Llama 4 Scout

LLMMeta

模型简介

Meta 第一代原生多模态 MoE,16 专家版本把上下文做到 10M,单张 H100 就能跑。

参数量
109B (激活 17B)
上下文
10M
硬件
单张 H100 80G(int4)可跑
所属
Meta
类型
纯文本 / 可识别图像
商用
有条件可商用
许可
Llama 4 Community License
发布
2025-04-05
收录
2026-10-03

可用的部署方式

vLLMvLLM 社区(原 UC Berkeley)

生产环境部署 LLM 的默认答案:PagedAttention 把 KV cache 碎片化问题解决掉,吞吐比朴素实现高一个量级。

推理框架 / 服务引擎PagedAttention张量并行FP8/AWQ/GPTQOpenAI 兼容 API多模态
GitHub ↗
SGLangSGLang 社区(LMSYS / 上海交大等)

用 RadixAttention 做前缀缓存复用的推理引擎,多轮对话和批量同前缀请求的吞吐明显优于通用方案。

推理框架 / 服务引擎RadixAttention前缀缓存结构化输出多卡并行OpenAI 兼容 API
GitHub ↗