Llama 4 Scout
10 millones de tokens de contexto: la ventana más larga en cualquier modelo abierto
Llama 4 Scout es el especialista en contexto largo de Meta. Con 109B parámetros totales, 17B activos por token en 16 expertos y una ventana de contexto de 10M tokens, puede procesar repositorios completos, bibliotecas de investigación multidocumento y horas de historial de conversación en una sola llamada.
Variantes del modelo
Modelos ajustados por instrucciones y base
Elige entre la variante ajustada por instrucciones, optimizada para chat y tareas de contexto largo, o el modelo base para ajuste fino y aplicaciones personalizadas.
Arquitectura Mixture-of-Experts
109B parámetros totales, 17B activos por token
Llama 4 Scout usa un diseño MoE disperso con 16 expertos, activando 17B parámetros por pasada. Su característica destacada es la ventana de contexto de 10 millones de tokens, la más larga de cualquier modelo abierto disponible.
Ideal para tareas que requieren procesar grandes cantidades de texto: repositorios completos, análisis multidocumento, artículos de investigación extensos e historiales de conversación prolongados.
Ajustado por instrucciones
Scout Instruct
Optimizado para IA conversacional y tareas de contexto largo
Ajustado para seguir instrucciones, diálogo multi-turno y procesamiento de entradas muy largas
Pre-entrenado
Scout Base
Modelo MoE base para ajuste fino y aplicaciones especializadas
Pre-entrenado con datos multimodales diversos y enrutamiento de 16 expertos
Capacidades
Diseñado para contexto masivo y comprensión multimodal
Llama 4 Scout combina una ventana de contexto de 10M tokens sin precedentes con eficiencia MoE, soporte multimodal nativo y sólidas capacidades de razonamiento.
Ventana de contexto de 10M tokens
La ventana de contexto más larga de cualquier modelo abierto disponible. Procesa repositorios completos, bibliotecas de investigación multidocumento u horas de conversación en una sola llamada.
Eficiencia MoE
Activa solo 17B parámetros por token de un pool de 109B en 16 expertos. Alto rendimiento a una fracción del coste computacional de los modelos densos.
Análisis de código a escala
Carga repositorios completos en contexto para análisis entre archivos, seguimiento de dependencias y tareas de refactorización a gran escala.
Flujos de trabajo agénticos
Soporte nativo para llamadas a funciones y uso de herramientas que permite agentes autónomos. Construye flujos que encadenan múltiples herramientas sin ajuste fino.
Soporte multilingüe
Alto rendimiento en múltiples idiomas con comprensión del contexto cultural para aplicaciones globales.
Multimodal nativo
Procesa texto e imágenes juntos con arquitectura de fusión temprana. Analiza capturas de pantalla, diagramas y documentos junto con texto.
Puntos clave
Por qué importa la ventana de contexto de Scout
Una ventana de contexto de 10M tokens cambia lo que es posible con una sola llamada al modelo.
Qué cabe en 10M tokens
- Un repositorio mediano completo (más de 50K líneas en cientos de archivos)
- Múltiples artículos de investigación o un libro entero
- Horas de transcripciones de reuniones o historial de conversación
- Conjuntos de documentación completos para sistemas complejos
- Más del 95% de precisión en recuperación hasta 8M tokens en pruebas needle-in-a-haystack
Especificaciones técnicas
- 109B parámetros totales, 17B activos por token
- 16 expertos en arquitectura MoE
- Ventana de contexto de 10M tokens
- Multimodal nativo (texto + imagen)
- Licencia compatible con Llama 3.1
Rendimiento
Especialista en contexto largo con razonamiento competitivo
Llama 4 Scout ofrece un rendimiento sólido en benchmarks estándar mientras proporciona una ventana de contexto de 10M tokens inigualable para tareas con documentos largos.
Scout está optimizado para tareas que requieren procesar grandes cantidades de contexto. Aunque Maverick lidera en puntuaciones brutas de benchmarks, la ventana de contexto de 10M de Scout lo convierte en la opción clara para flujos de trabajo con documentos largos.
Ventana de contexto de 10M tokens: la más larga de cualquier modelo abierto
Más del 95% de precisión en recuperación hasta 8M tokens
17B parámetros activos de 109B totales (16 expertos)
Competitivo con modelos de 2-3x su cantidad de parámetros activos
Soporte multimodal nativo para entradas de texto e imagen
Comparativa de benchmarks
Scout vs Maverick y la familia Llama 4
Scout sacrifica algo de rendimiento bruto en benchmarks a cambio de su enorme ventaja en ventana de contexto.
| Benchmark | Llama 4 Scout 16 expertos Destacado | Llama 4 Maverick 128 expertos | Llama 3.1 70B Denso |
|---|---|---|---|
MMLU Pro Conocimiento y razonamiento | 74.3% | 80.5% | 66.4% |
GPQA Diamond Conocimiento científico | 57.2% | 69.8% | 46.7% |
LiveCodeBench v5 Programación | 32.8% | 43.4% | 28.5% |
MMMU Multimodal | 69.4% | 73.4% | - |
Context Window Tokens máximos | 10M | 1M | 128K |
Total Parameters Tamaño del modelo | 109B | 400B | 70B |
Active Parameters Por token | 17B | 17B | 70B |
Datos de la ficha oficial de Meta y evaluaciones independientes.
Contexto largo
10M tokens: procesa repositorios completos en una sola llamada
La ventana de contexto de 10M tokens de Scout es la más larga de cualquier modelo abierto disponible. Carga repositorios completos, conjuntos de investigación multidocumento u horas de transcripciones en un solo contexto para un análisis integral.
- Más del 95% de precisión en recuperación hasta 8M tokens en pruebas needle-in-a-haystack
- 89% de precisión en el límite completo de 10M tokens
- Procesa más de 50K líneas de código en cientos de archivos simultáneamente
Arquitectura MoE
Capacidad de 109B al coste de inferencia de 17B
La arquitectura MoE de 16 expertos de Scout activa solo 17B parámetros por token mientras mantiene la capacidad representacional de un modelo mucho más grande. Esto lo hace práctico para despliegue en un solo nodo sin sacrificar rendimiento.
- 16 expertos con 17B parámetros activos por pasada
- Misma cantidad de parámetros activos que Maverick con menor memoria total
- Práctico para escenarios de despliegue en un solo nodo
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