La arena · análisis de modelo de IA
Llama 4 (Scout / Maverick)
de Meta
El dúo MoE de pesos abiertos de Meta: 17B de parámetros activos, entrada de imagen nativa, contexto de 10M de tokens sobre el papel
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
Sin API de pago propia de Meta; se muestran tarifas típicas de alojamiento de terceros para Maverick (Scout desde ~$0.10/$0.30 por millón en DeepInfra, $0.11/$0.34 en Groq). El contexto de Scout alojado está capado muy por debajo de la especificación nominal de 10M (p. ej. ~320K en DeepInfra).
Meta
10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)
$0.15/1M in (Maverick, hosted)
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
text, vision (image input)
Sí
¿Qué es Llama 4 (Scout / Maverick)?
Primeros modelos de pesos abiertos nativamente multimodales de mezcla de expertos de Meta, lanzados el 5 de abril de 2025. Scout (109B de parámetros totales, 16 expertos) apunta al despliegue en una sola GPU con un contexto nominal de 10M de tokens; Maverick (400B totales, 128 expertos) es el modelo de chat insignia con ventana de 1M de tokens.
Llama 4 (Scout / Maverick): pros y contras
Pros
- Eficiencia MoE: solo 17B de parámetros activos por token (Scout 109B/16 expertos, Maverick 400B/128 expertos), logrando un chat casi de clase GPT-4o con una fracción del cómputo
- Inferencia alojada muy barata: Maverick desde unos $0.15/1M de entrada y $0.60/1M de salida; Scout desde unos $0.10/$0.30 en DeepInfra o $0.11/$0.34 en Groq
- Multimodalidad nativa de fusión temprana (texto más imágenes, probada hasta con 8 imágenes) en un modelo de pesos abiertos
- El mayor contexto nominal de cualquier modelo de pesos abiertos en su lanzamiento: 10M de tokens en Scout, 1M en Maverick
- Scout cabe en una sola GPU H100 con cuantización Int4; preentrenado en 200 idiomas
- Alto rendimiento: los 17B de parámetros activos alcanzan 500+ tokens/s en proveedores rápidos (Groq lista Scout a 594 TPS)
Contras
- Confianza en los benchmarks dañada: Meta envió a LMArena una variante de Maverick no publicada optimizada para chat (ELO 1417), lo que los desarrolladores tacharon de engañoso porque los pesos públicos puntúan más bajo
- Las promesas de contexto largo se derrumban en la práctica: Scout obtuvo ~15,6 % a 128K en Fiction.LiveBench frente al 90,6 % de Gemini 2.5 Pro, y los proveedores alojados capan a Scout muy por debajo de 10M (p. ej. ~320K en DeepInfra)
- Codificación muy criticada en r/LocalLlama y HN, perdiendo frente a DeepSeek V3, de precio similar, en tareas reales de desarrollo
- No es open source según la OSI: la licencia excluye a las empresas domiciliadas en la UE, exige una licencia especial por encima de 700M de MAU y obliga a usar la marca Llama
- Los 109B/400B de parámetros totales son demasiado grandes para GPU de consumo, y el linaje se estancó: no salió ninguna variante de razonamiento y Behemoth nunca se publicó
El veredicto de la arena
Elija Llama 4 si necesita un modelo multimodal barato, rápido y autoalojable para chat de alto volumen, extracción o cargas multilingües fuera de la UE; Maverick se acerca a la calidad de GPT-4o por aproximadamente una décima parte del precio. Evítelo para codificación, razonamiento difícil o recuperación genuina de un millón de tokens, donde DeepSeek, Qwen 3 y Gemini lo superan con claridad. Frente a Llama 3.3 70B añade visión nativa y una ventana más larga, pero muchos desarrolladores encontraron el antiguo modelo denso o Qwen más fiables en pura calidad de texto, y el contexto de 10M es sobre todo un número sobre el papel.
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Mejores alternativas a Llama 4 (Scout / Maverick)
Todas las alternativasEl modelo más rápido de Anthropic: cerca del 90 % de la destreza de codificación de Sonnet 4.5 a $1/$5 por millón de tokens, contexto de 200K.
El Opus de Anthropic de abril de 2026: 87,6 % en SWE-bench Verified, contexto de 1M, visión de alta resolución, hoy por detrás de Opus 4.8
El modelo insignia de nivel Opus de Anthropic para codificación agéntica de largo alcance; contexto de 1M a $5/$25 por millón de tokens.
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Llama 4 (Scout / Maverick): preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta Llama 4 (Scout / Maverick) por millón de tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick) cuesta $0.15/1M in (Maverick, hosted) por millón de tokens de entrada y $0.60/1M out (Maverick, hosted) por millón de tokens de salida. Sin API de pago propia de Meta; se muestran tarifas típicas de alojamiento de terceros para Maverick (Scout desde ~$0.10/$0.30 por millón en DeepInfra, $0.11/$0.34 en Groq). El contexto de Scout alojado está capado muy por debajo de la especificación nominal de 10M (p. ej. ~320K en DeepInfra).