Llama 4 Scout

Що таке Llama 4 Scout і хто його розробляє

Llama 4 Scout — це велика мовна модель від Meta, випущена 5 квітня 2025 року разом із Llama 4 Maverick. Вона входить до сімейства Llama 4, яке станом на жовтень 2026 року залишається найновішим поколінням Llama, а її ваги доступні для завантаження за ліцензією Llama 4 Community License.

Scout сприймає текст і зображення та відповідає текстом. Як і Maverick, це модель на архітектурі суміші експертів (MoE): картка моделі від Meta вказує на загальну кількість у 109 мільярдів параметрів, 16 експертів та 17 мільярдів параметрів, активних для кожного токена. Її головна особливість — довжина контексту. Meta заявляє про контекстне вікно у 10 мільйонів токенів — це з великим відривом найбільший показник у сімействі Llama. В анонсі Meta згадувалися такі сценарії використання, як підсумовування багатьох документів одночасно та аналіз великих кодових баз. Компанія також зазначила, що Scout поміщається на одну відеокарту NVIDIA H100 з квантуванням Int4, завдяки чому її набагато простіше хостити, ніж Maverick.

Scout — одна з чотирьох моделей у нашому чаті. Llama.Online є незалежним сайтом, яким не керує Meta; Scout працює через хмарного провайдера інференсу, і наш сайт надсилає ваші повідомлення до нього.

Місце моделі в сімействі Llama

Scout і Maverick мають однакову архітектуру, ті самі 12 офіційно підтримуваних мов та однакову межу знань — серпень 2024 року. Maverick має 128 експертів і 400 мільярдів параметрів загалом, тому зазвичай надає глибші відповіді; Scout легша, дешевша в роботі та здатна обробляти значно більші обсяги вхідних даних. Порівняно з суто текстовими моделями, як-от Llama 3.3 70B, Scout додає розпізнавання зображень і підтримку більшої кількості мов. Безпековий класифікатор Meta Llama Guard 4 був створений саме шляхом прунінгу чекпоїнту Scout. Щоб переглянути хронологію всіх релізів, відвідайте сторінку Llama history.

Для чого найкраще підходить Scout

• Великі документи. Звіти, транскрипції, договори та довгі статті, для яких вам потрібні стислий зміст, перелік рішень чи відповіді на конкретні запитання.
• Порівняння кількох текстів. Вставте дві версії документа й дізнайтеся, що змінилося, або зіставте кілька описів товарів.
• Запитання щодо зображень. Meta відзначає сильні здібності Scout у visual grounding — тобто зв'язуванні частин вашого запитання з конкретними ділянками зображення. Запитайте модель, що написано на вивісці, у чому помилка на скриншоті або що відображено на графіку.
• Щоденне спілкування та тексти. Пояснення, електронні листи, плани та редагування будь-якою з 12 підтримуваних мов: англійською, арабською, в'єтнамською, індонезійською, іспанською, італійською, німецькою, португальською, тагальською, тайською, французькою та гінді.
• Власний хостинг. Якщо вам потрібна модель Llama 4 на власному сервері, Scout є найбільш реалістичним вибором.

Як користуватися Scout у нашому чаті

1. Відкрийте чат за посиланням нижче або оберіть Llama 4 Scout у списку моделей.
2. Вставте текст, з яким хочете попрацювати, або прикріпіть одне зображення до повідомлення.
3. Поставте точне запитання: запит «Перелічи всі дедлайни в цьому тексті із зазначенням відповідальних» спрацює краще, ніж «Про що це?».

Спілкуватися з Llama 4 Scout

Чат безкоштовний у межах щоденного ліміту повідомлень, який зараз становить 100 на день. Наш інструмент для підсумовування — це ще один швидкий спосіб скоротити великий текст.

Обмеження, про які варто знати

• Наш чат скорочує довгі розмови. Наш провайдер надає для Scout контекст у 1 310 720 токенів, а в картці моделі вказано 10M, але наш безкоштовний чат передає лише найновішу частину тривалої бесіди й обмежує обсяг тексту в одному повідомленні. Для справді великих обсягів даних скористайтеся API або запустіть Scout самостійно.
• Великий контекст не гарантує ідеальної пам'яті. За дуже великих обсягів тексту будь-яка модель може пропустити або переплутати деталі. Просіть цитати або посилання на розділи, щоб перевірити результат.
• Межа актуальності знань. Навчальні дані закінчуються в серпні 2024 року, а в нашому чаті немає доступу до інтернету.
• Можливі помилки. Scout може впевнено стверджувати неправдиві факти та помилятися під час читання дрібного чи розмитого тексту на зображеннях. Завжди перевіряйте важливу інформацію.
• Не найновіша технологія. Новіші моделі, включно з лінійкою Muse від самої Meta, зазвичай краще справляються зі складним програмуванням і багатоетапними завданнями. Жодна з моделей Muse не представлена в нашому чаті.

Як завантажити Scout офіційно

Ваги доступні на Hugging Face під назвою meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct; прийміть умови ліцензії на сторінці моделі, щоб відкрити доступ до файлів. В Ollama розмір завантаження Scout становить 67 ГБ, тож вам знадобиться система з великим обсягом оперативної пам'яті. Використання через хмарних провайдерів коштує недорого: OpenRouter пропонує її за $0,10 за мільйон вхідних токенів і $0,30 за мільйон вихідних токенів (офіційна ціна OpenRouter, жовтень 2026 року).

Ліцензія Llama 4 Community License дозволяє комерційне використання з дотриманням умов: зазначення «Built with Llama» у вашому продукті, дотримання політики прийнятного використання, а також отримання окремої ліцензії від Meta, якщо кількість щомісячних активних користувачів ваших продуктів перевищує 700 мільйонів. Як мультимодальна модель, Scout підпадає під дію пункту про ЄС, який не надає цих прав особам чи компаніям із ЄС, хоча кінцевих користувачів продуктів на базі моделі це не стосується. Деталі наведено на нашій сторінці про ліцензії.

Конфіденційність

Великі документи часто містять особисту чи конфіденційну інформацію. У нашому чаті вставлені дані надсилаються через наш сервер і AI-шлюз до провайдера інференсу для генерації відповіді; ми не зберігаємо текст ваших повідомлень, а історія залишається у вашому браузері. Проте видаляйте імена, номери рахунків і будь-які секретні відомості перед надсиланням. Для конфіденційних матеріалів найкраще підійде локальний запуск Scout на власному обладнанні.

Порівняння Scout з іншими моделями

Обирайте Scout замість Maverick, якщо у вас великий обсяг тексту або обмежений бюджет, і Maverick — коли потрібні максимально детальні й глибокі відповіді; деталі дивіться на сторінці Maverick vs Scout. Порівняно з Llama 3.3 70B, модель Scout новіша, підтримує аналіз зображень і охоплює більше мов, як описано в огляді Llama 3.3 vs Llama 4. Порівняно з новішими відкритими моделями від інших компаній, як-от DeepSeek V4, Scout старша, але легша; детальніше читайте у Llama vs DeepSeek.

Поширені запитання

Чи дійсно можна використати 10 мільйонів токенів у Scout?

Така цифра зазначена в картці моделі від Meta. Провайдери хостингу зазвичай надають менше; наш підтримує 1 310 720 токенів, а безкоштовний чат додатково скорочує довгі діалоги. Локальний запуск моделі з екстремально великим контекстом потребує колосального обсягу пам'яті.

Scout гірша за Maverick?

Вона має менший розмір, тому для витонченого написання текстів або складних запитань зазвичай краще підходить Maverick. Для обробки великих текстів, швидких відповідей і за менших витрат Scout часто є раціональнішим вибором.

Чи вміє Scout аналізувати зображення?

Так. У нашому чаті з обраною моделлю Scout можна прикріпити одне зображення до повідомлення. Вона описує картинки та робить висновки за ними, але не вміє їх створювати.

Чи можу я запустити Scout на власному комп'ютері?

Лише на комп'ютері з великим обсягом пам'яті, оскільки файл завантаження через Ollama займає близько 67 ГБ. Для початку простіше спробувати менші моделі Llama; дивіться інструкцію run Llama locally.