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Llama 4 ScoutOPEN
Llama 4 Scout (Meta): prezzi API live, finestra di contesto e le migliori alternative open-source, monitorate quotidianamente da OpenSourceAI.tech.
I prezzi si aggiornano automaticamente — controllati ogni ora rispetto ai prezzi della lista dei fornitori.
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per Llama 4 Scout, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
Con lo stesso budget, Llama 4 Scout offre 5.5 volte più capacità. I pesi aperti significano anche che puoi ospitarlo autonomamente e non pagare nulla per token.
Informazioni su questo modello
Llama 4 Scout è un modello AI a peso aperto di Meta. Puoi scaricarlo e ospitarlo autonomamente gratuitamente; i prezzi qui sotto sono i prezzi di lista delle API ospitate, monitorati ogni ora, per quando preferisci la comodità all'auto-ospitazione.
Domande frequenti
Cos'è Llama 4 Scout?
Llama 4 Scout è un modello di linguaggio AI di Meta. È a peso aperto: puoi scaricarlo ed eseguirlo sul tuo hardware, gratuitamente. Ottiene 10 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Llama 4 Scout è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi ospitare Llama 4 Scout in modo autonomo e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0.1 per milione di token in input e $0.3 per milione di token in output.
A cosa serve Llama 4 Scout?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 58.7%, MMLU-Pro 75.2%, Humanity's Last Exam 4.3%, Long Context Reasoning 25.8%, LiveCodeBench 29.9%, SciCode 17%, MATH-500 84.4%, AIME 28.3%, AIME 2025 14%, IFBench 39.5%, τ²-Bench 15.5%, τ-Bench Banking 3.3%, Terminal-Bench 3.7%, Terminal-Bench Hard 1.5%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Quanto è veloce Llama 4 Scout?
Genera circa 80.7 token al secondo, con una mediana 0.6s di ritardo prima del primo token. Misurato indipendentemente da Artificial Analysis.
Posso ospitare Llama 4 Scout in modo autonomo?
Sì. Llama 4 Scout ha pesi aperti, quindi puoi scaricarlo e eseguirlo sulla tua GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.
Alternative open-source
A seconda del tuo carico di lavoro, un modello a peso aperto che puoi ospitare autonomamente potrebbe ridurre drasticamente i costi o rimuovere completamente la tariffazione per token. Le nostre pagine di confronto mettono questo modello a confronto con i più forti contendenti open-source.