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Modelle / Meta

Llama 4 Scout

Llama 4 · Release 2026-04-05

Metas Long-Context-Llama-4-MoE. 10M-Token-Fenster, 17B aktiv / 109B gesamt. Open Weights für Codebase-RAG und Dokumenten-Mining.

Self-Hosting-Route, wenn ganze Repos oder Dokumentbibliotheken in einem Durchlauf nötig sind — nicht für niedrigste Chat-Latenz.

Composite28
Kontext10M
Input / 1M$0.08
Output / 1M$0.30
Wissensstichtag2024-08-01
Output-Speed67 t/s
Statussolid

Familienprofil

Bester veröffentlichter Score je abgedeckter Benchmark-Familie.

36/100 Ø
Reasoning
59
Coding
21
Langer Kontext
28

3 getestete Benchmark-Familien

Benchmark-Platzierungen

Wo Llama 4 Scout auf jeder öffentlichen Benchmark-Quelle mit Zeile steht. Rang zählt jedes Modell mit neuester Zeile im selben Test — kein universeller Qualitätsscore.

BenchmarkFamilyRangScoreQuelleDatum
AA output speedPerformance#90/ 196Artificial Analysis2026-10-12
SciCodeCoding#97/ 9721Artificial Analysis2026-09-28
AA-LCRLong context#174/ 18428Artificial Analysis2026-09-28
GPQA DiamondReasoning#174/ 18459Artificial Analysis2026-09-28
Humanity's Last ExamReasoning#185/ 1864Artificial Analysis2026-09-28
Family-Kontext

Die drei höchstscorierenden kartierten Modelle pro Capability-Family. Wo Llama 4 Scout auftaucht, ist es hervorgehoben.

ReasoningLlama 4 Scout · 59
  1. 1
    GPT-6 Astra
    96
  2. 2
    Claude Mythos Preview
    95
  3. 3
    Gemini 3.7 Flash
    95
Long contextLlama 4 Scout · 28
  1. 1
    Kimi K3
    89
  2. 2
    MiMo-V2.6-Pro
    86
  3. 3
    Claude Fable 5.1
    85
Neueste Belege

Benchmark-Zeilen im öffentlichen Ledger für Llama 4 Scout in den letzten 120 Tagen. Ältere Zeilen stehen in der vollen Tabelle unten.

5 neu
BenchmarkFamilyScoreQuelleTage her
AA output speedPerformance67 t/sArtificial Analysis18
AA-LCRLong context27.7%Artificial Analysis32
GPQA DiamondReasoning58.7%Artificial Analysis32
Humanity's Last ExamReasoning3.8%Artificial Analysis32
SciCodeCoding21.3%Artificial Analysis32
Family-Abdeckung

Ein hoher Composite, der eine schwache Family versteckt, ist eine Falle. Diese Balken zeigen Families ohne öffentlichen Test — und wo das Modell führt.

Reasoning59
Coding21
Langer Kontext28
Preis vs. Performance
0255075100$0.10$0.30$1$3$10$30Input-USD / 1M Tokens · log-Skala →← Intelligenz

Hover auf einen Punkt zeigt Name, Score und Input-Preis. Per Tastatur: die zwölf besten mit Tab durchgehen oder die Rangliste unten nutzen.

AnthropicOpenAIGoogleAlibabaMetaZhipuxAIDeepSeekMiniMaxXiaomiMoonshotOtherMeituanMistralNVIDIACohere

Volles Benchmark-Ledger

Jeder Katalog-Benchmark für Llama 4 Scout. Scores verlinken zur Originalquelle; Lücken heissen: noch keine öffentliche Zeile.

5 Quell-Zeilen

5 von 13 Katalog-Benchmarks haben eine belegte Zeile für Llama 4 Scout.

Reasoning

Coding

Long context

Performance

Quellen

Fragen, die diese Modellseite beantwortet

Jede Antwort unten stammt aus den datierten Feldern dieser Seite. Nichts davon ist zusätzlich für Suchmaschinen geschrieben.

Was ist Llama 4 Scout?

Llama 4 Scout ist ein Modell von Meta: Metas Long-Context-Llama-4-MoE. 10M-Token-Fenster, 17B aktiv / 109B gesamt. Open Weights für Codebase-RAG und Dokumenten-Mining.

Wofür ist Llama 4 Scout da?

Self-Hosting-Route, wenn ganze Repos oder Dokumentbibliotheken in einem Durchlauf nötig sind — nicht für niedrigste Chat-Latenz.

Was kostet Llama 4 Scout?

Llama 4 Scout listet $0.08 Input und $0.30 Output pro 1M Tokens. Preise zuletzt geprüft am 2026-06-09.

Wie gross ist das Kontextfenster von Llama 4 Scout?

Llama 4 Scout veröffentlicht ein Kontextfenster von 10M Tokens.

Welchen VerdictPal-Status hat Llama 4 Scout?

Llama 4 Scout trägt im Modell-Atlas den Status Solid.

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