Llama 4 Scout : contexte long et chat gratuit

Présentation de Llama 4 Scout et de son créateur

Llama 4 Scout est un grand modèle linguistique développé par Meta, lancé le 5 avril 2025 aux côtés de Llama 4 Maverick. Il fait partie de la génération Llama 4, toujours la plus récente de la gamme Llama en octobre 2026, et ses poids sont téléchargeables sous la licence Llama 4 Community License.

Scout analyse le texte ainsi que les images et répond sous forme textuelle. Comme Maverick, il repose sur une architecture de mélange d'experts (MoE) : la fiche modèle de Meta indique 109 milliards de paramètres au total, 16 experts et 17 milliards de paramètres actifs par jeton (token). Son atout majeur réside dans sa fenêtre de contexte. Meta annonce une capacité impressionnante de 10 millions de jetons, de loin la plus vaste de la famille Llama, idéale selon l'annonce de lancement pour synthétiser de nombreux documents volumineux ou analyser d'immenses bases de code. Meta précise également que Scout peut tourner sur un unique GPU NVIDIA H100 avec une quantification Int4, ce qui le rend bien plus accessible à héberger que Maverick.

Scout figure parmi les quatre modèles disponibles dans notre chat. Llama.Online est un site indépendant, non affilié à Meta ; Scout fonctionne via un fournisseur d'inférence cloud auquel notre plateforme transmet vos requêtes.

Sa place au sein de la gamme Llama

Scout et Maverick partagent la même architecture, les 12 mêmes langues officiellement prises en charge et la même date limite de connaissances fixée à août 2024. Maverick dispose de 128 experts et de 400 milliards de paramètres au total, offrant généralement des réponses plus complètes ; Scout est plus léger, plus économique à exécuter et prend en charge des contextes bien plus vastes. Par rapport aux modèles textuels comme Llama 3.3 70B, Scout apporte l'analyse d'images et un support multilingue élargi. Le classificateur de sécurité Llama Guard 4 de Meta a d'ailleurs été conçu en élaguant un checkpoint de Scout. Retrouvez l'historique complet des sorties sur la page Historique de Llama.

Les points forts de Scout

Documents volumineux. Rapports, transcriptions, contrats et longs articles nécessitant un résumé, une liste de décisions ou des réponses ciblées.
Comparaison de textes multiples. Collez deux versions d'un même document pour repérer les modifications, ou comparez plusieurs fiches produits côte à côte.
Analyse d'images. Meta souligne l'efficacité de Scout pour l'ancrage visuel (image grounding), qui permet d'associer des éléments de votre question à des zones précises d'une image. Demandez-lui de lire un panneau, d'identifier une anomalie sur une capture d'écran ou d'analyser un graphique.
Rédaction et échanges du quotidien. Explications, e-mails, plans détaillés et reformulations, dans l'une des 12 langues prises en charge : anglais, arabe, espagnol, français, hindi, indonésien, italien, allemand, portugais, tagalog, thaï et vietnamien.
Auto-hébergement. Si vous souhaitez déployer un modèle Llama 4 sur votre propre serveur, Scout représente l'option la plus réaliste.

Comment utiliser Scout sur notre chat

Ouvrez le chat via le lien ci-dessous ou sélectionnez Llama 4 Scout dans le menu des modèles.
Collez votre texte ou importez une image par message.
Formulez une consigne précise : « Dresse la liste de toutes les échéances avec la personne responsable » fonctionnera bien mieux que « De quoi parle ce texte ? ».

Discuter avec Llama 4 Scout

L'accès au chat est gratuit dans la limite d'un quota quotidien, actuellement fixé à 100 messages par jour. Notre outil de résumé offre également une solution rapide pour condenser de longs textes.

Limites à prendre en compte

Raccourcissement des longues discussions. Notre fournisseur attribue à Scout 1 310 720 jetons de contexte (la fiche officielle en prévoyant 10 millions), mais notre chat gratuit ne transmet que la partie la plus récente d'un échange prolongé et limite la taille de chaque message. Pour traiter des volumes très importants, privilégiez l'API ou déployez Scout en local.
Un contexte étendu ne garantit pas une mémoire sans faille. Face à des textes particulièrement longs, tout modèle peut omettre ou mélanger des détails. Demandez-lui des citations directes ou les numéros de section pour vérifier les informations.
Date limite des connaissances. Ses données d'entraînement s'arrêtent en août 2024, et notre chat ne dispose pas d'accès au web en direct.
Risque d'erreurs. Scout peut affirmer des inexactitudes avec aplomb ou mal interpréter des textes petits ou flous sur une image. Vérifiez toujours les données sensibles.
Pas le plus récent. Les modèles plus récents, y compris la gamme Muse de Meta, se révèlent généralement plus performants pour le code complexe et les tâches en plusieurs étapes. Aucun modèle Muse n'est accessible dans notre chat.

Où obtenir Scout officiellement

Les poids du modèle sont disponibles sur Hugging Face sous le nom meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct ; validez les termes de la licence sur la page du modèle pour accéder aux fichiers. Ollama indique un téléchargement de 67 Go, ce qui requiert une machine dotée d'une mémoire importante. Via les fournisseurs cloud, son utilisation reste très abordable : OpenRouter l'affiche à 0,10 $ par million de jetons en entrée et 0,30 $ par million de jetons en sortie (tarifs catalogue OpenRouter, octobre 2026).

La Llama 4 Community License autorise l'usage commercial sous certaines conditions : mentionner l'attribution « Built with Llama » dans votre produit, respecter la politique d'utilisation acceptable et demander une licence spécifique à Meta si vos services dépassent 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels. En tant que modèle multimodal, Scout est soumis à la clause européenne de cette politique, qui exclut de ces droits les personnes ou entreprises basées dans l'UE — bien que les utilisateurs finaux des produits conçus avec le modèle ne soient pas concernés. Retrouvez tous les détails sur notre page licence.

Confidentialité et données privées

Les documents volumineux renferment souvent des informations personnelles ou sensibles. Sur notre chat, vos textes sont transmis par notre serveur et notre passerelle IA au fournisseur d'inférence afin de générer la réponse ; nous ne conservons pas le contenu de vos messages et votre historique reste stocké dans votre navigateur. Pensez toutefois à supprimer noms, coordonnées bancaires et données secrètes avant tout envoi. Pour vos documents hautement confidentiels, une instance Scout auto-hébergée garantit que les données restent sur votre propre infrastructure.

Comparatif : que vaut Scout ?

Privilégiez Scout par rapport à Maverick pour traiter des contextes très longs ou maîtriser vos coûts, et optez pour Maverick si vous recherchez les réponses les plus élaborées ; notre comparatif Maverick vs Scout détaille l'ensemble de ces différences. Face à Llama 3.3 70B, Scout est plus moderne, prend en charge les images et gère un éventail linguistique plus large, comme expliqué sur notre page Llama 3.3 vs Llama 4. Comparé aux modèles ouverts plus récents d'autres acteurs comme DeepSeek V4, Scout s'avère plus ancien mais bien plus léger ; consultez notre comparatif Llama vs DeepSeek.

Foire aux questions

Peut-on réellement exploiter 10 millions de jetons avec Scout ?

C'est la capacité indiquée sur la fiche modèle de Meta. Dans la pratique, les fournisseurs cloud en allouent généralement moins ; le nôtre propose 1 310 720 jetons, et notre chat gratuit réduit davantage les conversations prolongées. L'auto-hébergement avec de tels volumes de contexte demande une quantité colossale de mémoire.

Scout est-il moins performant que Maverick ?

Il est plus compact, donc Maverick reste souvent plus adapté pour les rédactions nuancées ou les requêtes complexes. En revanche, pour traiter des textes très longs rapidement et à moindre coût, Scout s'avère bien plus judicieux.

Scout peut-il analyser des images ?

Oui. Vous pouvez joindre une image par message dans notre chat lorsque Scout est activé. Il est capable de décrire et d'analyser des visuels, mais pas d'en générer.

Est-il possible d'exécuter Scout sur son propre ordinateur ?

Seulement sur une machine disposant d'une mémoire très conséquente, le fichier pesant environ 67 Go d'après Ollama. Pour débuter plus facilement, orientez-vous vers des modèles Llama plus légers ; consultez notre guide pour exécuter Llama en local.