モデル一覧に戻る
Llama 4 Scout
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E)はMetaによって開発されたMixture-of-Experts (MoE)言語モデルで、合計109Bのうち170億パラメータをアクティベートします。テキストと画像のネイティブマルチモーダル入力と、12の対応言語にわたるマルチリンガル出力（テキストとコード）をサポートしています。アシスタントスタイルのインタラクションと視覚的推論用に設計されており、Scoutは1回のフォワードパスあたり16個のエキスパートを使用し、1000万トークンのコンテキスト長を備えており、約40兆トークンの学習コーパスを持っています。 高い効率性とローカルまたは商用デプロイメント向けに構築されたLlama 4 Scoutは、シームレスなモダリティ統合のための早期融合を組み込んでいます。マルチリンガルチャット、キャプション生成、画像理解タスクでの使用に向けて命令チューニングされています。Llama 4 Community Licenseの下でリリースされ、2024年8月までのデータで最後に学習され、2025年4月5日に公開されました。
2025/4/5
327,680 トークン
仕様
モダリティ
入力
text
image
出力
text
サポートされているパラメータ
frequency_penalty
max_tokens
min_p
presence_penalty
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_p
最大出力トークン
16,384データの取り扱い
- プロンプトの保持
- 不明 — 確認できていません
- 学習への利用
- 不明 — 提供元からの申告がありません
「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。
学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。
よくある質問
- FastMetalでLlama 4 Scoutは使えますか？
- 現時点では提供していません。同じ提供元のLlama 3.1 8B InstructはFastMetalのAPIから今すぐ利用できます。
- Llama 4 Scoutのコンテキスト長はどのくらいですか？
- 327,680トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。