Llama 4 Scout

3.60
MetaのオープンソースLLM。商用利用可能で、ローカル実行やファインチューニングが可能。
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会社Meta
コンテキスト192K
リリース2025-04
更新日2026-08-06

Llama 4 Scout 概要

Llama 4 Scout は、Meta が 2025 年 4 月 5 日にリリースしたネイティブマルチモーダル大規模言語モデルです。Mixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを採用し、総パラメータ数 1090 億、毎回の推論で 170 億パラメータ を活性化、16 のエキスパートで構成されます。1000 万トークン のコンテキストウィンドウを備え、最大 5 枚の画像を同時に処理可能です。12 言語(アラビア語、英語、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語、インドネシア語、イタリア語、ポルトガル語、スペイン語、タガログ語、タイ語、ベトナム語)に対応。Int4 量子化により 単一の NVIDIA H100 GPU で効率的に動作し、マルチドキュメント要約、コードベース推論、視覚理解などのタスクに適しています。

Llama 4 Scout 料金プラン

プラン価格説明
DeepInfra 経由 API Input:$0.08 / Output:$0.30(100万Tokensあたり) DeepInfraのホスティング環境を通じて利用できます。最大1,000万Tokensの超長文コンテキストに対応し、大規模AIアプリケーションやコスト効率を重視した運用に適しています。
OpenRouter 経由 API Input:$0.10 / Output:$0.30(100万Tokensあたり) OpenRouterプラットフォーム経由でLlama 4 Scoutを利用できます。標準的なTokenベースの料金体系を採用し、さまざまなAIアプリケーションへの導入を容易にします。
Groq 経由 API Input:$0.11 / Output:$0.34(100万Tokensあたり) Groqの高速推論プラットフォームを利用したAPI提供。最大約446 Tokens/秒の高速処理に対応し、リアルタイム対話や低レイテンシが求められるAIアプリケーションに適しています。
セルフホスティング(オープンウェイト) 無料(ハードウェアが必要) Meta Llama 4 Community Licenseのもとで利用可能です。109BパラメータのMoEアーキテクチャ(アクティブパラメータ17B)を採用し、企業向けのプライベート環境構築やカスタマイズ開発に対応します。

Llama 4 Scout 主な機能

1. ネイティブマルチモーダル:テキストと画像の統合的理解と推論をネイティブサポート
2. 超長大コンテキスト:1000 万トークンのコンテキストウィンドウで、大規模ドキュメントや多ターン対話を処理可能
3. MoE アーキテクチャ:16 エキスパート、総パラメータ 1090 億、毎回 170 億パラメータのみ活性化
4. 多言語対応:12 言語をカバーし、言語を超えた一貫した性能を実現
5. 効率的なデプロイ:Int4 量子化で単一 H100 GPU での実行が可能
6. 命令チューニング:多言語チャット、画像キャプション、画像理解タスクに最適化

まとめ

1.開発者・研究者:高性能なオープンソースモデルを求めるが GPU リソースが限られている個人やチーム
2.エンタープライズユーザー:マルチドキュメント要約、コードベース分析、多言語カスタマーサポートなどを必要とする企業
3. RAG システム開発者:大規模ナレッジベースの検索と処理を行う RAG パイプライン開発者
4.AI プロダクトチーム:迅速なプロトタイプ検証とプロダクション展開を目指すチーム

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Meta モデル比較

モデル コンテキスト 料金 API リリース グローバル熱度
Llama 4 Scout
192K Freemium YES 2025-04
91/100
1M YES 2026-08
89/100
1M YES 2026-08
1M YES 2026-07
88/100

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