Llama 4 Scout
10 ملايين رمز من السياق - أطول نافذة في أي نموذج مفتوح
Llama 4 Scout هو المتخصص في السياق الطويل من Meta. بإجمالي 109B معلمة و17B نشطة لكل رمز عبر 16 خبيرًا ونافذة سياق تبلغ 10 ملايين رمز، يمكنه معالجة قواعد أكواد كاملة ومكتبات بحثية متعددة المستندات وساعات من سجل المحادثات في استدعاء واحد.
إصدارات النموذج
نماذج مضبوطة للتعليمات ونماذج أساسية
اختر بين الإصدار المضبوط للتعليمات والمُحسَّن للدردشة والمهام طويلة السياق، أو النموذج الأساسي للضبط الدقيق والتطبيقات المخصصة.
بنية Mixture-of-Experts
إجمالي 109B معلمة، 17B نشطة لكل رمز
يستخدم Llama 4 Scout تصميم MoE متناثر مع 16 خبيرًا، ينشّط 17B معلمة في كل تمريرة أمامية. الميزة البارزة هي نافذة السياق البالغة 10 ملايين رمز - الأطول بين جميع النماذج المفتوحة المتاحة.
مثالي للمهام التي تتطلب معالجة كميات ضخمة من النصوص: قواعد أكواد كاملة، تحليل مستندات متعددة، أوراق بحثية طويلة، وسجلات محادثات ممتدة.
مضبوط للتعليمات
Scout Instruct
مُحسَّن للذكاء الاصطناعي التحادثي وإنجاز المهام طويلة السياق
مضبوط دقيقًا لاتباع التعليمات والحوار متعدد الأدوار ومعالجة المدخلات الطويلة جدًا
مُدرَّب مسبقًا
Scout Base
نموذج MoE أساسي للضبط الدقيق والتطبيقات المتخصصة
مُدرَّب مسبقًا على بيانات متعددة الوسائط متنوعة مع توجيه 16 خبيرًا
القدرات
مصمم للسياق الضخم والفهم متعدد الوسائط
يجمع Llama 4 Scout بين نافذة سياق غير مسبوقة تبلغ 10 ملايين رمز وكفاءة MoE ودعم أصلي متعدد الوسائط وقدرات استدلال قوية.
نافذة سياق 10 ملايين رمز
أطول نافذة سياق في أي نموذج مفتوح متاح. عالج قواعد أكواد كاملة ومكتبات بحثية متعددة المستندات أو ساعات من المحادثة في استدعاء واحد.
كفاءة MoE
ينشّط فقط 17B معلمة لكل رمز من مجموع 109B عبر 16 خبيرًا. أداء قوي بجزء بسيط من تكلفة الحوسبة للنماذج الكثيفة.
تحليل الأكواد على نطاق واسع
حمّل مستودعات كاملة في السياق لتحليل الملفات المتقاطعة وتتبع التبعيات ومهام إعادة الهيكلة واسعة النطاق.
سير عمل وكيلي
دعم أصلي لاستدعاء الدوال واستخدام الأدوات يتيح وكلاء مستقلين. أنشئ سير عمل يربط أدوات متعددة دون ضبط دقيق.
دعم متعدد اللغات
أداء قوي عبر لغات متعددة مع فهم السياق الثقافي للتطبيقات العالمية.
متعدد الوسائط أصلي
معالجة النصوص والصور معًا ببنية الدمج المبكر. حلل لقطات الشاشة والمخططات والمستندات جنبًا إلى جنب مع النص.
أبرز النقاط
لماذا تهم نافذة سياق Scout
نافذة سياق 10 ملايين رمز تغيّر ما هو ممكن باستدعاء نموذج واحد.
ما يمكنك وضعه في 10 ملايين رمز
- قاعدة أكواد متوسطة الحجم بالكامل (أكثر من 50 ألف سطر عبر مئات الملفات)
- أوراق بحثية متعددة أو كتاب كامل
- ساعات من نصوص الاجتماعات أو سجل المحادثات
- مجموعات توثيق كاملة لأنظمة معقدة
- دقة استرجاع تتجاوز 95% حتى 8 ملايين رمز في اختبارات needle-in-a-haystack
المواصفات التقنية
- إجمالي 109B معلمة، 17B نشطة لكل رمز
- 16 خبيرًا في بنية MoE
- نافذة سياق 10 ملايين رمز
- متعدد الوسائط أصلي (نص + صورة)
- ترخيص متوافق مع Llama 3.1
الأداء
متخصص في السياق الطويل مع استدلال تنافسي
يقدم Llama 4 Scout أداءً قويًا عبر المعايير القياسية مع توفير نافذة سياق لا مثيل لها تبلغ 10 ملايين رمز لمهام المستندات الطويلة.
Scout مُحسَّن للمهام التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من السياق. بينما يتصدر Maverick في درجات المعايير الخام، فإن نافذة سياق Scout البالغة 10 ملايين رمز تجعله الخيار الواضح لسير عمل المستندات الطويلة.
نافذة سياق 10 ملايين رمز - الأطول بين النماذج المفتوحة
دقة استرجاع تتجاوز 95% حتى 8 ملايين رمز
17B معلمة نشطة من إجمالي 109B (16 خبيرًا)
تنافسي مع نماذج تفوقه بـ 2-3 أضعاف في عدد المعلمات النشطة
دعم أصلي متعدد الوسائط لمدخلات النص والصور
مقارنة المعايير
Scout مقابل Maverick وعائلة Llama 4
يتنازل Scout عن بعض أداء المعايير الخام مقابل ميزة نافذة السياق الضخمة.
| Benchmark | Llama 4 Scout 16 خبيرًا مميز | Llama 4 Maverick 128 خبيرًا | Llama 3.1 70B كثيف |
|---|---|---|---|
MMLU Pro المعرفة والاستدلال | 74.3% | 80.5% | 66.4% |
GPQA Diamond المعرفة العلمية | 57.2% | 69.8% | 46.7% |
LiveCodeBench v5 البرمجة | 32.8% | 43.4% | 28.5% |
MMMU متعدد الوسائط | 69.4% | 73.4% | - |
Context Window الحد الأقصى للرموز | 10M | 1M | 128K |
Total Parameters حجم النموذج | 109B | 400B | 70B |
Active Parameters لكل رمز | 17B | 17B | 70B |
البيانات من بطاقة النموذج الرسمية لـ Meta والتقييمات المستقلة.
السياق الطويل
10 ملايين رمز: عالج قواعد أكواد كاملة في استدعاء واحد
نافذة سياق Scout البالغة 10 ملايين رمز هي الأطول بين جميع النماذج المفتوحة المتاحة. حمّل مستودعات كاملة أو مجموعات بحثية متعددة المستندات أو ساعات من النصوص المكتوبة في سياق واحد لتحليل شامل.
- دقة استرجاع تتجاوز 95% حتى 8 ملايين رمز في اختبارات needle-in-a-haystack
- دقة 89% عند الحد الأقصى البالغ 10 ملايين رمز
- معالجة أكثر من 50 ألف سطر من الأكواد عبر مئات الملفات في وقت واحد
- تحليل مجموعات كاملة من الأوراق البحثية دون الحاجة إلى تقسيم المستندات
- الحفاظ على سجل المحادثة الكامل عبر جلسات متعددة الأدوار الممتدة
بنية MoE
سعة 109B بتكلفة استدلال 17B
بنية MoE ذات 16 خبيرًا في Scout تنشّط فقط 17B معلمة لكل رمز مع الحفاظ على القدرة التمثيلية لنموذج أكبر بكثير. هذا يجعله عمليًا للنشر على عقدة واحدة مع تقديم أداء قوي.
- 16 خبيرًا مع 17B معلمة نشطة لكل تمريرة أمامية
- نفس عدد المعلمات النشطة كـ Maverick بذاكرة إجمالية أقل
- عملي لسيناريوهات النشر على عقدة واحدة
- يضمن التوجيه المتناثر حصول كل رمز على اهتمام خبير متخصص
- تكلفة تشغيل أقل مقارنةً بالنماذج الكثيفة ذات إجمالي معلمات مماثل
متعدد الوسائط
القدرات متعددة الوسائط في Llama 4 Scout
يستخدم Llama 4 Scout بنية الدمج المبكر لمعالجة النصوص والصور معًا بشكل أصلي. الفهم البصري مدمج في النموذج من الأساس وليس مضافًا كوحدة منفصلة، مما يتيح استدلالًا سلسًا عبر كلا الوسيطين ضمن نفس نافذة السياق الضخمة.
- 69.4% في معيار MMMU متعدد الوسائط لاستدلال بصري قوي
- بنية الدمج المبكر تعالج الصور والنصوص في تدفق موحّد
- تحليل لقطات الشاشة والمخططات والرسوم الانسيابية والرسومات التقنية جنبًا إلى جنب مع الأكواد
- دمج تحليل المستندات البصرية مع نافذة السياق الكاملة البالغة 10 ملايين رمز
- لا حاجة لخط أنابيب رؤية منفصل، مما يقلل تعقيد النشر
ابدأ الآن
جرّب Llama 4 Scout الآن
ابدأ المحادثة فورًا أو حمّل الأوزان للنشر الذاتي.
التحميل والنشر
النشر الذاتي
حمّل أوزان النموذج الرسمية للنشر على بنيتك التحتية.
الأسئلة الشائعة
أسئلة شائعة حول Llama 4 Scout
إجابات على أكثر الأسئلة شيوعًا التي يطرحها المطورون والباحثون حول تشغيل Llama 4 Scout ونشره والاستفادة القصوى منه.
يتطلب تشغيل النسخة الكاملة الدقة من Llama 4 Scout نحو 220 GB من VRAM، مما يعني عادةً إعداد متعدد وحدات GPU بما لا يقل عن بطاقتين A100 80 GB. يمكن للنسخ المضغوطة تقليص هذا المتطلب بشكل كبير؛ إذ يخفضه ضغط INT8 إلى نحو 110 GB، فيما يمكن لضغط INT4 أن يعمل على نحو 55 GB، مما يجعله متاحًا على إعدادات المستهلكين المتقدمة ذات وحدات GPU متعددة.
نعم. تستوعب نافذة سياق 10 ملايين رمز في Llama 4 Scout نحو 50 ألف سطر من الأكواد عبر مئات الملفات في آنٍ واحد. هذا يعني أن معظم المستودعات متوسطة الحجم تتسع بالكامل في استدعاء سياق واحد، مما يتيح التحليل عبر الملفات وتتبع التبعيات ومراجعة البنية المعمارية دون تقطيع أو فقدان السياق بين الملفات.
Llama 4 Scout مُحسَّن للمهام طويلة السياق بنافذة 10M رمز و16 خبيرًا (109B معلمة إجمالية). أما Maverick فيُعطي الأولوية للجودة الخام بـ 128 خبيرًا و400B معلمة إجمالية مع نافذة سياق 1M رمز. كلاهما ينشّط 17B معلمة لكل رمز. اختر Scout حين تحتاج سياقًا ضخمًا، واختر Maverick حين تحتاج أقصى أداء في المعايير.
نعم. يُصدر Llama 4 Scout بموجب ترخيص متوافق مع Llama 3.1 الذي يتيح الاستخدام التجاري. يمكنك نشره في تطبيقات الإنتاج وبناء منتجات عليه وضبطه دقيقًا لاحتياجاتك المحددة. يتضمن الترخيص حدود استخدام معينة للنشر واسع النطاق جدًا، لذا راجع الشروط الكاملة إذا كان تطبيقك يخدم مئات الملايين من المستخدمين.
تتيح نافذة سياق 10M رمز لـ Llama 4 Scout قبول ومعالجة ما يصل إلى 10 ملايين رمز في استدعاء استدلال واحد. يتحقق ذلك من خلال ابتكارات معمارية في الترميز الموضعي وآليات الانتباه التي تحافظ على التماسك عبر التسلسلات الطويلة جدًا. تُظهر اختبارات needle-in-a-haystack دقة استرجاع 95% حتى 8M رمز و89% عند الحد الأقصى البالغ 10M رمز.
يدعم Llama 4 Scout جميع لغات البرمجة الرئيسية بما فيها Python وJavaScript وTypeScript وJava وC++ وGo وRust وغيرها الكثير. تغطي بيانات تدريبه مجموعة واسعة من المستودعات مفتوحة المصدر. الميزة الحقيقية هي نافذة السياق: يمكنك تحميل مشاريع متعددة اللغات بالكامل وتحليل التفاعلات بين اللغات وحدود API والبنى المعمارية الشاملة في استدعاء واحد.
عائلة Llama 4
استكشف تشكيلة Llama 4 الكاملة
Scout جزء من عائلة Llama 4 من Meta. قارنه مع Maverick وشاهد كيف يقف أمام النماذج المفتوحة الأخرى.
ابدأ الآن
مستعد لتجربة Llama 4 Scout؟
ابدأ المحادثة فورًا مجانًا، أو حمّل النموذج للنشر الذاتي. نافذة السياق البالغة 10 ملايين رمز بانتظارك.