Llama 4 Scoutとは？
Llama 4 Scoutは、Metaが2025年4月5日にLlama 4 Maverickと同時に公開したオープンウェイトのモデルです。今では古い系列になりました。Metaは2026年4月にLlamaをMuseモデルへ置き換え、2025年4月以降Llamaを1つも出しておらず、自社のModel APIにもMuseモデルしか並んでいません。発表時に予告された約2兆パラメーターの教師モデルLlama 4 Behemothは、結局公開されませんでした。
ScoutはMixture-of-Expertsモデルで、総パラメーター1090億のうちトークンごとに170億が動き、16のエキスパートに分かれています。テキストと、検証済みで最大5枚の画像を読み、12のサポート言語でテキストとコードを書きます。Metaは1000万トークンの文脈をうたいますが、学習は256Kで行い、中間学習で拡張したものです。知識の期限は2024年8月です。
ウェイトはHugging Faceでアクセス制限付き、Llama 4 Community Licenseのもとで配布され、これはオープンソースのライセンスではありません。ホスティング先には、100万トークンあたり入力$0.10、出力$0.30のDeepInfraや、$0.25と$0.70のGoogle Vertex AIがあります。かつて最速の提供元だったGroqは、2026年7月17日に無料枠と開発者枠での提供を終えました。
Llama 4 Scoutの料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Weights | Free | Llama 4 Community License、Hugging Faceでアクセス制限あり |
| DeepInfra | $0.10 in / $0.30 out per 1M tokens | FP8。flex枠では$0.08/$0.24 |
| Google Vertex AI | $0.25 in / $0.70 out per 1M tokens | OpenRouter経由では出力が8,192トークンまで |
ウェイトはLlama 4 Community Licenseのもとで無料(アクセス制限あり)。ホスティング:DeepInfraは100万(1M)トークンあたり入力$0.10/出力$0.30(flex枠では$0.08/$0.24)、Google Vertex AIは$0.25/$0.70。
Llama 4 Scoutは使う価値があるか？
Scoutの売りは1000万トークンの文脈でしたが、独立したテストはそれを裏 付けませんでした。The Decoderによると、Fiction.LiveBenchの120,000トークンで15.6%にとどまり、Maverickは28.1%、Gemini 2.5 Proは90.6%でした。Metaは256Kで学習させ、中間学習でさらに伸ばしましたが、提供元が売る長さはずっと短く、OpenRouter上でDeepInfraは327,680トークン、Google Vertex AIは1,310,720トークンです。
短いタスクなら、2025年の基準では有能な中規模モデルです。Meta自身のモデルカードではMMLU Proが74.3、GPQA Diamondが57.2、DocVQAが94.4で、いずれもBF16ウェイトで測った自己申告の数字です。Artificial AnalysisはIntelligence Indexで最初に36を付け、これはGPT-4o miniとほぼ同水準で、採点方法の変更後は43になりました。2026年末に同規模のオープンモデルが届く水準には大きく及びません。
ライセンスには実質的な条件があります。2025年4月5日時点で月間アクティブユーザーが7億人(700M)を超える企業はMetaにライセンスを求める必要があり、製品には"Built with Llama"の表示が要り、ファインチューニングしたモデルの名前は"Llama"で始めなければなりません。さらにMetaの利用規定は、欧州連合に住む個人と本拠を置く企業に対し、マルチモーダルモデルの権利を与えていません。ただしそのエンドユーザーは対象外で、この条項は今もllama.comに残っています。
ホスティング先は減っています。Groqは2026年7月17日に無料枠と開発者枠でScoutを止めてgpt-oss-120bを勧め、MetaのModel APIは一度も提供していません。Metaの新しいオープンモデルMuse Glimmerは、Apache 2.0の30Bの密なモデルで、Llamaの条件は一切ありません。Scoutに残る理由は価格です。DeepInfraの$0.10と$0.30は、同じ提供元でのGlimmerの$0.30と$1.20の3分の1から4分の1です。
真価を発揮する場面
200万枚の商品写真にタグを付けるECのデータチーム
画像と商品名から短い属性リストとキャプションを書く
写真と商品名をDeepInfraのScoutに送ります。1件あたり入力約1,500トークン、出力150トークンなら、全体で入力約$300、出力$90です。検証済みの画像枚数が5枚までであることと短いプロンプトは、長い文書よりこの用途に向いています。
80GBのH100を1枚持ち、Llama 3を運用しているプラットフォームエンジニア
GPUを買い足さずに、画像入力のある新しいLlamaへ移る
MetaはScoutがその場でのint4量子化でH100 1枚に収まるとしており、Unslothの4ビットGGUFは約58から65GBです。長い文脈では精度が大きく落ちるので、プロンプトは128Kトークンより十分短く保ちます。
導入前に確認すること
- 導入
- Hugging FaceでMetaのライセンスに同意してmeta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instructをダウンロードし、vLLM、Transformers、llama.cppで動かします。OpenRouter、DeepInfra、Vertex AIなら準備なしで呼び出 せます。
- 連携
- DeepInfraとOpenRouter経由のOpenAI互換API、Google Vertex AI Model Garden。掲載されている多くのエンドポイントでツール呼び出しに対応。llama.cpp、Ollama、LM Studio向けのGGUFビルドあり。
- データとプライバシー
- 自前で動かせばデータはサーバーの外に出ません。Llama 4 Community Licenseは、月間ユーザー7億人を超える場合のMetaのライセンス、"Built with Llama"の表示、派生モデル名の先頭への"Llama"を求め、利用規定はEUに本拠を置く企業をマルチモーダルの権利から除外しています。
- 大規模利用時のコスト
- 月に入力10億トークン、出力2億5000万トークンでDeepInfraなら約$175です。自前で動かすにはBF16で約217GB(80GBのGPUが少なくとも3枚)、8ビットで約115GB、4ビットで約58から65GBが必要で、4ビットなら80GBのカード1枚に収まります。
- 制限
- うたわれた文脈は1000万トークンだが学習は256Kで、独立テストでは100Kを超えると弱い。画像は最大5枚で検証。サポート言語は12。2024年8月で知識が止まった静的なモデルで、更新予定はありません。
良い点
- DeepInfraで100万トークンあたり入力$0.10、出力$0.30
- 画像をネイティブに読める。DocVQAで94.4(Meta、自己申告)
- アクティブパラメーターは17Bだけで、109Bの規模の割に速い
- Metaによれば4ビットで80GBのGPU 1枚に収まる
気になる点
- Fiction.LiveBenchの120Kトークンで15.6%と、1000万の看板には遠い
- Llama 4ライセンス:7億MAU条項、命名ルール、EUでのマルチモーダル除外
- 2025年4月以降新しいLlamaはなく、Groqは2026年7月に提供終了
- 知識の期限は2024年8月
おすすめの人
すでにLlama 4を動かしていて、EU域外で安価なホスティングのテキスト・画像処理が必要で、更新の止まったモデル系列でも構わないチーム。
Llama 4 Scoutの代替
Llama 4 Scout：よくある質問
- Llama 4 Scoutは使う価値があるか？
- Scoutは今も画像を扱えるモデルとして最も安く借りられる部類ですが、看板の文脈長は実態を伴ったことがなく、Meta自身もLlamaの系列を後にしています。 評価は5点満点中3.2点です。
- Llama 4 Scoutの料金は？
- ウェイトはLlama 4 Community Licenseのもとで無料(アクセス制限あり)。ホスティング:DeepInfraは100万(1M)トークンあたり入力$0.10/出力$0.30(flex枠では$0.08/$0.24)、Google Vertex AIは$0.25/$0.70。
- Llama 4 Scoutの欠点は？
- Fiction.LiveBenchの120Kトークンで15.6%と、1000万の看板には遠い; Llama 4ライセンス:7億MAU条項、命名ルール、EUでのマルチモーダル除外; 2025年4月以降新しいLlamaはなく、Groqは2026年7月に提供終了; 知識の期限は2024年8月.
- Llama 4 Scoutは誰に向いているか？
- すでにLlama 4を動かしていて、EU域外で安価なホスティングのテキスト・画像処理が必要で、更新の止まったモデル系列でも構わないチーム。
- チームや本番環境でLlama 4 Scoutを使うと費用はいくらか？
- 月に入力10億トークン、出力2億5000万トークンでDeepInfraなら約$175です。自前で動かすにはBF16で約217GB(80GBのGPUが少なくとも3枚)、8ビットで約115GB、4ビットで約58から65GBが必要で、4ビットなら80GBのカード1枚に収まります。
- Llama 4 Scoutは企業データを扱っても安全か？
- 自前で動かせばデータはサーバーの外に出ません。Llama 4 Community Licenseは、月間ユーザー7億人を超える場合のMetaのライセンス、"Built with Llama"の表示、派生モデル名の先頭への"Llama"を求め、利用規定はEUに本拠を置く企業をマルチモーダルの権利から除外しています。
- Llama 4 Scoutの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はMuse Glimmer, Gemma 4, gpt-oss-120b 、 Qwen3.8-27Bです。
回答確認日：2026年11月9日