Llama 4 Scout Instruct
meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input (text and image) and multilingual output (text and code) across 12 supported languages. Designed for assistant-style interaction and visual reasoning, Scout uses 16 experts per forward pass and features a context length of 10 million tokens, with a training corpus of ~40 trillion tokens.
Built for high efficiency and local or commercial deployment, Llama 4 Scout incorporates early fusion for seamless modality integration. It is instruction-tuned for use in multilingual chat, captioning, and image understanding tasks. Released under the Llama 4 Community License, it was last trained on data up to August 2024 and launched publicly on April 5, 2025.
Fonctionnalités
API sans serveur
Documentation
meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct is available via Novita's serverless API, where you pay per token. There are several ways to call the API, including OpenAI-compatible endpoints with exceptional reasoning performance.
Sans serveur disponible
Exécutez des requêtes immédiatement, ne payez que pour l’utilisation
Entrée$0.18 / M Tokens
Sortie$0.59 / M Tokens
Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :
1from openai import OpenAI
2
3client = OpenAI(
4 api_key="<Your API Key>",
5 base_url="https://api.novita.ai/openai"
6)
7
8response = client.chat.completions.create(
9 model="meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct",
10 messages=[
11 {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
12 {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
13 ],
14 max_tokens=131072,
15 temperature=0.7
16)
17
18print(response.choices[0].message.content)Infos
Fournisseur
Llama
Quantification
bf16
Fonctionnalités prises en charge
Longueur du contexte
131072
Sortie maximale
131072
Serverless
Pris en charge
Capacités d’entrée
text, image
Capacités de sortie
text
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