Llama 4 Scout

Czym jest Llama 4 Scout i kto za nim stoi

Llama 4 Scout to duży model językowy od Meta, wydany 5 kwietnia 2025 roku wraz z Llama 4 Maverick. Należy do generacji Llama 4, która według stanu na październik 2026 roku jest wciąż najnowszą odsłoną modeli Llama, a jego wagi można pobrać na licencji Llama 4 Community License.

Scout przetwarza tekst oraz obrazy i odpowiada tekstowo. Podobnie jak Maverick, korzysta z architektury mixture-of-experts: oficjalna karta modelu Meta podaje łącznie 109 miliardów parametrów, 16 ekspertów oraz 17 miliardów parametrów aktywnych dla każdego tokena. Jego kluczowym atutem jest długość kontekstu. Karta Meta podaje okno kontekstowe rzędu 10 milionów tokenów – zdecydowanie najdłuższe w całej rodzinie Llama. W poście zapowiadającym model Meta wskazywała na zastosowania takie jak streszczanie wielu dokumentów naraz czy analiza obszernych baz kodu. Meta wspomniała również, że Scout mieści się na pojedynczym GPU NVIDIA H100 przy kwantyzacji Int4, dzięki czemu jest znacznie łatwiejszy w hostowaniu niż Maverick.

Scout to jeden z czterech modeli dostępnych na naszym czacie. Llama.Online jest niezależnym serwisem, nienależącym do Meta; Scout działa u chmurowego dostawcy inferencji, do którego nasza strona przesyła Twoje wiadomości.

Miejsce w rodzinie modeli Llama

Scout i Maverick dzielą tę samą architekturę, te same 12 oficjalnie wspieranych języków oraz datę odcięcia wiedzy ustaloną na sierpień 2024 roku. Maverick dysponuje 128 ekspertami i łącznie 400 miliardami parametrów, dlatego zazwyczaj generuje bardziej rozbudowane odpowiedzi; Scout jest z kolei lżejszy, tańszy w utrzymaniu i radzi sobie ze znacznie dłuższymi promptami. W porównaniu z modelami wyłącznie tekstowymi, takimi jak Llama 3.3 70B, Scout dodaje obsługę obrazów i więcej języków. Klasyfikator bezpieczeństwa Llama Guard 4 od Meta powstał zresztą poprzez przycięcie (pruning) checkpointu modelu Scout. Chronologiczny spis wszystkich wydań znajdziesz na stronie Llama history.

W czym Scout sprawdza się najlepiej

• Długie dokumenty. Raporty, transkrypcje, umowy i obszerne artykuły, z których potrzebujesz podsumowania, listy decyzji lub odpowiedzi na konkretne pytania.
• Porównywanie wielu tekstów. Wklej dwie wersje dokumentu i zapytaj o różnice albo zestaw ze sobą kilka opisów produktów.
• Pytania o obrazy. Meta podkreśla doskonałe image grounding w modelu Scout, czyli zdolność do łączenia elementów pytania z konkretnymi obszarami grafiki. Zapytaj go o treść znaku, błąd na zrzucie ekranu czy dane z wykresu.
• Codzienne rozmowy i pisanie. Wyjaśnienia, maile, konspekty i redagowanie tekstu w dowolnym z 12 obsługiwanych języków: angielskim, arabskim, francuskim, hiszpańskim, indonezyjskim, niemieckim, portugalskim, tagalskim, tajskim, wietnamskim, włoskim i hindi.
• Self-hosting. Jeśli chcesz uruchomić model Llama 4 na własnym serwerze, Scout jest najbardziej realistycznym wyborem.

Jak korzystać ze Scouta na naszym czacie

1. Otwórz czat za pomocą poniższego linku lub wybierz Llama 4 Scout z menu modeli.
2. Wklej tekst, z którym chcesz popracować, lub dołącz jeden obraz do wiadomości.
3. Zadaj precyzyjne pytanie: prompt „Wypisz wszystkie terminy z tego tekstu wraz z osobą odpowiedzialną” zadziała znacznie lepiej niż „O czym to jest?”.

Porozmawiaj z Llama 4 Scout

Czat jest darmowy w ramach dziennego limitu wiadomości, który wynosi obecnie 100 na dobę. Nasze narzędzie summarizer tool to kolejny szybki sposób na skracanie długich tekstów.

Ograniczenia, o których warto wiedzieć

• Nasz czat przycina długie konwersacje. Nasz dostawca udostępnia dla modelu Scout 1 310 720 tokenów kontekstu (karta modelu podaje 10M), jednak darmowy czat wysyła wyłącznie najnowszą część długiej rozmowy i ogranicza objętość pojedynczej wiadomości. W przypadku naprawdę potężnych danych skorzystaj z API lub uruchom Scouta lokalnie.
• Długi kontekst nie gwarantuje bezbłędnej pamięci. Przy bardzo długich promptach każdy model może pominąć lub pomylić szczegóły. Proś o cytaty lub wskazanie konkretnych sekcji, aby móc łatwo zweryfikować fakty.
• Data odcięcia wiedzy. Dane treningowe kończą się na sierpniu 2024 roku, a czat nie ma dostępu do internetu.
• Model może popełniać błędy. Scout potrafi z pełnym przekonaniem podawać błędne informacje oraz błędnie odczytywać drobny lub rozmyty tekst na grafikach. Zawsze weryfikuj kluczowe dane.
• To nie jest najnowszy model. Nowsze modele, w tym seria Muse od Meta, radzą sobie zazwyczaj lepiej ze skomplikowanym kodowaniem i zadaniami wieloetapowymi. Żaden z modeli Muse nie jest dostępny na naszym czacie.

Oficjalne źródła modelu Scout

Wagi są dostępne na platformie Hugging Face jako meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct; zaakceptuj licencję na stronie modelu, aby odblokować pobieranie. W repozytorium Ollama rozmiar pobierania Scouta wynosi 67 GB, potrzebujesz więc maszyny ze sporą ilością pamięci. U dostawców chmurowych model jest niedrogi: OpenRouter wycenia go na 0,10 USD za milion tokenów wejściowych i 0,30 USD za milion tokenów wyjściowych (cena katalogowa OpenRouter, październik 2026 r.).

Licencja Llama 4 Community License pozwala na użytek komercyjny pod pewnymi warunkami: umieszczeniem oznaczenia „Built with Llama” w swoim produkcie, przestrzeganiem zasad dopuszczalnego użytkowania (acceptable use policy) oraz wystąpieniem do Meta o osobną licencję, jeśli Twoje produkty przekroczą 700 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie. Jako model multimodalny, Scout podlega unijnej klauzuli polityki Meta, która nie przyznaje tych praw osobom i firmom z siedzibą w UE (nie dotyczy to jednak użytkowników końcowych gotowych produktów opartych na tym modelu). Szczegóły znajdziesz na naszej stronie z licencją.

Prywatność i bezpieczeństwo

Długie dokumenty często zawierają dane osobowe lub poufne. Na naszym czacie wklejony tekst trafia przez nasz serwer i bramkę AI do dostawcy inferencji w celu wygenerowania odpowiedzi. Nie przechowujemy treści Twoich wiadomości, a cała historia zostaje w Twojej przeglądarce. Mimo to przed wklejeniem usuń nazwiska, numery kont i wszelkie poufne informacje. W przypadku materiałów objętych tajemnicą samodzielnie hostowany Scout zagwarantuje, że dane nigdy nie opuszczą Twojego sprzętu.

Porównanie z innymi modelami

Wybierz Scouta zamiast Mavericka, gdy pracujesz z długim tekstem lub masz ograniczony budżet, a Mavericka, gdy zależy Ci na jak najbardziej wnikliwych i rozbudowanych odpowiedziach; szczegóły znajdziesz na naszej stronie Maverick vs Scout. W zestawieniu z Llama 3.3 70B Scout jest nowocześniejszy, analizuje obrazy i obsługuje więcej języków – zobacz pełne omówienie Llama 3.3 vs Llama 4. Na tle nowszych otwartych modeli innych twórców, takich jak DeepSeek V4, Scout jest nieco starszy, ale za to lżejszy; sprawdź porównanie Llama vs DeepSeek.

Często zadawane pytania (FAQ)

Czy naprawdę mogę wykorzystać 10 milionów tokenów ze Scoutem?

Taka wartość widnieje w karcie modelu Meta. Dostawcy hostingu udostępniają zwykle mniej – nasz oferuje 1 310 720 tokenów, a darmowy czat dodatkowo przycina bardzo długie rozmowy. Samodzielne hostowanie tak gigantycznego okna kontekstowego wymaga ogromnych zasobów pamięci RAM/VRAM.

Czy Scout jest gorszy od Mavericka?

Jest mniejszy, więc w przypadku wielowymiarowych tekstów czy podchwytliwych pytań Maverick zazwyczaj sprawdzi się lepiej. Jednak przy długich promptach, potrzebie szybkiej odpowiedzi i niższych kosztach to Scout bywa rozsądniejszym wyborem.

Czy Scout potrafi analizować obrazy?

Tak. Mając wybranego Scouta, możesz dołączyć jeden obraz do każdej wiadomości na naszym czacie. Model potrafi opisać grafikę i wyciągać z niej wnioski, ale nie generuje nowych obrazów.

Czy mogę uruchomić Scouta na własnym komputerze?

Tylko na sprzęcie z bardzo dużą ilością pamięci, ponieważ samo pobranie modelu przez Ollama to około 67 GB. Mniejsze modele Llama są znacznie łatwiejsze na start; zobacz przewodnik run Llama locally.