¿Qué es Llama 4 Scout?
Llama 4 Scout es un modelo de pesos abiertos de Meta, publicado el 5 de abril de 2025 junto con Llama 4 Maverick. Hoy es una línea antigua: Meta sustituyó Llama por sus modelos Muse en abril de 2026, no ha publicado ningún Llama desde abril de 2025 y su propia Model API solo ofrece modelos Muse. Llama 4 Behemoth, el modelo maestro de casi dos billones de parámetros que Meta presentó en el lanzamiento, nunca llegó a publicarse.
Scout es un modelo de mezcla de expertos con 109.000 millones de parámetros en total y 17.000 millones activos por token, repartidos entre 16 expertos. Lee texto y hasta cinco imágenes probadas y escribe texto y código en 12 idiomas admitidos. Meta anuncia un contexto de 10 millones de tokens, aunque se entrenó a 256K y se amplió en el entrenamiento intermedio; el corte de conocimiento es agosto de 2024.
Los pesos están restringidos en Hugging Face bajo la Llama 4 Community License, que no es de código abierto. Entre los proveedores están DeepInfra, a $0.10 de entrada y $0.30 de salida por millón de tokens, y Google Vertex AI, a $0.25 y $0.70. Groq, que fue su proveedor más rápido, lo retiró de los niveles gratuito y de desarrollador el 17 de julio de 2026.
¿Cuánto cuesta Llama 4 Scout?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free | Llama 4 Community License, acceso restringido en Hugging Face |
| DeepInfra | $0.10 in / $0.30 out per 1M tokens | FP8; $0.08 / $0.24 en el nivel flex |
| Google Vertex AI | $0.25 in / $0.70 out per 1M tokens | Salida limitada a 8,192 tokens vía OpenRouter |
Pesos gratuitos bajo la Llama 4 Community License (acceso restringido). Alojado: DeepInfra $0.10 de entrada / $0.30 de salida por 1M tokens ($0.08 / $0.24 en su nivel flex); Google Vertex AI $0.25 / $0.70.
Compara este precio con otros modelos
¿Merece la pena Llama 4 Scout?
El gran argumento de Scout era un contexto de 10 millones de tokens, y las pruebas independientes no lo respaldaron. En Fiction.LiveBench con 120,000 tokens obtuvo un 15.6%, frente al 28.1% de Maverick y el 90.6% de Gemini 2.5 Pro, según The Decoder. Meta lo entrenó a 256K y lo estiró después en el entrenamiento intermedio; los proveedores venden mucho menos, con DeepInfra anunciando 327,680 tokens en OpenRouter y Google Vertex AI 1,310,720.
En tareas cortas es un modelo mediano capaz para los estándares de 2025. La ficha de Meta le da 74.3 en MMLU Pro, 57.2 en GPQA Diamond y 94.4 en DocVQA, todo autodeclarado y medido con pesos BF16. Artificial Analysis le asignó primero 36 en su Intelligence Index, más o menos al nivel de GPT-4o mini, y 43 tras un cambio en la corrección. Queda muy por detrás de lo que logran los modelos abiertos de su tamaño a finales de 2026.
La licencia impone condiciones reales. Las empresas con más de 700 millones de usuarios activos mensuales a 5 de abril de 2025 deben pedir una licencia a Meta, los productos deben mostrar "Built with Llama" y los modelos ajustados deben llevar nombres que empiecen por "Llama". La política de uso aceptable de Meta además niega los derechos sobre sus modelos multimodales a personas y empresas con sede en la Unión Europea, aunque no a sus usuarios finales; la cláusula sigue en llama.com.
El alojamiento se está reduciendo. Groq desactivó Scout para los niveles gratuito y de desarrollador el 17 de julio de 2026 y remitió a gpt-oss-120b, y la Model API de Meta nunca lo ofreció. El modelo abierto más reciente de la propia Meta, Muse Glimmer, es un modelo denso de 30B bajo Apache 2.0 sin ninguna de las condiciones de Llama. Lo que le queda a Scout es el precio: a los $0.10 y $0.30 de DeepInfra cuesta entre un tercio y un cuarto de los $0.30 y $1.20 de Glimmer en el mismo proveedor.
Dónde se gana su sitio
Un equipo de datos de comercio electrónico que etiqueta 2 millones de fotos de producto
Escribir listas breves de atributos y pies de foto a partir de cada imagen y título
Envía cada foto y su título a Scout en DeepInfra; con unos 1,500 tokens de entrada y 150 de salida por artículo, el lote cuesta unos $300 de entrada y $90 de salida. El límite de 5 im ágenes probadas y los prompts cortos encajan mejor aquí que los documentos largos.
Un ingeniero de plataforma con una H100 de 80GB y un despliegue de Llama 3
Pasar a un Llama más reciente con entrada de imagen sin comprar más GPU
Meta dice que Scout cabe en una H100 con cuantización int4 al vuelo, y los GGUF de 4 bits de Unsloth ocupan entre 58 y 65GB. Mantén los prompts muy por debajo de 128K tokens, porque la precisión cae mucho con contexto largo.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Acepta la licencia de Meta en Hugging Face para descargar meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct y sírvelo con vLLM, Transformers o llama.cpp; o llámalo sin configuración a través de OpenRouter, DeepInfra o Vertex AI.
- Integraciones
- APIs compatibles con OpenAI en DeepInfra y a través de OpenRouter, Google Vertex AI Model Garden; llamadas a herramientas en la mayoría de los endpoints listados; builds GGUF para llama.cpp, Ollama y LM Studio.
- Datos y privacidad
- Alojado por tu cuenta, nada sale de tus servidores. La Llama 4 Community License exige una licencia de Meta por encima de 700M de usuarios mensuales, la mención "Built with Llama" y nombres con el prefijo "Llama" para los modelos derivados, y su política de uso excluye a las empresas con sede en la UE de los derechos multimodales.
- Coste a escala
- 1B de tokens de entrada y 250M de salida al mes cuestan unos $175 en DeepInfra. Alojarlo uno mismo requiere unos 217GB en BF16 (al menos tres GPU de 80GB), unos 115GB a 8 bits y entre 58 y 65GB a 4 bits, que caben en una tarjeta de 80GB.
- Límites
- Contexto anunciado de 10M tokens, entrenado a 256K, flojo por encima de 100K en pruebas independientes; probado con hasta 5 imágenes; 12 idiomas admitidos; modelo estático con corte en agosto de 2024 y sin actualizaciones previstas.
Lo bueno
- $0.10 de entrada y $0.30 de salida por 1M tokens en DeepInfra
- Lee imágenes de forma nativa; 94.4 en DocVQA (Meta, autodeclarado)
- Solo 17B parámetros activos, así que es rápido para sus 109B
- Cabe en una GPU de 80GB a 4 bits, según Meta
Lo malo
- 15.6% en Fiction.LiveBench a 120K tokens, muy lejos de los 10M anunciados
- Licencia de Llama 4: cláusula de 700M de usuarios, reglas de nombre y exclusión multimodal en la UE
- Ningún Llama nuevo desde abril de 2025; Groq lo retiró en julio de 2026
- Corte de conocimiento en agosto de 2024
Ideal para
Equipos que ya usan Llama 4, necesitan procesar texto e imágenes de forma barata y alojada fuera de la UE y pueden convivir con una línea de modelos sin soporte.
Alternativas a Llama 4 Scout
Llama 4 Scout: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Llama 4 Scout?
- Scout sigue siendo uno de los modelos con visión más baratos de alquilar, pero su ventana de contexto anunciada nunca fue real y la propia Meta ha dejado atrás la línea Llama. Le damos un 3.2 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Llama 4 Scout?
- Pesos gratuitos bajo la Llama 4 Community License (acceso restringido). Alojado: DeepInfra $0.10 de entrada / $0.30 de salida por 1M tokens ($0.08 / $0.24 en su nivel flex); Google Vertex AI $0.25 / $0.70.
- ¿Qué inconvenientes tiene Llama 4 Scout?
- 15.6% en Fiction.LiveBench a 120K tokens, muy lejos de los 10M anunciados; licencia de Llama 4: cláusula de 700M de usuarios, reglas de nombre y exclusión multimodal en la UE; ningún Llama nuevo desde abril de 2025; Groq lo retiró en julio de 2026; corte de conocimiento en agosto de 2024.
- ¿Para quién es Llama 4 Scout?
- Equipos que ya usan Llama 4, necesitan procesar texto e imágenes de forma barata y alojada fuera de la UE y pueden convivir con una línea de modelos sin soporte.
- ¿Cuánto cuesta Llama 4 Scout para un equipo o en producción?
- 1B de tokens de entrada y 250M de salida al mes cuestan unos $175 en DeepInfra. Alojarlo uno mismo requiere unos 217GB en BF16 (al menos tres GPU de 80GB), unos 115GB a 8 bits y entre 58 y 65GB a 4 bits, que caben en una tarjeta de 80GB.
- ¿Es Llama 4 Scout seguro para los datos de la empresa?
- Alojado por tu cuenta, nada sale de tus servidores. La Llama 4 Community License exige una licencia de Meta por encima de 700M de usuarios mensuales, la mención "Built with Llama" y nombres con el prefijo "Llama" para los modelos derivados, y su política de uso excluye a las empresas con sede en la UE de los derechos multimodales.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Llama 4 Scout?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Muse Glimmer, Gemma 4, gpt-oss-120b y Qwen3.8-27B.
Respuestas comprobadas el 9 nov 2026.