M

Meta: llama-4-scout:free

llama-4-scout:free
131.1K kontekst8.2K wyjścieNarzędziaWizjaStrukturalne
Wydano Apr 5, 2025Granica wiedzy Aug 2024Zaktualizowano Sep 21, 2026

Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input (text and image) and multilingual output (text and code) across 12 supported languages. Designed for assistant-style interaction and visual reasoning, Scout uses 16 experts per forward pass and features a context length of 10 million tokens, with a training corpus of ~40 trillion tokens. Built for high efficiency and local or commercial deployment, Llama 4 Scout incorporates early fusion for seamless modality integration. It is instruction-tuned for use in multilingual chat, captioning, and image understanding tasks. Released under the Llama 4 Community License, it was last trained on data up to August 2024 and launched publicly on April 5, 2025.

Tryb chatTokenizer Llama4Kwantyzacja fp8meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct

Dane wejściowe wykorzystywane do własnych celów dostawców

Co najmniej jeden dostawca tego modelu wykorzystuje Twoje dane wejściowe do własnych celów, na przykład do trenowania modeli AI. Nie wprowadzaj danych osobowych osób trzecich ani danych wrażliwych. W każdej chwili możesz sprzeciwić się temu wykorzystaniu w ustawieniach konta lub przez „Zarządzaj zgodami” w czacie.

Przeczytaj politykę prywatności

Cennik

Cena wejścia
$0.00/ 1 mln tokenów
Cena wyjścia
$0.00/ 1 mln tokenów
Okno kontekstu 131.1K tokenówKompatybilne endpointy openaiDostawca Meta

Czas dostępności

Wydajność

Ładowanie danych wydajności...

Użycie i ranking

Ładowanie użycia...

Obsługiwane parametry

Wszyscy dostawcy = obsługiwany przez każdy upstream serwujący ten model. Niektórzy dostawcy = zależy od upstreamu obsługującego żądanie. Domyślnie = wartość wysyłana, gdy nic nie ustawisz.

ParametrDostawcyDomyślne
frequency_penaltyWszyscy dostawcy-
logit_biasWszyscy dostawcy-
max_tokensWszyscy dostawcy-
min_pWszyscy dostawcy-
presence_penaltyWszyscy dostawcy-
repetition_penaltyWszyscy dostawcy-
response_formatNiektórzy dostawcy-
seedWszyscy dostawcy-
stopWszyscy dostawcy-
structured_outputsWszyscy dostawcy-
temperatureWszyscy dostawcy-
tool_choiceWszyscy dostawcy-
toolsWszyscy dostawcy-
top_kWszyscy dostawcy-
top_pWszyscy dostawcy-

Często zadawane pytania

Podobne modele