7:2:1 entre acerto do cache, entrada e saída), o preço é de $0.23 por 1M de tokens. O preço pode variar conforme o provedor. Comparar preços dos provedores
Na avaliação do Intelligence Index, Llama 4 Scout gerou 4.1M tokens de saída, um resultado muito competitivo em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 14M).
Não, o Llama 4 Scout não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.
Llama 4 Scout aceita entrada em texto e imagem.
Llama 4 Scout permite saída em texto.
Sim, o Llama 4 Scout aceita imagens como entrada e pode analisá-las, descrevê-las e responder a perguntas sobre elas.
Sim, o Llama 4 Scout é multimodal. Ele consegue processar entrada em texto e imagem e gerar saída em texto.
Llama 4 Scout tem uma janela de contexto de 10M tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.
Sim, o Llama 4 Scout é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.
Llama 4 Scout tem 109 bilhões parâmetros (17 bilhões ativos).
Llama 4 Scout é um modelo de mistura de especialistas (MoE) com 109 bilhões parâmetros no total, mas apenas 17 bilhões parâmetros ativos são usados durante a inferência.
Llama 4 Scout foi lançado sob a licença LLAMA 4 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT. Essa licença permite o uso comercial. Ver licença
Llama 4 Scout alcança 10 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.
A data-limite do conhecimento do Llama 4 Scout é agosto de 2024. Os dados de treinamento do modelo incluem informações até essa data.
Sim, o Llama 4 Scout está disponível por API em 7 provedores. Comparar provedores de API
Llama 4 Scout está disponível em 7 provedores de API. Comparar provedores