Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
- 推理
- 工具调用
- 结构化输出
- 开放权重
价格
1 个渠道报价 · 按标价显示 Cloudflare Workers AI（在新标签页打开）
@cf/meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 | $0.27 | $0.85 |
价格来源 Cloudflare Workers AI pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年11月8日)
标准：不带任何条件的请求所付价格（即本站其他页面显示的标价）。
详细规格
- 模型家族
- llama-scout
- 模型 ID
- 参数 108.6B
- 稠密
- 原生精度 BF16
- 最大上下文 厂商未写
这类模型的显存取决于分辨率、时长和推理管线，不做估算。它的权重大小：
| 推荐精度 | 权重 |
|---|---|
| 原生 BF16官方 | 202.4 GB |
估算；数据来自厂商的 Hugging Face 仓库，截至 2026-11-11。 怎么估算的
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- LMArena Text 1,322
第 141 名，共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,317–1,326 · 29,777 票
- Epoch AI · GPQA Diamond 51.8%
第 122 名，共 168 个上榜模型 · ±3.15
- Epoch AI · MATH Level 5 62.3%
第 31 名，共 64 个上榜模型 · ±1.2
- Epoch AI · OTIS Mock AIME 2024–2025 7.8%
第 133 名，共 159 个上榜模型 · ±3.01
- LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年11月8日
- Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年10月18日至2026年11月4日
- EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
- 我们做的改动
变更
全部变更 →- Cloudflare Workers AI 上线报价 输入 $0.27 · 输出 $0.85
来源
- Meta Model API models（在新标签页打开） dev.meta.ai · 核对于 2026年10月13日
- Meta Model API: reasoning（在新标签页打开） dev.meta.ai · 核对于 2026年10月12日
- meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月7日
- Cloudflare Workers AI pricing（在新标签页打开） developers.cloudflare.com · 核对于 2026年11月8日
- meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月6日
- meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月9日
本页部分数值尚待与官方页面核对：实心圆点已核实，空心圆点尚未核实（无论是否已有来源）。 我们如何核实数据
Meta · 美国 · ai.meta.com
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