Llama 4 Scout 17B Instruct (US)
MODEL PROFILE模型资料Amazon Bedrock · 2025-04-05 发布 · llama 家族 · 开源权重 · 1 家平台收录
资料长期未更新
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Llama 4 Scout 17B Instruct (US) 是 Llama 4 系列中面向指令跟随的开放权重模型，通过 Amazon Bedrock 提供调用，主打千万级 token 上下文与图文混合输入，适合需要一次性读入超长文档再做问答、抽取与整理的用户。
模型介绍
该模型属于 llama 家族，2025-04-05 发布，权重开放，可由用户自行部署，也可直接通过 Amazon Bedrock 调用。它要解决的问题很明确：当资料长度远超常规上下文时，切块、摘要、拼接的流程既损失信息又增加工程量，而 1000 万 tokens 的上下文窗口允许把整份合同集、整套技术文档或长对话历史一次送入，让模型在同一轮里完成跨段落比对与抽取。输入侧支持文本与图像，输出为文本，并具备工具调用、附件输入与温度调节能力，便于把理解结果接到检索、计算或业务系统上。单次最大输出 8192 tokens，意味着它更适合「读得多、答得准」的任务，而不是一次生成超长成稿。知识截止为 2024-08，时效性内容需要借助工具或外部检索补齐。官方价格为输入 0.17 美元、输出 0.66 美元每百万 tokens，输出单价明显高于输入，成本结构偏向读多写少。
选型建议需要千万级上下文读长文档、并能接受 8192 tokens 输出上限与 2024-08 知识截止时选它；追求超长成稿或最新时效信息则另作考虑。
关键指标
适用场景
- 通读上百页合同或研报，抽取条款、风险点与关键数据并输出结构化摘要
- 把产品截图、图表与文字说明一并送入，做图文对照的核对与整理
- 在代码库或技术文档上做跨文件问答，定位具体实现细节
- 接入工具调用，将长文档结论转发到检索、计算或工单系统完成闭环
- 用温度调节控制输出风格，批量生成规范化的字段提取结果
暂无：许可证、参数规模、缓存读价、缓存写价、推理、结构化输出（上游未公开，本站不估算）。 资料已 585 天没更新，规格与价格可能已变；发布 585 天。
规格与能力
上面没列到的字段Llama 4 Scout 采用混合专家（MoE）的稀疏激活设计，名称中的 17B 对应其活跃参数规模量级，配合超长上下文承担长文档与多图输入的理解任务。
- 结构以 MoE 稀疏激活为主体，单次推理只调动部分参数，在控制响应成本的同时承载长上下文与图像输入。
- 能力原生支持文本与图像输入，输出仅文本，配合工具调用与温度调节，可把长文档、截图与表格放进同一轮处理。
- 披露权重开放、可自托管，但专家数量、路由策略等细节未在本站数据中给出，这部分公开资料较少，不做展开。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- llama
能力
工具调用附件温度调节
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Microsoft Azure | 17B | 128K | $0.2/M | $0.78/M |
| Llama 4 Maverick | DigitalOcean | — | 128K | $0.25/M | $0.87/M |
| Llama 4 Scout | NanoGPT | — | 328K | $0.085/M | $0.46/M |
| Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | IO.NET | — | 430K | $0.2687/M | $0.8263/M |
| Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Vertex | — | 524.3K | $0.35/M | $1.15/M |
| Llama 4 Maverick 17B Instruct | Meta | — | 1M | $0.5/M | $1.5/M |
| Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) | Amazon Bedrock | — | 1M | $0.24/M | $0.97/M |
| Llama 4 Scout 17B Instruct | Meta | — | 131.1K | $0.18/M | $0.59/M |
性能表现
本站未收录该模型的第三方跑分，性能判断只能落在配置与设计取向上，不宜引用任何榜单结论。
- 强项千万级 token 上下文是核心卖点，长报告、合同集、代码库通读不必先切块摘要，一次送入即可保持前后文连贯。
- 短板单次输出上限 8192 tokens，长篇幅成稿需多轮续写；知识截止 2024-08，之后的事实要靠工具或检索补齐。
- 适合图像输入可用但输出仅文本，适合以文档理解为主的读取型任务，不适合以图像生成为目标的场景。
- 口径缺少可对标的公开跑分，横向比较建议放在相同上下文长度下的价格与实际任务表现上，而非分数。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方定价为输入 0.17 美元、输出 0.66 美元每百万 tokens，输出单价明显高于输入，成本结构偏向读多写少。
- 定位处在长上下文模型的中低价位，输入价与部分同上下文长度产品接近，明显低于高价长上下文型号。
- 横向对比Qwen Long 10M 输入价低约 41.0%，Pokee-Isaac 28B 低约 11.8%，DeepSeek V4.1 Flash Marathon 低约 17.6%；GLM-5.3 Marathon 输入价高出 723.5%。
- 平台差价models.dev 与 amazon-bedrock 两个报价口径一致，均为输入 0.17、输出 0.66 美元每百万 tokens，暂无缓存读价格可进一步压成本。
- 省钱输出 token 更贵，控制生成长度、把长资料放在输入侧、用工具调用替代长篇回答，是降低账单的主要方向。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $0.17/M | $0.66/M | — | 0.0% |
| models.dev · amazon-bedrock | $0.17/M | $0.66/M | — | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.17/M / $0.66/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Liquid AutoLiquid Inference | 10M | — | — | 基准 | — |
| Qwen LongAlibaba (China) | 10M | $0.072/M | $0.287/M | -57.6% | — |
| Qwen Long 10MNanoGPT | 10M | $0.1003/M | $0.408/M | -41.0% | — |
| DeepSeek V4.1 Flash MarathonSubconscious | 5M | $0.14/M | $0.28/M | -17.6% | — |
| GLM-5.3 MarathonSubconscious | 5M | $1.4/M | $4.4/M | +723.5% | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Llama 4 Scout 17B Instruct (US) 的常见问题
5 条Llama 4 Scout 17B Instruct (US) 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.17/M、输出 $0.66/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Llama 4 Scout 17B Instruct (US) 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 10M（10,000,000 tokens），单次最大输出 8.2K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Llama 4 Scout 17B Instruct (US) 是开源模型吗？
Llama 4 Scout 17B Instruct (US) 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
Llama 4 Scout 17B Instruct (US) 支持哪些能力？
按当前资料，Llama 4 Scout 17B Instruct (US) 支持工具调用、附件、温度调节。输入输出模态为 文本+图片 → 文本。
Llama 4 Scout 17B Instruct (US) 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径本站未收录第三方跑分，能力描述基于配置与公开架构取向，实际效果需按自身任务做小样本验证。
- 边界上下文极长但输出上限 8192 tokens，超长生成需分段；知识截止 2024-08，时效性问题依赖外部工具。
- 部署权重开放可自托管，但托管侧仅见 Amazon Bedrock 一处报价，多云比价与容灾选择的空间有限。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
