Llama 4 Scout
Scout হলো তুলনামূলক হালকা Llama 4 মডেল। এটি টেক্সট ও ছবি পড়তে পারে এবং যেকোনো Llama মডেলের চেয়ে দীর্ঘতম কনটেক্সট উইন্ডো অফার করে, যা বড় নথিপত্রের জন্য দারুণ কার্যকর।
Llama 4 Scout কী এবং কারা এটি তৈরি করেছে
Llama 4 Scout হলো Meta-র একটি লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল, যা ৫ এপ্রিল, ২০২৫-এ Llama 4 Maverick-এর পাশাপাশি উন্মুক্ত করা হয়। এটি Llama 4 সিরিজের অংশ, যা অক্টোবর ২০২৬ পর্যন্ত Llama-র সবচেয়ে নতুন প্রজন্ম, এবং এর ওয়েটগুলো Llama 4 Community License-এর অধীনে ডাউনলোড করা যায়।
Scout টেক্সট ও ছবি বিশ্লেষণ করতে পারে এবং টেক্সটে উত্তর দেয়। Maverick-এর মতো এটিও একটি mixture-of-experts মডেল: Meta-র মডেল কার্ড অনুযায়ী এতে মোট ১০৯ বিলিয়ন প্যারামিটার ও ১৬টি এক্সপার্ট রয়েছে, যার মধ্যে প্রতিটি টোকেনের জন্য ১৭ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় থাকে। এর সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য হলো কনটেক্সট দৈর্ঘ্য। Meta-র কার্ডে ১০ মিলিয়ন টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো উল্লেখ করা হয়েছে, যা Llama পরিবারে এখন পর্যন্ত সবচেয়ে বড়। Meta-র লঞ্চ পোস্টে একসঙ্গে বহু ডকুমেন্ট সারসংক্ষেপ করা এবং বড় কোডবেস বিশ্লেষণের মতো ব্যবহারের কথা বলা হয়েছে। Meta আরও উল্লেখ করেছে যে Int4 quantization ব্যবহার করে Scout একটিমাত্র NVIDIA H100 GPU-তেই চালানো যায়, যার ফলে Maverick-এর তুলনায় এটি হোস্ট করা অনেক সহজ।
আমাদের চ্যাটে থাকা চারটি মডেলের একটি হলো Scout। Llama.Online একটি স্বাধীন প্ল্যাটফর্ম, এটি Meta দ্বারা পরিচালিত নয়; Scout একটি ক্লাউড ইনফারেন্স প্রোভাইডারে চলে এবং আমাদের সাইট আপনার মেসেজগুলো সেখানে পাঠায়।
Llama পরিবারে এর অবস্থান
Scout এবং Maverick একই আর্কিটেকচার, একই ১২টি অফিশিয়াল সমর্থিত ভাষা এবং আগস্ট ২০২৪ পর্যন্ত নলেজ কাট-অফ শেয়ার করে। Maverick-এ ১২৮টি এক্সপার্ট এবং মোট ৪০০ বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, তাই এটি সাধারণত আরও বিস্তারিত ও সমৃদ্ধ উত্তর দেয়; অন্যদিকে Scout তুলনামূলকভাবে হালকা, চালানো সাশ্রয়ী এবং অনেক বড় ইনপুট সামলাতে পারে। Llama 3.3 70B-এর মতো শুধু টেক্সটভিত্তিক মডেলের তুলনায় Scout-এ ইমেজ ইনপুট এবং আরও বেশি ভাষার সমর্থন রয়েছে। Meta-র Llama Guard 4 সেফটি ক্লাসিফায়ার মূলত একটি Scout চেকপয়েন্ট প্রুন করেই তৈরি করা হয়েছিল। প্রকাশের ক্রম অনুযায়ী সব মডেল দেখতে Llama history দেখুন।
Scout যে কাজগুলোতে সেরা
- দীর্ঘ ডকুমেন্ট। রিপোর্ট, ট্রান্সক্রিপ্ট, চুক্তিপত্র এবং দীর্ঘ নিবন্ধের সারসংক্ষেপ তৈরি, মূল সিদ্ধান্তগুলোর তালিকা করা বা নির্দিষ্ট প্রশ্নের উত্তর খোঁজা।
- একাধিক টেক্সটের তুলনা। একটি ডকুমেন্টের দুটি সংস্করণ পেস্ট করে কী পরিবর্তন হয়েছে তা জানা, অথবা পাশাপাশি একাধিক পণ্যের বিবরণের তুলনা করা।
- ছবিভিত্তিক প্রশ্ন। Meta-র মতে Scout ইমেজ গ্রাউন্ডিংয়ে বেশ দক্ষ, অর্থাৎ ছবির নির্দিষ্ট অংশের সাথে আপনার প্রশ্নের সম্পর্ক চিহ্নিত করতে পারে। কোনো সাইনবোর্ডে কী লেখা আছে, স্ক্রিনশটে কী ভুল বা চার্টটি কী নির্দেশ করছে তা জানতে চাইতে পারেন।
- দৈনন্দিন চ্যাট ও লেখালেখি। ব্যাখ্যা, ইমেল, রূপরেখা ও রিরাইট—সমর্থিত ১২টি ভাষার যেকোনোটিতে: আরবি, ইংরেজি, ফরাসি, জার্মান, হিন্দি, ইন্দোনেশীয়, ইতালীয়, পর্তুগিজ, স্প্যানিশ, তাগালগ, থাই এবং ভিয়েতনামী।
- সেলফ-হোস্টিং। আপনি যদি নিজের সার্ভারে কোনো Llama 4 মডেল চালাতে চান, তবে Scout হলো সবচেয়ে বাস্তবসম্মত পছন্দ।
আমাদের চ্যাটে Scout কীভাবে ব্যবহার করবেন
- নিচের লিঙ্কের মাধ্যমে চ্যাট খুলুন, অথবা মডেল মেনু থেকে Llama 4 Scout বেছে নিন।
- যে টেক্সট নিয়ে কাজ করতে চান তা পেস্ট করুন, অথবা প্রতি মেসেজে একটি করে ছবি যুক্ত করুন।
- নির্দিষ্ট প্রশ্ন করুন: "এটি কী নিয়ে লেখা?"-এর চেয়ে "এই টেক্সটের প্রতিটি ডেডলাইন এবং দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তির নাম তালিকাভুক্ত করুন" এভাবে জানতে চাইলে ফলাফল ভালো আসবে।
Llama 4 Scout-এর সাথে চ্যাট করুন
দৈনিক মেসেজ সীমার মধ্যে চ্যাটটি সম্পূর্ণ বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়, যা বর্তমানে প্রতিদিন ১০০টি। বড় টেক্সট দ্রুত ছোট করার জন্য আমাদের summarizer tool আরেকটি দারুণ উপায়।
যে সীমাবদ্ধতাগুলো জানা জরুরি
- আমাদের চ্যাটে দীর্ঘ কথোপকথন ট্রিম করা হয়। আমাদের প্রোভাইডার Scout-এর জন্য ১,৩১০,৭২০ টোকেনের কনটেক্সট দেয় এবং মডেল কার্ডে ১০ মিলিয়নের উল্লেখ রয়েছে, তবে আমাদের ফ্রি চ্যাটে দীর্ঘ কথোপকথনের শুধু সাম্প্রতিক অংশটুকুই পাঠানো হয় এবং একটি মেসেজে টেক্সটের সীমা নির্দিষ্ট থাকে। অনেক বড় ইনপুটের জন্য API ব্যবহার করুন অথবা নিজে Scout চালান।
- বড় কনটেক্সট মানেই নিখুঁত তথ্য স্মরণ নয়। অত্যন্ত দীর্ঘ ইনপুটের ক্ষেত্রে যেকোনো মডেলই কিছু তথ্য মিস করতে পারে বা গুলিয়ে ফেলতে পারে। তথ্য যাচাই করার জন্য উদ্ধৃতি বা নির্দিষ্ট সেকশনের রেফারেন্স চান।
- নলেজ কাট-অফ। এর ট্রেনিং ডেটা আগস্ট ২০২৪-এ শেষ হয়েছে এবং আমাদের চ্যাটে কোনো লাইভ ওয়েব অ্যাক্সেস নেই।
- ভুল হতে পারে। Scout আত্মবিশ্বাসের সাথে ভুল তথ্য দিতে পারে এবং ছবিতে থাকা ছোট বা অস্পষ্ট লেখা ভুল পড়তে পারে। গুরুত্বপূর্ণ তথ্য অবশ্যই যাচাই করে নিন।
- সর্বশেষ মডেল নয়। Meta-র নিজস্ব Muse সিরিজসহ অন্যান্য নতুন মডেলগুলো জটিল কোডিং এবং মাল্টি-স্টেপ টাস্কে সাধারণত বেশি পারদর্শী। Muse মডেলগুলোর কোনটিই আমাদের চ্যাটে উপলব্ধ নেই।
অফিশিয়ালি Scout যেভাবে সংগ্রহ করবেন
মডেলের ওয়েটগুলো Hugging Face-এ meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct হিসেবে রয়েছে; ফাইলগুলো আনলক করতে মডেল পেজে গিয়ে লাইসেন্স গ্রহণ করুন। Ollama-তে Scout-এর ডাউনলোড সাইজ প্রায় ৬৭ জিবি, তাই এটি চালাতে প্রচুর মেমোরিযুক্ত কম্পিউটারের প্রয়োজন। ক্লাউড প্রোভাইডারের মাধ্যমে এটি ব্যবহার করা বেশ সাশ্রয়ী: OpenRouter-এ প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেনের খরচ $০.১০ এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেনের খরচ $০.৩০ (OpenRouter তালিকাভুক্ত মূল্য, অক্টোবর ২০২৬)।
Llama 4 Community License কিছু শর্তসাপেক্ষে বাণিজ্যিক ব্যবহারের অনুমতি দেয়: আপনার প্রোডাক্টে "Built with Llama" উল্লেখ থাকতে হবে, এদের গ্রহণযোগ্য ব্যবহারের নীতিমালা মেনে চলতে হবে, এবং আপনার প্রোডাক্টের মাসিক সক্রিয় ব্যবহারকারী ৭০০ মিলিয়নের বেশি হলে Meta-র কাছ থেকে আলাদা লাইসেন্স নিতে হবে। মাল্টিমোডাল মডেল হওয়ায় Scout এই নীতিমালার EU ক্লজের আওতাভুক্ত, যার ফলে ইউরোপীয় ইউনিয়নে অবস্থিত ব্যক্তি বা প্রতিষ্ঠান এই অধিকারগুলো পায় না; তবে এটি দিয়ে তৈরি প্রোডাক্টের সাধারণ ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে এই সীমাবদ্ধতা প্রযোজ্য নয়। বিস্তারিত জানতে আমাদের license page দেখুন।
গোপনীয়তা সংক্রান্ত তথ্য
দীর্ঘ ডকুমেন্টে প্রায়শই ব্যক্তিগত বা গোপনীয় তথ্য থাকে। আমাদের চ্যাটে আপনি যা পেস্ট করেন, তা উত্তর তৈরির জন্য আমাদের সার্ভার ও AI গেটওয়ের মাধ্যমে ইনফারেন্স প্রোভাইডারের কাছে পাঠানো হয়; আমরা আপনার মেসেজের টেক্সট সংরক্ষণ করি না এবং আপনার চ্যাট হিস্ট্রি আপনার ব্রাউজারেই সংরক্ষিত থাকে। তবুও, টেক্সট পেস্ট করার আগে নাম, অ্যাকাউন্ট নম্বর বা যেকোনো সংবেদনশীল তথ্য সরিয়ে নিন। অত্যন্ত গোপনীয় তথ্যের ক্ষেত্রে নিজের হার্ডওয়্যারে সেলফ-হোস্টেড Scout ব্যবহার করাই সবচেয়ে নিরাপদ।
অন্যান্য মডেলের সাথে তুলনা
আপনার ইনপুট যদি অনেক বড় হয় বা বাজেট সীমিত থাকে, তবে Maverick-এর বদলে Scout বেছে নিন; আর সবচেয়ে সমৃদ্ধ উত্তরের জন্য Maverick ব্যবহার করুন—বিস্তারিত জানতে আমাদের Maverick vs Scout পেজটি দেখুন। Llama 3.3 70B-এর তুলনায় Scout আরও আধুনিক, ছবি পড়তে পারে এবং বেশি ভাষা সমর্থন করে, যা Llama 3.3 vs Llama 4-এ ব্যাখ্যা করা হয়েছে। অন্যান্য প্রতিষ্ঠানের নতুন ওপেন মডেলগুলোর (যেমন DeepSeek V4) তুলনায় Scout কিছুটা আগের হলেও অনেক হালকা; বিস্তারিত দেখুন Llama vs DeepSeek পেজে।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
আমি কি সত্যিই Scout-এ ১০ মিলিয়ন টোকেন ব্যবহার করতে পারব?
এটি Meta-র মডেল কার্ডের তথ্য। হোস্টিং প্রোভাইডাররা সাধারণত এর চেয়ে কম সুবিধা দেয়; আমাদের প্রোভাইডার ১,৩১০,৭২০ টোকেন সমর্থন করে এবং আমাদের ফ্রি চ্যাটে দীর্ঘ কথোপকথন আরও সংক্ষেপ করা হয়। এত বিশাল পরিসরে নিজে হোস্ট করতে প্রচুর মেমোরির প্রয়োজন হয়।
Scout কি Maverick-এর চেয়ে পিছিয়ে?
আকারে এটি ছোট, তাই সূক্ষ্ম লেখালেখি বা জটিল প্রশ্নের ক্ষেত্রে সাধারণত Maverick-ই সেরা। তবে বড় ইনপুট, দ্রুত উত্তর এবং কম খরচের জন্য Scout প্রায়শই বেশি কার্যকর।
Scout কি ছবি বিশ্লেষণ করতে পারে?
হ্যাঁ। Scout নির্বাচন করা অবস্থায় আমাদের চ্যাটে প্রতিটি মেসেজের সাথে একটি করে ছবি যুক্ত করতে পারেন। এটি ছবি বিশ্লেষণ ও ব্যাখ্যা করতে পারে, তবে নতুন ছবি তৈরি করতে পারে না।
আমি কি নিজের কম্পিউটারে Scout চালাতে পারি?
শুধুমাত্র অনেক বেশি মেমোরিসম্পন্ন কম্পিউটারে এটি সম্ভব, কারণ Ollama অনুযায়ী শুধু ডাউনলোডের সাইজই প্রায় ৬৭ জিবি। শুরুতে অপেক্ষাকৃত ছোট Llama মডেলগুলো চালানো অনেক সহজ; বিস্তারিত দেখুন run Llama locally-তে।
Llama-কে আপনার প্রথম প্রশ্নটি করুন
কোনো অ্যাকাউন্ট বা ইনস্টলেশনের ঝামেলা নেই। চ্যাট ওপেন করুন, মেসেজ লিখুন এবং দেখুন Llama কী করতে পারে।
Llama চ্যাট খুলুন