Llama 4 Scout

Llama 4 Scout क्या है और इसे किसने बनाया है

Llama 4 Scout, Meta द्वारा विकसित एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल है, जिसे 5 अप्रैल 2025 को Llama 4 Maverick के साथ रिलीज़ किया गया था। यह Llama 4 सीरीज़ का हिस्सा है, जो अक्टूबर 2026 तक की सबसे नई Llama जेनरेशन है, और इसके वेट्स (weights) Llama 4 Community License के तहत डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं।

Scout टेक्स्ट और इमेज दोनों को प्रोसेस कर सकता है और टेक्स्ट में जवाब देता है। Maverick की तरह, यह भी एक mixture-of-experts मॉडल है: Meta के मॉडल कार्ड के अनुसार इसमें कुल 109 बिलियन पैरामीटर्स, 16 एक्सपर्ट्स और हर टोकन के लिए 17 बिलियन एक्टिव पैरामीटर्स हैं। इसकी सबसे बड़ी खासियत इसकी कॉन्टेक्स्ट लेंथ है। Meta के कार्ड में 10 मिलियन टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो दी गई है, जो Llama फैमिली में अब तक की सबसे लंबी है। Meta के लॉन्च पोस्ट में इसका उपयोग एक साथ कई दस्तावेज़ों का सारांश निकालने और बड़े कोडबेस को समझने जैसे कामों के लिए बताया गया था। Meta ने यह भी बताया कि Scout, Int4 क्वांटाइजेशन के साथ सिंगल NVIDIA H100 GPU पर आसानी से चल जाता है, जिससे इसे होस्ट करना Maverick की तुलना में कहीं अधिक आसान हो जाता है।

Scout हमारे चैट में उपलब्ध चार मॉडल्स में से एक है। Llama.Online एक स्वतंत्र वेबसाइट है और इसे Meta द्वारा संचालित नहीं किया जाता है; Scout एक क्लाउड इंफरेंस प्रोवाइडर पर चलता है, और हमारी साइट आपके संदेशों को उस तक पहुँचाती है।

Llama फैमिली में इसका स्थान

Scout और Maverick का आर्किटेक्चर समान है, दोनों 12 आधिकारिक तौर पर समर्थित भाषाओं को सपोर्ट करते हैं और दोनों का नॉलेज कट-ऑफ अगस्त 2024 है। Maverick में कुल 128 एक्सपर्ट्स और 400 बिलियन पैरामीटर्स हैं, इसलिए इसके जवाब आमतौर पर अधिक विस्तृत होते हैं; वहीं Scout हल्का है, इसे चलाना सस्ता है और यह बहुत बड़े इनपुट्स को हैंडल कर सकता है। Llama 3.3 70B जैसे केवल-टेक्स्ट मॉडल्स की तुलना में, Scout में इमेज इनपुट और अधिक भाषाओं का सपोर्ट मिलता है। Meta का Llama Guard 4 सेफ्टी क्लासिफायर भी Scout चेकपॉइंट को प्रून करके ही तैयार किया गया था। क्रमवार सभी रिलीज़ देखने के लिए, Llama का इतिहास पढ़ें।

Scout किन कामों के लिए बेहतरीन है

• लंबे दस्तावेज़। रिपोर्ट्स, ट्रांसक्रिप्ट्स, कॉन्ट्रैक्ट्स और लंबे आर्टिकल्स—जहाँ आपको समरी, मुख्य निर्णयों की सूची या विशिष्ट सवालों के जवाब चाहिए हों।
• कई टेक्स्ट्स की तुलना करना। किसी दस्तावेज़ के दो वर्ज़न पेस्ट करके पूछें कि क्या बदलाव हुए हैं, या कई प्रोडक्ट्स के विवरणों की आमने-सामने तुलना करें।
• इमेज से जुड़े सवाल। Meta के अनुसार Scout "इमेज ग्राउंडिंग" में काफी मजबूत है, यानी यह आपके सवाल के हिस्सों को तस्वीर के खास हिस्सों से जोड़ सकता है। इससे पूछें कि किसी बोर्ड पर क्या लिखा है, स्क्रीनशॉट में क्या गड़बड़ है, या कोई चार्ट क्या दिखा रहा है।
• रोज़मर्रा की चैट और राइटिंग। किसी भी समर्थित 12 भाषाओं में व्याख्या, ईमेल, आउटलाइन और रीराइटिंग: अरबी, अंग्रेज़ी, फ्रेंच, जर्मन, हिंदी, इंडोनेशियाई, इतालवी, पुर्तगाली, स्पैनिश, तागालोग, थाई और वियतनामी।
• सेल्फ-होस्टिंग। यदि आप अपने सर्वर पर कोई Llama 4 मॉडल चलाना चाहते हैं, तो Scout सबसे व्यावहारिक विकल्प है।

हमारे चैट में Scout का उपयोग कैसे करें

1. नीचे दिए गए लिंक से चैट खोलें, या मॉडल मेन्यू से Llama 4 Scout चुनें।
2. वह टेक्स्ट पेस्ट करें जिस पर आप काम करना चाहते हैं, या प्रति संदेश एक इमेज अटैच करें।
3. स्पष्ट और सटीक सवाल पूछें: "यह किस बारे में है?" की तुलना में "इस टेक्स्ट में दी गई हर डेडलाइन और उसके ज़िम्मेदार व्यक्ति की सूची बनाएं" पूछने पर बेहतर परिणाम मिलते हैं।

Llama 4 Scout के साथ चैट करें

यह चैट दैनिक मैसेज लिमिट के तहत मुफ़्त है, जो फ़िलहाल 100 मैसेज प्रतिदिन है। लंबे टेक्स्ट को छोटा करने के लिए हमारा समराइज़र टूल भी एक बेहतरीन तरीका है।

ध्यान रखने योग्य सीमाएं

• हमारी चैट लंबी बातचीत को छोटा कर देती है। हमारा प्रोवाइडर Scout के लिए 1,310,720 टोकन का कॉन्टेक्स्ट देता है, और मॉडल कार्ड में 10M लिखा है, लेकिन हमारी मुफ़्त चैट लंबी बातचीत के केवल सबसे हालिया हिस्से को भेजती है और एक मैसेज में टेक्स्ट की सीमा तय करती है। बहुत बड़े इनपुट के लिए, API का उपयोग करें या Scout को खुद रन करें।
• लंबा कॉन्टेक्स्ट यानी परफेक्ट याददाश्त नहीं। बहुत लंबे इनपुट के साथ कोई भी मॉडल विवरण भूल सकता है या मिला सकता है। सटीक जानकारी के लिए कोट्स या सेक्शन का संदर्भ मांगें ताकि आप जाँच सकें।
• नॉलेज कट-ऑफ। इसका ट्रेनिंग डेटा अगस्त 2024 में समाप्त होता है, और हमारी चैट में इंटरनेट ब्राउज़िंग की सुविधा नहीं है।
• गलतियाँ हो सकती हैं। Scout गलत तथ्यों को भी पूरे आत्मविश्वास के साथ बता सकता है और तस्वीरों में लिखे छोटे या धुंधले टेक्स्ट को गलत पढ़ सकता है। ज़रूरी जानकारी की हमेशा पुष्टि करें।
• यह सबसे नया मॉडल नहीं है। Meta की अपनी Muse सीरीज़ सहित नए मॉडल्स, कोडिंग और जटिल मल्टी-स्टेप कार्यों में आमतौर पर अधिक सक्षम हैं। हमारे चैट में Muse का कोई भी मॉडल उपलब्ध नहीं है।

Scout आधिकारिक रूप से कैसे प्राप्त करें

इसके वेट्स Hugging Face पर meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct के रूप में उपलब्ध हैं; फाइलों को अनलॉक करने के लिए मॉडल पेज पर लाइसेंस स्वीकार करें। Ollama पर Scout का डाउनलोड साइज़ 67 GB बताया गया है, इसलिए आपको अधिक मेमोरी वाले सिस्टम की आवश्यकता होगी। क्लाउड प्रोवाइडर्स के ज़रिए यह काफी किफायती है: OpenRouter पर इसकी कीमत $0.10 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.30 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है (OpenRouter लिस्ट प्राइस, अक्टूबर 2026)।

Llama 4 Community License कुछ शर्तों के साथ कमर्शियल उपयोग की अनुमति देता है: अपने प्रोडक्ट में "Built with Llama" दिखाएं, एक्सेप्टेबल यूज़ पॉलिसी का पालन करें, और यदि आपके प्रोडक्ट्स के मासिक एक्टिव यूज़र्स 700 मिलियन से अधिक हैं तो Meta से अलग लाइसेंस का अनुरोध करें। एक मल्टीमॉडल मॉडल होने के नाते, Scout पॉलिसी के EU क्लॉज के तहत आता है, जो EU में स्थित लोगों या कंपनियों को ये अधिकार नहीं देता है, हालांकि इसके साथ बने प्रोडक्ट्स के एंड-यूज़र्स इससे प्रभावित नहीं होते हैं। पूरी जानकारी हमारे लाइसेंस पेज पर उपलब्ध है।

प्राइवेसी से जुड़ी बातें

लंबे दस्तावेज़ों में अक्सर व्यक्तिगत या गोपनीय जानकारी होती है। हमारे चैट में, आप जो कुछ भी पेस्ट करते हैं वह जवाब पाने के लिए हमारे सर्वर और AI गेटवे के ज़रिए इंफरेंस प्रोवाइडर को भेजा जाता है; हम आपके मैसेज का टेक्स्ट स्टोर नहीं करते हैं, और आपकी हिस्ट्री आपके ब्राउज़र में ही रहती है। फिर भी, संवेदनशील डेटा, नाम या अकाउंट नंबर पेस्ट करने से पहले हटा दें। गोपनीय दस्तावेज़ों के लिए, खुद होस्ट किया गया (self-hosted) Scout डेटा को आपके अपने हार्डवेयर पर ही सुरक्षित रखता है।

अन्य मॉडल्स से तुलना

जब आपका इनपुट बहुत लंबा हो या बजट सीमित हो, तो Maverick की जगह Scout चुनें; और जब आपको सबसे रिच और डिटेल्ड जवाब चाहिए हों, तो Maverick चुनें। अधिक जानकारी के लिए हमारा Maverick बनाम Scout पेज देखें। Llama 3.3 70B की तुलना में, Scout नया है, इमेज पढ़ सकता है और अधिक भाषाओं को सपोर्ट करता है, जैसा कि Llama 3.3 बनाम Llama 4 में बताया गया है। अन्य कंपनियों के नए ओपन मॉडल्स, जैसे DeepSeek V4 की तुलना में Scout पुराना लेकिन हल्का है; देखें Llama बनाम DeepSeek।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)

क्या मैं Scout के साथ वाकई 10 मिलियन टोकन का उपयोग कर सकता हूँ?

यह आंकड़ा Meta के मॉडल कार्ड में दिया गया है। होस्टिंग प्रोवाइडर्स आमतौर पर इससे कम की पेशकश करते हैं; हमारा प्रोवाइडर 1,310,720 टोकन सपोर्ट करता है, और हमारी मुफ़्त चैट लंबी बातचीत को और छोटा कर देती है। इतने बड़े कॉन्टेक्स्ट पर खुद मॉडल को होस्ट करने के लिए बहुत भारी मेमोरी की ज़रूरत होती है।

क्या Scout, Maverick से कमज़ोर है?

यह साइज़ में छोटा है, इसलिए बारीक लेखन या जटिल सवालों के लिए Maverick आमतौर पर बेहतर विकल्प है। लेकिन लंबे इनपुट्स, तेज़ जवाबों और कम लागत के लिए Scout अक्सर ज्यादा समझदारी भरा विकल्प साबित होता है।

क्या Scout इमेज पढ़ सकता है?

हाँ। चैट में Scout चुनकर आप प्रति मैसेज एक इमेज अटैच कर सकते हैं। यह तस्वीरों को समझ सकता है और उनके बारे में जवाब दे सकता है, लेकिन नई तस्वीरें बना नहीं सकता।

क्या मैं अपने कंप्यूटर पर Scout चला सकता हूँ?

केवल तभी जब आपके कंप्यूटर में बहुत अधिक मेमोरी हो, क्योंकि Ollama के अनुसार केवल डाउनलोड ही लगभग 67 GB का है। शुरुआत करने के लिए छोटे Llama मॉडल्स कहीं आसान हैं; देखें Llama को लोकली कैसे चलाएं।