Llama 4 Maverick بمقابلہ Llama 4 Scout

دو Llama 4 ماڈلز، ایک ہی نسل

Llama 4 Maverick اور Llama 4 Scout کو Meta نے 5 اپریل 2025 کو ایک ساتھ ریلیز کیا تھا۔ دونوں میں بہت سی چیزیں مشترک ہیں: دونوں 17 ارب فعال پیرامیٹرز (active parameters) کے حامل mixture-of-experts ماڈلز ہیں، دونوں قدرتی طور پر ٹیکسٹ اور تصاویر پڑھتے ہیں، دونوں باضابطہ طور پر 12 زبانوں کو سپورٹ کرتے ہیں، اور دونوں کا ٹریننگ ڈیٹا اگست 2024 تک کا ہے۔ ان کا فرق کل سائز، ماہرین (experts) کی تعداد، سیاق و سباق کی لمبائی (context length)، ہارڈ ویئر کی ضروریات اور قیمت میں ہے۔ دونوں ہمارے chat میں دستیاب ہیں، تاکہ آپ خود ساتھ رکھ کر ان کا موازنہ کر سکیں۔

Maverick بمقابلہ Scout: ایک نظر میں

قیمتیں OpenRouter کی فہرست کے مطابق ہیں، اکتوبر 2026۔

سائز میں فرق کا کیا مطلب ہے

ایک mixture-of-experts ماڈل اپنے علم کو بہت سے ماہر ذیلی نیٹ ورکس (expert sub-networks) میں تقسیم کرتا ہے اور ہر ٹوکن کے لیے ان میں سے صرف چند کو استعمال کرتا ہے۔ چونکہ دونوں ماڈلز فی ٹوکن 17 ارب پیرامیٹرز استعمال کرتے ہیں، اس لیے دونوں کے جواب دینے کی رفتار تقریباً یکساں ہے۔ لیکن Maverick کے پاس کہیں زیادہ ماہرین اور کل پیرامیٹرز تقریباً چار گنا ہیں، جو اسے علم اور باریکیوں کے لیے زیادہ گنجائش دیتے ہیں۔ عام استعمال میں اس کا نتیجہ زیادہ جامع اور محتاط جوابات کی شکل میں نکلتا ہے، خاص طور پر تفصیلی تحریر، وضاحتوں اور تصاویر سے متعلق سوالات میں۔ یہی وجہ ہے کہ Maverick ہمارے chat میں ڈیفالٹ ماڈل ہے۔

Scout دونوں میں نسبتاً ہلکا ہے۔ Meta نے اسے Int4 کوانٹائزیشن کے ساتھ ایک سنگل H100 GPU پر فٹ ہونے کے لیے ڈیزائن کیا ہے، جس کی بدولت Llama 4 کا یہ ماڈل ذاتی طور پر چلانے کے لیے زیادہ عملی اور API کے ذریعے کال کرنے کے لیے سستا ہے۔

سیاق و سباق کی لمبائی: دعویٰ اور حقیقت

Scout کی سب سے نمایاں خصوصیت اس کا context window ہے۔ Meta کے ماڈل کارڈ کے مطابق Scout کے پاس 10 ملین ٹوکنز ہیں، جو کہ Maverick کے 1 ملین سے دس گنا زیادہ ہے۔ عملی طور پر فراہم کنندگان اس سے کم پیش کرتے ہیں: ہمارا انفرنس فراہم کنندہ Scout کے لیے 1,310,720 ٹوکنز اور Maverick کے لیے 524,288 ٹوکنز فراہم کرتا ہے۔ اس کے باوجود Scout کا ونڈو Maverick سے بڑا ہے۔

البتہ، ہمارے مفت chat میں یہ فرق محسوس نہیں ہوتا۔ سروس کو تیز رفتار اور مفت رکھنے کے لیے ہمارا chat طویل گفتگو کو صرف حالیہ حصے تک محدود کر دیتا ہے، جو تقریباً 12,000 حروف پر مشتمل ہوتا ہے۔ اس لیے ہمارے chat میں دونوں ماڈلز کے سامنے گفتگو کی یکساں مقدار ہی ہوتی ہے۔ اگر آپ کو بہت طویل دستاویزات پر کام کرنا ہے تو Scout کو API کے ذریعے یا اپنے ہارڈ ویئر پر استعمال کریں؛ ہماری API گائیڈ دیکھیں۔

تصاویر

دونوں ماڈلز قدرتی طور پر تصاویر پڑھتے ہیں، اور ہمارے chat میں آپ دونوں ماڈلز کو فی میسج ایک تصویر بھیج سکتے ہیں۔ کسی تصویر، چارٹ یا اسکرین شاٹ کے بارے میں تفصیلی سوالات کے لیے Maverick زیادہ جامع جوابات دیتا ہے۔ فوری تفصیل جاننے یا تصویر سے متن پڑھنے کے لیے Scout کافی ہے اور چلانے میں قدرے سستا بھی ہے۔ اگر آپ نے صرف ٹیکسٹ والا ماڈل منتخب کیا ہو اور تصویر منسلک کر دیں، تو ہمارا chat خودکار طور پر Maverick پر سوئچ کر جاتا ہے۔

انہیں خود اپنے سسٹم پر چلانا

ان میں سے کوئی بھی ماڈل عام لیپ ٹاپ پر نہیں چل سکتا۔ Ollama کے ڈیفالٹ کوانٹائزڈ ورژنز کے لیے Scout کا سائز 67 GB اور Maverick کا 245 GB ہے۔ Scout زیادہ میموری والے ورک اسٹیشنز اور سنگل ڈیٹا سینٹر GPUs پر چل سکتا ہے؛ جبکہ Maverick کو کئی بڑے GPUs والے سرور کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگر آپ عام ہارڈ ویئر پر مقامی طور پر Llama چلانا چاہتے ہیں تو Llama 3.1 8B ایک عملی انتخاب ہے۔ Llama 4 کے دونوں ماڈلز Llama 4 Community License کے تحت آتے ہیں، بشمول ملٹی ماڈل ماڈلز پر اس کی EU پابندی؛ مزید معلومات کے لیے ہماری لائسنس گائیڈ اور Llama کو لوکل چلانے کا طریقہ دیکھیں۔

لاگت

API کے ذریعے Scout زیادہ سستا ماڈل ہے: فی ملین ٹوکنز $0.10 ان پٹ اور $0.30 آؤٹ پٹ، جبکہ Maverick کی قیمت $0.1875 اور $0.6525 ہے (OpenRouter کی ریٹ لسٹ، اکتوبر 2026)۔ ٹیگنگ، ڈیٹا نکالنے یا آسان خلاصے جیسے بڑے پیمانے کے کاموں کے لیے Scout کی کم قیمت خاصی بچت کراتی ہے۔ ہمارے chat میں روزانہ میسجز کی مقررہ حد کے اندر دونوں بالکل مفت ہیں۔

کون سا ماڈل کس کام کے لیے بہتر ہے

اگر آپ تذبذب کا شکار ہیں تو یہ روزمرہ کی مثالیں ایک اچھا نقطہ آغاز ہیں، البتہ یہ حتمی اصول نہیں ہیں۔ اپنے مخصوص کام پر دونوں کو آزما کر دیکھنا ہی فیصلے کا تیز ترین طریقہ ہے۔

• کور لیٹر یا بلاگ پوسٹ لکھنا: Maverick، زیادہ شستہ اور متنوع الفاظ کے لیے۔
• کسی پیچیدہ موضوع کی مرحلہ وار وضاحت: Maverick، جو زیادہ تفصیلی جوابات دیتا ہے۔
• تصویر کی وضاحت یا اس میں لکھا متن پڑھنا: دونوں میں سے کوئی بھی؛ آسان کاموں کے لیے Scout کافی ہے۔
• کسی چارٹ یا پیچیدہ اسکرین شاٹ کا تجزیہ: Maverick۔
• مختصر ری رائٹنگ، خلاصے اور فہرستیں بنانا: دونوں میں سے کوئی بھی؛ اگر آپ کسی دوسری جگہ ٹوکن کے حساب سے ادائیگی کر رہے ہیں تو Scout سستا پڑے گا۔
• API کے ذریعے بہت طویل دستاویزات: Scout، اپنے طویل سیاق و سباق (context window) کی بدولت۔

ہمارے chat میں ایک آسان طریقہ کار خوب کام کرتا ہے: Maverick سے شروعات کریں، اور اگر آپ کو صرف فوری جوابات چاہییں تو ماڈل مینو سے Scout پر سوئچ کر لیں۔ اگر Scout کا جواب مختصر یا ناکافی لگے تو اسے Maverick کے ذریعے دوبارہ تیار (regenerate) کروا لیں۔

ہمارے chat میں پرائیویسی اور حدود

ہمارے ہاں دونوں ماڈلز کے ساتھ یکساں طریقہ کار اپنایا جاتا ہے۔ آپ کے پیغامات ہمارے سرور اور AI گیٹ وے کے ذریعے اس انفرنس فراہم کنندہ تک پہنچتے ہیں جو ماڈل چلاتا ہے؛ ہم میسج کا متن محفوظ نہیں کرتے، اور آپ کی ہسٹری آپ کے براؤزر میں ہی رہتی ہے۔ دونوں میں سے کوئی بھی ماڈل ویب سرچ نہیں کر سکتا، اور دونوں روزانہ میسجز کا ایک ہی مفت کوٹہ استعمال کرتے ہیں۔ دونوں سے غلطیاں ہو سکتی ہیں، اس لیے اہم معلومات کی خود تصدیق کر لیں۔

Maverick منتخب کریں اگر…

• آپ کو عام چیٹ، تحریر اور وضاحتوں کے لیے سب سے طاقتور Llama ماڈل چاہیے؛
• آپ تصاویر کے بارے میں تفصیلی سوالات پوچھتے ہیں؛
• آپ کے لیے لاگت سے زیادہ معیار اہم ہے؛
• آپ فیصلہ نہیں کر پا رہے؛ یہ بغیر کسی وجہ کے ہمارا ڈیفالٹ ماڈل نہیں ہے۔

Llama 4 Maverick کے ساتھ چیٹ کریں

Scout منتخب کریں اگر…

• آپ کو API یا اپنے ہارڈ ویئر کے ذریعے طویل ترین context کی ضرورت ہو؛
• آپ سنگل GPU پر Llama 4 ماڈل خود ہوسٹ کرنا چاہتے ہیں؛
• آپ بڑے پیمانے پر ٹاسکس چلا رہے ہیں جہاں کم قیمت اہمیت رکھتی ہو؛
• آپ کو فوری تصاویر اور ٹیکسٹ کے سوالات کے لیے نسبتاً ہلکا ماڈل چاہیے۔

Llama 4 Scout کے ساتھ چیٹ کریں

مزید تفصیلات Llama 4 Maverick اور Llama 4 Scout کے صفحات پر موجود ہیں۔ پچھلی نسل سے موازنے کے لیے Llama 3.3 بمقابلہ Llama 4 پڑھیں۔

اکثر پوچھے گئے سوالات

Maverick اور Scout میں سے کون سا بہتر ہے؟

Maverick بڑا ہے اور عموماً زیادہ جامع جوابات دیتا ہے۔ Scout ہلکا، سستا اور طویل context window کا حامل ہے۔

کیا دونوں کی رفتار برابر ہے؟

دونوں ماڈلز فی ٹوکن 17 ارب فعال پیرامیٹرز استعمال کرتے ہیں، اس لیے رفتار یکساں ہے۔ اصل رفتار کا انحصار فراہم کنندہ اور سرور کے لوڈ پر ہوتا ہے۔

کیا میں آپ کے chat میں Scout کا 10 ملین ٹوکن والا context استعمال کر سکتا ہوں؟

نہیں۔ ہمارا مفت chat طویل گفتگو کو دونوں ماڈلز کے لیے تقریباً 12,000 حروف تک محدود کر دیتا ہے۔ بہت طویل دستاویزات کے لیے API یا سیلف ہوسٹنگ کا استعمال کریں۔

کیا دونوں ماڈلز تصاویر پڑھ سکتے ہیں؟

ہاں۔ ہمارے chat میں دونوں ماڈلز فی میسج ایک تصویر قبول کرتے ہیں۔