- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: краткое введение
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: обучение и применение
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: бенчмарки
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: сравнение скорости
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: аппаратные требования
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: применение
- Как получить доступ к Llama 4 через Novita API?
Пригласите друзей в Novita AI — вы оба получите по $10 на LLM API, до $500 суммарно.
В поддержку сообщества разработчиков модели Qwen2.5-7B, Qwen 3 0.6B, Qwen 3 1.7B, Qwen 3 4B сейчас доступны бесплатно на Novita AI.
Ландшафт ИИ сегодня определяется передовыми языковыми моделями, такими как Llama 4 Maverick и Gemma 3 27B, каждая из которых заточена под свои сценарии. Почему Meta выпустила не одну, а сразу две флагманские модели — Llama 4 Maverick и Llama 4 Scout — в один день?
Потому что один размер не подходит всем.
Хотя обе модели построены на передовой архитектуре Mixture-of-Experts и поддерживают мультимодальный ввод, они служат очень разным целям. Maverick — это быстрый универсальный решатель для реального времени и мультимодальных задач. Scout — специалист по длинным контекстам, создан для глубоких рассуждений по целым книгам или техническим документам.
В этой статье мы разберём ключевые различия, реальные сценарии применения и результаты тестов, чтобы помочь вам выбрать подходящую модель.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: краткое введение
| Категория | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Дата выхода | 5 апреля 2025 | 5 апреля 2025 |
| Размер модели | 400B (128 MoE, 17B активных/токен) | 109B (16 MoE, 17B активных/токен) |
| Open Source | ✅ Да | ✅ Да |
| Архитектура | MoE (128 экспертов) | MoE + iRoPE (16 экспертов + Interleaved RoPE) |
| Длина контекста | 1M токенов | 10M токенов |
| Поддержка языков | 200+ языков | 200+ языков |
| Мультимодальный ввод | Текст + Изображение | Текст + Изображение |
| Тип вывода | Многоязычный текст + код | Многоязычный текст + код |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: обучение и применение
Maverick превосходит в мультимодальном понимании, что делает его идеальным для таких задач, как рекомендации рекламы, ассистентские системы и сценарии, требующие эффективной обработки комбинаций текста и изображений.
Scout, обученный на гораздо большем и более разнообразном текстовом корпусе, предназначен для длинноконтекстных задач, таких как техническая документация, анализ юридических текстов и сложные рассуждения.
| Категория | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Обучающие данные | ~22T токенов (мультимодальные, включая контент Meta) | ~40T токенов (богатые языковые данные, более широкое покрытие) |
| Предварительное обучение | MetaP: Adaptive Experts + Mid-Training | То же |
| Пост-обучение | SFT → RL → DPO | То же |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: бенчмарки
В целом, в различных бенчмарках Llama 4 Maverick показала более высокие результаты, чем Llama 4 Scout, продемонстрировав более выдающуюся производительность в таких аспектах, как рассуждения, кодинг и обработка длинных контекстов.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: сравнение скорости
Если хотите протестировать сами, вы можете начать бесплатную пробную версию на сайте Novita AI.
Попробуйте Llama 4 Maverick Demo сейчас!
скорость вывода
задержка
цена
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: аппаратные требования
Maverick vs Scout: Maverick потребляет больше памяти при одинаковой длине токенов из-за большего размера модели, в то время как Scout более оптимизирован для сверхдлинных контекстов, но ценой экстремальных требований к памяти.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: применение
| Аспект | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Фокус модели | Универсальная, оптимизирована для мультимодальных задач и эффективного инференса | Специалист по длинным контекстам, предназначен для расширенных рассуждений и задач, интенсивно использующих память |
| Идеальные сценарии | AI-ассистенты Рекомендация рекламы Вопросы-ответы по изображениям+тексту Чат-боты |
Анализ юридических документов Разбор технических руководств Суммирование целых книг |
| Цель развёртывания | Предприятия, которым нужен инференс в реальном времени с балансом стоимости | Лаборатории, исследования или учреждения, работающие со сверхдлинными документами |
Как получить доступ к Llama 4 через Novita API?
Шаг 1: Войдите и откройте библиотеку моделей
Войдите в аккаунт и нажмите кнопку Model Library.
Попробуйте Llama 4 Demo сейчас!
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.
Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию
Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите API-ключ
Для аутентификации с API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу «Settings» и скопируйте API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Вот пример использования chat completions API для пользователей 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 = """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)
Обе модели — Llama 4 Maverick и Llama 4 Scout — служат разным целям. Если вы создаёте высокоскоростные мультимодальные AI-продукты, Maverick — ваш выбор. Если вы работаете со сверхдлинными документами или вам нужно постоянное рассуждение на десятках тысяч токенов, лучше подойдёт Scout. Разработчики могут попробовать обе модели на платформе Novita AI, с бесплатной пробной версией и простым API-доступом.
Часто задаваемые вопросы
Чем Maverick и Scout отличаются в реальном использовании?
Maverick идеален для динамических, мультимодальных приложений реального времени. Scout предназначен для глубоких рассуждений на длинных последовательностях.
Какая модель Llama 4 показывает лучшие результаты в бенчмарках?
Llama 4 Maverick в целом набирает более высокие баллы в задачах кодинга, рассуждений и стандартных NLP-задачах.
Как получить доступ к Llama 4 Maverick?
Novita AI предоставляет доступный и надёжный API для вас.
Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предлагает разработчикам простой способ развёртывания моделей ИИ через наш простой API, а также предоставляет доступные и надёжные GPU-облака для построения и масштабирования.
