Llama 4 Scout

Обзор Llama 4 Scout: Новая эра открытого ИИ от Meta (2026)

Llama 4 Scout, выпущенная Meta в апреле 2025 года, стала первой моделью в долгожданном четвертом поколении семейства Llama. Это экспериментальная и мощная MoE-модель (Mixture-of-Experts), которая служит «разведчиком» для будущих полноразмерных флагманов, предлагая нативную мультимодальность и рекордную для открытых моделей эффективность.

Что нового в Llama 4 Scout?

1. Архитектура MoE (109B всего / 17B активных)

Meta впервые применила архитектуру Mixture-of-Experts в основной линейке Llama. Со 109 миллиардами параметров, из которых только 17 миллиардов активны при каждом запросе, модель Scout обеспечивает производительность уровня Llama 3 70B при скорости и стоимости работы маленьких моделей.

2. Нативная мультимодальность

В отличие от предыдущих версий, где зрение добавлялось через адаптеры, Llama 4 Scout была обучена как мультимодальная система с первого дня. Это обеспечивает бесшовную интеграцию текстовых и визуальных данных, позволяя модели «видеть» и «рассуждать» о мире в реальном времени.

3. Гигантский контекст 328K

С окном контекста в 328 000 токенов, Scout может обрабатывать целые книги, обширные кодовые базы и длинные транскрипции видео без потери фокуса на деталях.

Бенчмарки (Состояние на май 2026)

Сценарии использования

• Персональные ИИ-ассистенты: Благодаря мультимодальности и эффективности, модель идеальна для локального запуска на современных ПК.
• Анализ мультимедиа: Поиск и классификация информации в больших архивах изображений и видео.
• Разработка ПО: Помощь в написании кода и анализе структуры больших проектов благодаря широкому контексту.

Ценообразование

Meta продолжает политику доступности: через облачных провайдеров API стоит около $0.08 за 1M входных токенов и $0.30 за 1M выходных токенов.

Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.