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AI の世界は、Llama 4 Maverick や Gemma 3 27B のような最先端の言語モデルに支配されており、それぞれが異なるユースケースに特化しています。Llama 4 Maverick の比類なきパワー、なぜ Meta は **2つのフラッグシップモデル ** — Llama 4 Maverick と Llama 4 Scout — を同じ日にリリースしたのでしょうか？
それは、一つのサイズですべてには対応できないからです。
どちらのモデルも最先端の Mixture-of-Experts アーキテクチャを採用し、マルチモーダル入力をサポートしていますが、**非常に異なるニーズ ** に応えます。Maverick は高速で多用途なパワーハウスであり、リアルタイムのマルチモーダルタスクに最適です。一方 Scout は、長文コンテキストのスペシャリストで、書籍全体や技術文書にわたる深い推論を処理するために構築されています。
この記事では、核となる違い 、 実際のアプリケーション 、 パフォーマンスベンチマークを詳しく説明し、あなたのユースケースに最適なモデルを選ぶお手伝いをします。
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：基本紹介
| カテゴリ | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| リリース日 | 2025年4月5日 | 2025年4月5日 |
| モデルサイズ | 400B (128 MoE, 17B active/token) | 109B (16 MoE, 17B active/token) |
| オープンソース | ✅ はい | ✅ はい |
| アーキテクチャ | MoE (128 エキスパート) | MoE + iRoPE (16 エキスパート + Interleaved RoPE) |
| コンテキスト長 | 100万トークン | 1000万トークン |
| 言語サポート | 200以上の言語 | 200以上の言語 |
| マルチモーダル入力 | テキスト + 画像 | テキスト + 画像 |
| 出力タイプ | 多言語テキスト + コード | 多言語テキスト + コード |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：トレーニングとアプリケーション
Maverick は ** マルチモーダル理解 ** に優れており、** 広告レコメンデーション 、 アシスタントシステム 、 テキストと画像の組み合わせ**を効率的に処理する必要があるシナリオに最適です。
Scout は、より大規模で多様な ** テキスト中心のコーパス ** でトレーニングされており、** 長文コンテキストタスク （ 技術文書 、 法律文書分析 、 複雑な推論**など）向けに設計されています。
| カテゴリ | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| トレーニングデータ | 約22Tトークン（マルチモーダル、Meta コンテンツ含む） | 約40Tトークン（言語リッチ、より広範なカバレッジ） |
| 事前トレーニング | MetaP：適応型エキスパート＋中間トレーニング | 同上 |
| 事後トレーニング | SFT → RL → DPO | 同上 |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：ベンチマーク
全体として、様々なベンチマークテストにおいて、Llama 4 Maverick はほとんどのケースで Llama 4 Scout より高いスコアを記録し、推論、コーディング、長文コンテキスト処理などの面でより優れたパフォーマンスを示しています。
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：速度比較
自分でテストしたい場合は、Novita AI のウェブサイトで無料トライアルを開始できます。
出力速度
レイテンシ
価格
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：ハードウェア要件
Maverick vs Scout： Maverick はモデルサイズが大きいため、同じトークン長でも ** より多くのメモリ ** を消費します。一方 Scout は超長文コンテキスト向けに最適化されていますが、極端なメモリ要件が伴います。
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：アプリケーション
| 側面 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| モデル焦点 | 汎用、マルチモーダル・高効率推論に最適化 | 長文コンテキスト専門、拡張推論・メモリ集約型タスク向け |
| 理想的なユースケース | AI アシスタント 広告レコメンデーション 画像+テキストの Q&A チャットボット |
法律文書分析 技術マニュアル解析 書籍全体の要約 |
| **導入ターゲット ** | ** リアルタイムでコストバランスのとれた推論 ** が必要な企業 | ** 超長文ドキュメント** を扱う研究所、研究機関、組織 |
Novita API 経由で Llama 4 にアクセスする方法
ステップ1：ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ2：モデルを選ぶ
利用可能なオプションから、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ3：無料トライアルを開始
無料トライアルを開始して、選択したモデルの機能を試します。
ステップ4：APIキーを取得
API で認証するために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに移動し、画像のように API キーをコピーします。
ステップ5：API をインストール
プログラミング言語に応じたパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。API キーを使って API を初期化し、Novita AI LLM とのやり取りを開始します。以下は Python ユーザー向けのチャット補完 API の例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Llama 4 Maverick と Llama 4 Scout はそれぞれ異なる目的に応えます。高速なマルチモーダル AI 製品を構築しているなら、Maverick が適しています。超長文ドキュメントを扱ったり、数万トークンにわたる持続的な推論が必要なら、Scout の方が適しています。開発者は Novita AI のプラットフォーム から両方を無料トライアルと簡単な API アクセスでお試しいただけます。
よくある質問
Maverick と Scout は実際の使用でどのように異なりますか？
Maverick は動的でマルチモーダル、リアルタイムのアプリケーションに最適です。Scout は長いシーケンスにわたる深い推論向けに設計されています。
ベンチマークでより優れたパフォーマンスを示すのはどちらの Llama 4 モデルですか？
Llama 4 Maverick は一般的に、コーディング、推論、標準的な NLP タスクでより高いスコアを示します。
Llama 4 Maverick にアクセスするには？
Novita AI が手頃で信頼性の高い API を提供しています。
*Novita AI *は、シンプルな API を使って AI モデルを簡単にデプロイできる機能を開発者に提供する AI クラウドプラットフォームであり、AI モデルを構築・スケーリングするための手頃で信頼性の高い GPU クラウドも提供しています。
