Llama 4 Scout

O que é o Llama 4 Scout e quem o desenvolve

O Llama 4 Scout é um modelo de linguagem amplo da Meta, lançado em 5 de abril de 2025 junto com o Llama 4 Maverick. Ele faz parte da família Llama 4, que continua sendo a geração mais recente do Llama em outubro de 2026, e seus pesos estão disponíveis para download sob a Llama 4 Community License.

O Scout processa texto e imagens e responde em texto. Assim como o Maverick, ele utiliza uma arquitetura de mistura de especialistas (mixture-of-experts): o model card da Meta indica 109 bilhões de parâmetros no total, 16 especialistas e 17 bilhões de parâmetros ativos por token. Seu grande destaque é o tamanho do contexto. A documentação da Meta lista uma janela de contexto de 10 milhões de tokens — de longe a maior da família Llama —, e a publicação de lançamento destacou usos como resumir vários documentos de uma só vez e analisar grandes bases de código. A Meta também informou que o Scout roda em uma única GPU NVIDIA H100 com quantização Int4, tornando sua hospedagem muito mais simples que a do Maverick.

O Scout é um dos quatro modelos disponíveis em nosso chat. O Llama.Online é um site independente e não pertence à Meta; o Scout roda por meio de um provedor de inferência na nuvem, e nosso site apenas encaminha suas mensagens para ele.

Onde ele se posiciona na família Llama

O Scout e o Maverick compartilham a mesma arquitetura, os mesmos 12 idiomas com suporte oficial e a mesma data de corte de conhecimento (agosto de 2024). O Maverick conta com 128 especialistas e 400 bilhões de parâmetros no total, gerando respostas geralmente mais ricas; já o Scout é mais leve, mais barato para rodar e aceita comandos muito mais longos. Em comparação com modelos apenas de texto, como o Llama 3.3 70B, o Scout adiciona suporte a imagens e mais idiomas. O classificador de segurança Llama Guard 4 da Meta foi criado a partir da poda de um checkpoint do Scout. Para conferir todos os lançamentos em ordem, veja o histórico do Llama.

Para o que o Scout é indicado

• Documentos longos. Relatórios, transcrições, contratos e artigos extensos dos quais você precisa de um resumo, uma lista de decisões ou respostas para perguntas específicas.
• Comparação de textos. Cole duas versões de um documento para descobrir o que mudou ou compare descrições de produtos lado a lado.
• Perguntas sobre imagens. A Meta destaca a precisão do Scout em image grounding, isto é, relacionar partes da sua pergunta a pontos específicos de uma foto. Pergunte o que está escrito em uma placa, o que há de errado em uma captura de tela ou o que um gráfico representa.
• Conversas e tarefas do dia a dia. Explicações, e-mails, rascunhos e reescritas em qualquer um dos 12 idiomas suportados: alemão, árabe, espanhol, francês, híndi, indonésio, inglês, italiano, português, tagalo, tailandês e vietnamita.
• Auto-hospedagem. Se você deseja rodar um modelo do Llama 4 no seu próprio servidor, o Scout é a escolha mais viável.

Como usar o Scout em nosso chat

1. Abra o chat pelo link abaixo ou selecione o Llama 4 Scout no menu de modelos.
2. Cole o texto que deseja analisar ou anexe uma imagem por mensagem.
3. Faça uma pergunta direta: "Liste todos os prazos deste texto com a pessoa responsável" funciona bem melhor do que "Sobre o que é isso?".

Converse com o Llama 4 Scout

O chat é gratuito dentro do limite diário de mensagens, atualmente de 100 por dia. Nossa ferramenta de resumo é outra opção rápida para encurtar textos longos.

Limitações importantes

• O chat resume conversas longas. Nosso provedor disponibiliza 1.310.720 tokens de contexto para o Scout, e o model card cita 10M, mas nosso chat gratuito envia apenas o trecho mais recente de conversas longas e limita o tamanho de cada mensagem. Para volumes muito grandes, use a API ou rode o Scout localmente.
• Contexto longo não garante precisão perfeita. Em entradas muito extensas, qualquer modelo pode ignorar ou misturar detalhes. Peça citações ou referências de seções para conferir as informações.
• Data de corte do conhecimento. Os dados de treinamento vão até agosto de 2024, e não há conexão com a internet em nosso chat.
• Erros acontecem. O Scout pode afirmar informações incorretas com total segurança e ter dificuldade para ler textos pequenos ou borrados em imagens. Sempre confira dados importantes.
• Não é o mais recente. Modelos mais novos, incluindo a própria linha Muse da Meta, costumam se sair melhor em programação avançada e tarefas de várias etapas. Nenhum modelo Muse está disponível em nosso chat.

Como obter o Scout oficialmente

Os pesos estão no Hugging Face como meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct; aceite os termos da licença na página do modelo para liberar o download. O Ollama lista o tamanho do download do Scout em 67 GB, o que exige uma máquina com bastante memória. Em provedores de nuvem, ele custa pouco: o OpenRouter lista o valor em US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,30 por milhão de tokens de saída (preço de tabela no OpenRouter, out/2026).

A Llama 4 Community License autoriza o uso comercial mediante algumas condições: incluir a atribuição "Built with Llama" no seu produto, seguir a política de uso aceitável e solicitar uma licença separada à Meta caso seus produtos superem 700 milhões de usuários ativos mensais. Por ser um modelo multimodal, o Scout se enquadra na cláusula da UE da política, que não concede esses direitos a indivíduos ou empresas na União Europeia — usuários finais de soluções criadas com ele não são afetados. Saiba mais na nossa página de licença.

Privacidade

Documentos longos costumam trazer dados pessoais ou confidenciais. No nosso chat, o conteúdo enviado passa pelos nossos servidores e pelo gateway de IA até chegar ao provedor de inferência para gerar a resposta; nós não armazenamos o texto das suas mensagens, e o histórico fica apenas no seu navegador. Ainda assim, recomendamos remover nomes, números de contas e informações sigilosas antes do envio. Para dados altamente confidenciais, rodar o Scout por conta própria mantém tudo no seu próprio hardware.

Como o Scout se compara

Escolha o Scout em vez do Maverick se seu texto for muito longo ou se o orçamento for limitado; prefira o Maverick quando precisar de respostas mais aprofundadas. Nossa página Maverick vs Scout detalha essas diferenças. Comparado ao Llama 3.3 70B, o Scout é mais novo, aceita imagens e cobre mais idiomas, como mostramos em Llama 3.3 vs Llama 4. Frente a modelos abertos mais recentes de outras empresas, como o DeepSeek V4, o Scout é anterior, mas mais leve; veja em Llama vs DeepSeek.

Perguntas frequentes

Posso realmente usar 10 milhões de tokens com o Scout?

Esse é o valor informado no model card da Meta. Provedores de hospedagem costumam oferecer menos; o nosso trabalha com 1.310.720 tokens, e nosso chat gratuito limita ainda mais conversas longas. Rodar o modelo localmente com contextos extremos exige uma quantidade enorme de memória.

O Scout é inferior ao Maverick?

Ele é menor; portanto, para textos com nuances complexas ou perguntas difíceis, o Maverick geralmente entrega resultados melhores. Para entradas extensas, respostas rápidas e menor custo, o Scout costuma ser a melhor escolha.

O Scout entende imagens?

Sim. É possível anexar uma imagem por mensagem no nosso chat com o Scout selecionado. Ele consegue descrever e analisar imagens, mas não gera novas imagens.

Posso rodar o Scout no meu próprio computador?

Apenas em computadores com muita memória, já que o download inicial fica em torno de 67 GB pelo Ollama. Modelos menores do Llama são bem mais acessíveis para começar; veja como rodar o Llama localmente.