Llama 4 Scout vs. Llama 3.3 70B: Excelência Multimodal ou Eficiência em Codificação?

Destaques Principais

Llama 4 Scout: Um modelo multimodal de ponta que suporta entradas de texto e imagem com um comprimento de contexto de 10M, ideal para raciocínio avançado, tarefas de memória estendida e saídas em larga escala com custo eficiente.

Llama 3.3 70B: Limitado a entradas somente texto com um comprimento de contexto de 131K, mas se destaca em tarefas de codificação com implementações concisas e requisitos de hardware mais baixos.

Desempenho: Llama 4 Scout lidera em raciocínio, conhecimento e eficiência de custo, enquanto Llama 3.3 70B tem desempenho ligeiramente melhor em tarefas de codificação.

Requisitos de Hardware: Llama 4 Scout exige recursos computacionais significativamente maiores, enquanto Llama 3.3 70B é mais acessível para aplicações de uso geral.

Llama 4 Scout e Llama 3.3 70B representam dois modelos de linguagem grandes e poderosos, projetados para casos de uso distintos. As capacidades multimodais do Llama 4 Scout e seu comprimento de contexto de 10M o tornam adequado para raciocínio avançado e tarefas de memória estendida. Em contraste, o Llama 3.3 70B brilha em eficiência, desempenho de codificação e requisitos de hardware mais baixos, sendo ideal para aplicações de uso geral. Este guia explora suas diferenças e ajuda você a escolher o modelo certo com base em suas necessidades.

Introdução Básica

O Llama 4 Scout suporta processamento multimodal, permitindo que ele lide com diversos tipos de dados, como texto e imagem, para tarefas complexas como raciocínio visual e síntese de dados. Seu comprimento de contexto de 10M permite processar dados sequenciais massivos, tornando-o ideal para aplicações que exigem memória estendida e consciência de contexto.

Llama 4 Scout

Categoria	Item	Detalhes
Informações Básicas	Tamanho do Modelo	109B parâmetros (17B ativos/token)
	Código Aberto	Aberto
	Arquitetura	16 Mixture-of-Experts (MoE)
	Contexto	Suporta até 10M tokens
Suporte a Idiomas	Idiomas Suportados	Pré-treinado em 200 idiomas. Suporta Árabe, Alemão, Hindi, Indonésio, Inglês, Francês, Italiano, Português, Tagalo, Tailandês, Vietnamita.
Multimodal	Capacidade	Entrada: texto multilíngue e imagem; Saída: texto multilíngue e código
Treinamento	Dados de Treinamento	~40 trilhões de tokens
	Pré-Treinamento	MetaP: Configuração Adaptativa de Especialistas + Treinamento intermediário
	Pós-Treinamento	SFT (Easy Data) → RL (Hard Data) → DPO
Tamanho do Modelo por Precisão	Tipo de Tensor	BF16

Llama 3.3 70B

Categoria	Item	Detalhes
Informações Básicas	Tamanho do Modelo	70B parâmetros
	Código Aberto	Aberto
	Arquitetura	Arquitetura Transformer Otimizada, GQA
	Contexto	131K
Suporte a Idiomas	Idiomas Suportados	Suporta oito idiomas
Multimodal	Capacidade	Texto para texto
Treinamento	Dados de Treinamento	15 trilhões de tokens
	Método de Treinamento	Ajuste Fino Supervisionado (SFT) e Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF)
Tamanho do Modelo por Precisão	Tipo de Tensor	BF16

Comparação de Benchmarks

Agora que estabelecemos as características básicas de cada modelo, vamos nos aprofundar em seu desempenho em vários benchmarks. Esta comparação ajudará a ilustrar seus pontos fortes em diferentes áreas.

Categoria	Benchmark	Llama 4 Scout	Llama 3.3 70B
Codificação	LiveCodeBench	32,8	33,3
Raciocínio	MMLU Pro	74,3	68,9
Conhecimento	GPQA Diamond	57,2	50,5
Preços (Novita AI)	1M Tokens de Entrada	$0,10	$0,10
	1M Tokens de Saída	$0,13	$0,39

Escolha o Llama 4 Scout para tarefas diversas que priorizam raciocínio, conhecimento e eficiência de custo. Opte pelo Llama 3.3 70B se o desempenho em codificação for o requisito principal.

Se você quiser ver mais comparações, confira estes artigos:

• A VRAM de um único H100 Consegue Executar o Llama 4 Scout?
• DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Arquiteturas Distintas de GRPO e PPO
• Guia: Acessando o Llama 4 Scout Localmente, Via API ou em GPUs na Nuvem

Comparação de Velocidade

Se quiser testar por conta própria, você pode iniciar uma avaliação gratuita no site da Novita AI.

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Comparação de Velocidade

O Llama 4 Scout é mais rápido tanto na geração de tokens quanto na produção do primeiro token. Essas qualidades o tornam mais adequado para aplicações que exigem baixa latência e alta capacidade de resposta.

Requisitos de Hardware

Modelo	Comprimento do Contexto	VRAM Int4	Necessidades de GPU (Int4)	VRAM FP16	Necessidades de GPU (FP16)
Llama 3.3 70B	131K Tokens			194,14GB	4xH100
Llama 4 Scout	4K Tokens	~99,5 GB	1× H100	~345 GB	8× H100
	128K Tokens	~334 GB	8× H100	~579 GB	8× H100
	10M Tokens	~18,8 TB	240× H100	Mesmo que INT4 (dominância de KV Cache)	240× H100

Requisitos de Hardware: O Llama 3.3 70B mantém requisitos de hardware mais baixos, mesmo para comprimentos de contexto estendidos (131K tokens com 4× H100). Em contraste, o Llama 4 Scout é intensivo em hardware, especialmente para tarefas que envolvem 128K ou 10M tokens.

Escalabilidade: O Llama 4 Scout suporta comprimentos de contexto ultra-longos (até 10M tokens), mas ao custo de recursos computacionais extremos, tornando-o adequado para aplicações de nicho e alto orçamento.

Praticidade: O Llama 3.3 70B é mais adequado para casos de uso de uso geral com alta eficiência e acessibilidade a recursos. O Llama 4 Scout é ideal para cenários especializados que exigem contextos massivos de tokens, mas suas demandas o tornam menos prático para ambientes típicos.

Aplicações e Casos de Uso

Aplicações do Llama 4 Scout:

1. Tarefas Multimodais: Ideal para tarefas envolvendo texto e imagem, como resposta a perguntas visuais, legendagem de imagens ou raciocínio multimodal.
2. Processamento de Contexto Estendido: Com seu comprimento de contexto de 10M, destaca-se na análise de documentos longos, dados históricos ou conversas em grande escala.
3. Raciocínio de Alto Desempenho: Adequado para tarefas de raciocínio avançado como análise científica, resolução de problemas complexos e tomada de decisão.
4. Saídas com Custo Eficiente: Otimizado para tarefas que exigem geração de texto em larga escala com custo mínimo para tokens de saída.

Aplicações do Llama 3.3 70B:

1. Codificação e Programação: Apresenta desempenho ligeiramente melhor em tarefas de codificação, sendo uma escolha forte para desenvolvimento de software, depuração e geração de código.
2. Requisitos de Contexto Moderados: Suporta até 131K tokens, adequado para aplicações como análise de documentos, sumarização ou conversas de comprimento médio.
3. Uso Geral: Funciona bem para uma ampla gama de tarefas, incluindo criação de conteúdo, resposta a perguntas e raciocínio casual, onde comprimento de contexto extremo ou capacidade multimodal não são necessários.
4. Custo-Benefício para Entradas: Uma escolha prática para tarefas com necessidades pesadas de processamento de entrada, dada sua estrutura de custos equilibrada.

Llama 4 Scout vs Llama 3.3 70B: Tarefas

Tarefa 1: Raciocínio Lógico

Prompt: “Você entra em uma sala e vê uma cama. Na cama há dois cachorros, quatro gatos, uma girafa, cinco vacas e um pato. Há também três cadeiras e uma mesa. Quantas pernas estão no chão?”

Llama 4 Scout

Llama 3.3 70B

Avaliação:

• Precisão: O Llama 3.3 70B fornece a resposta mais completa (22 pernas), pois inclui tanto as pernas da cama quanto as pernas da pessoa, que o Llama 4 Scout deixou de lado.
• Clareza: O Llama 4 Scout fornece uma explicação mais estruturada e detalhada, facilitando o acompanhamento do processo de raciocínio.
• Interpretação: A inclusão das pernas da pessoa pelo Llama 3.3 70B é discutível dependendo da intenção da pergunta. Se a pergunta exclui explicitamente a pessoa, a resposta seria $20$ pernas.

Tarefa 2: Habilidades de Resolução de Problemas

Prompt: “Escreva um programa que resolva um quebra-cabeça Sudoku”

Llama 4 Scout

Llama 3.3 70B

Avaliação:

• A implementação do Llama 4 Scout é melhor para iniciantes ou para quem prioriza clareza e explicações detalhadas. É mais fácil de acompanhar e inclui formatação de saída polida. A implementação do Llama 3.3 70B é mais concisa e eficiente, tornando-se uma boa escolha para usuários familiarizados com algoritmos de resolução de Sudoku que preferem código compacto.

Como Acessar o Llama 4 Scout e o Llama 3.3 70B via API da Novita?

Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos

Faça login em sua conta e clique no botão Model Library.

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Passo 2: Escolha Seu Modelo

Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.

Passo 3: Inicie Sua Avaliação Gratuita

Inicie sua avaliação gratuita para explorar as capacidades do modelo selecionado.

Passo 4: Obtenha Sua Chave de API

Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Entrando na página Settings, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.

Passo 5: Instale a API

Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.

Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias em seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de chat completions para usuários Python.

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 = """Seja um assistente útil"""
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": "Olá!",
        }
    ],
    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)
  
  
  

Escolher entre Llama 4 Scout e Llama 3.3 70B depende de suas necessidades. Para tarefas que exigem entradas multimodais, memória extensa e raciocínio avançado, o Llama 4 Scout é a escolha superior. Se seu foco for codificação, comprimentos de contexto moderados e eficiência de hardware, o Llama 3.3 70B oferece uma solução mais prática. Explore esses modelos através da Novita AI para encontrar o ajuste perfeito para suas aplicações.

Perguntas Frequentes

O que torna o Llama 4 Scout único?

Os modelos de 4B, 12B e 27B têm uma janela de contexto de 128K, enquanto o modelo de 1B tem uma janela de contexto de 32K. O Llama 4 Scout suporta entradas multimodais (texto e imagens) e oferece um comprimento de contexto inigualável de 10M, tornando-o perfeito para raciocínio em larga escala, processamento de documentos longos e tarefas avançadas de tomada de decisão.

Quem deve usar o Llama 3.3 70B em vez do Llama 4 Scout?

O Llama 3.3 70B é ideal para usuários focados em codificação, requisitos de memória moderados (131K tokens) e aqueles com recursos de hardware limitados.

Como acessar o Llama 4 Scout e o Llama 3.3 70B

A Novita AI fornece a API acessível e confiável para você.

Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer a nuvem de GPU acessível e confiável para construir e escalar.

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