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Llama 4 ScoutOPEN
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) é um modelo de linguagem de mistura de especialistas (MoE) desenvolvido pela Meta, ativando 17 bilhões de parâmetros de um total de 109B.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $0.17 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 65% dos 191 modelos open-weight rastreados aqui
- 5 de 12 modelos Meta rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para Llama 4 Scout, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor.
Para o mesmo orçamento, o Llama 4 Scout oferece 5,4 vezes mais capacidade. Open weights também significam que você pode fazer self-host e não pagar nada por token.
Modelos neste nível custam $0.23 por 1M de tokens (mediana de 24) — este custa $0.17.
Mais barato e melhor neste índice: GLM 5.3 Flash · DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 e 20 a mais
Sobre este modelo
Llama 4 Scout é um modelo de IA open-weight da Meta. Você pode baixá-lo e fazer self-host gratuitamente; os preços abaixo são preços de lista de API hospedada, monitorados diariamente, para quando você preferir conveniência ao self-hosting.
Perguntas frequentes
O que é o Llama 4 Scout?
Llama 4 Scout é um modelo de linguagem de IA da Meta. É open-weight: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 10.3 no índice de inteligência Artificial Analysis.
O Llama 4 Scout é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode fazer self-host do Llama 4 Scout e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços de tabela são $0.11 por milhão de tokens de entrada e $0.34 por milhão de tokens de saída.
Para que serve o Llama 4 Scout?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele GPQA 58.7%, MMLU-Pro 75.2%, Humanity's Last Exam 3.8%, Long Context Reasoning 30.3%, 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%. É particularmente usado para geração de código.
Quão rápido é o Llama 4 Scout?
Ele gera cerca de 137.4 tokens por segundo, com uma mediana 0.56s de atraso antes do primeiro token. Medido independentemente pela Artificial Analysis.
Posso auto-hospedar o Llama 4 Scout?
Sim. O Llama 4 Scout tem open weights, então você pode baixá-lo e executá-lo em sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.