L'arène · test de modèle IA
Llama 4 (Scout / Maverick)
par Meta
Le duo MoE à poids ouverts de Meta : 17B de paramètres actifs, entrée image native, contexte de 10M de tokens sur le papier
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
Pas d'API payante officielle de Meta ; tarifs hébergés tiers typiques indiqués pour Maverick (Scout dès ~$0.10/$0.30 par million sur DeepInfra, $0.11/$0.34 sur Groq). Le contexte de Scout en hébergé est plafonné bien en dessous de la spec nominale de 10M (par ex. ~320K sur DeepInfra).
Meta
10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)
$0.15/1M in (Maverick, hosted)
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
text, vision (image input)
Oui
Qu'est-ce que Llama 4 (Scout / Maverick) ?
Premiers modèles à poids ouverts nativement multimodaux à mélange d'experts de Meta, publiés le 5 avril 2025. Scout (109B de paramètres au total, 16 experts) vise le déploiement sur un seul GPU avec un contexte nominal de 10M de tokens ; Maverick (400B au total, 128 experts) est le modèle de chat vedette avec une fenêtre de 1M de tokens.
Llama 4 (Scout / Maverick) : points forts et points faibles
Points forts
- Efficacité MoE : seulement 17B de paramètres actifs par token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), pour un chat proche de la classe GPT-4o à une fraction du calcul
- Inférence hébergée très bon marché : Maverick dès environ $0.15/1M en entrée et $0.60/1M en sortie ; Scout dès environ $0.10/$0.30 sur DeepInfra ou $0.11/$0.34 sur Groq
- Multimodalité native à fusion précoce (texte plus images, testée jusqu'à 8 images) dans un modèle à poids ouverts
- Le plus grand contexte nominal de tous les modèles à poids ouverts à sa sortie : 10M de tokens sur Scout, 1M sur Maverick
- Scout tient sur un seul GPU H100 avec quantification Int4 ; pré-entraîné sur 200 langues
- Débit élevé : 17B de paramètres actifs atteignent 500+ tokens/s chez les fournisseurs rapides (Groq annonce Scout à 594 TPS)
Points faibles
- Confiance dans les benchmarks entamée : Meta a soumis à LMArena une variante Maverick non publiée optimisée pour le chat (ELO 1417), ce que les développeurs ont jugé trompeur puisque les poids publics scorent plus bas
- Les promesses de long contexte s'effondrent en pratique : Scout a obtenu ~15,6 % à 128K sur Fiction.LiveBench contre 90,6 % pour Gemini 2.5 Pro, et les hébergeurs plafonnent Scout bien en dessous de 10M (par ex. ~320K sur DeepInfra)
- Codage largement éreinté sur r/LocalLlama et HN, perdant face à DeepSeek V3, au prix similaire, sur les vraies tâches de développement
- Pas open source au sens OSI : la licence exclut les entreprises domiciliées dans l'UE, exige une licence spéciale au-delà de 700M de MAU et impose le branding Llama
- Les 109B/400B de paramètres totaux sont trop gros pour les GPU grand public, et la lignée s'est enlisée : aucune variante de raisonnement n'est sortie et Behemoth n'a jamais été publié
Le verdict de l'arène
Choisissez Llama 4 si vous avez besoin d'un modèle multimodal bon marché, rapide et auto-hébergeable pour du chat à fort volume, de l'extraction ou des charges multilingues hors UE ; Maverick approche la qualité de GPT-4o pour environ un dixième du prix. Évitez-le pour le codage, le raisonnement difficile ou la vraie récupération sur un million de tokens, où DeepSeek, Qwen 3 et Gemini le surpassent nettement. Face à Llama 3.3 70B, il ajoute la vision native et une fenêtre plus longue, mais beaucoup de développeurs ont trouvé l'ancien modèle dense ou Qwen plus fiables pour la pure qualité textuelle, et le contexte de 10M reste surtout un chiffre sur le papier.
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Meilleures alternatives à Llama 4 (Scout / Maverick)
Toutes les alternativesLe modèle le plus rapide d'Anthropic : environ 90 % du niveau de codage de Sonnet 4.5 à $1/$5 par million de tokens, contexte 200K.
L'Opus d'Anthropic d'avril 2026 : 87,6 % sur SWE-bench Verified, contexte 1M, vision haute résolution, désormais derrière Opus 4.8
Le modèle phare de niveau Opus d'Anthropic pour le codage agentique de longue haleine ; contexte 1M à $5/$25 par million de tokens.
Comparez Llama 4 (Scout / Maverick) en face-à-face
Llama 4 (Scout / Maverick) : questions fréquentes
Combien coûte Llama 4 (Scout / Maverick) par million de tokens ?
Llama 4 (Scout / Maverick) coûte $0.15/1M in (Maverick, hosted) par million de tokens en entrée et $0.60/1M out (Maverick, hosted) par million de tokens en sortie. Pas d'API payante officielle de Meta ; tarifs hébergés tiers typiques indiqués pour Maverick (Scout dès ~$0.10/$0.30 par million sur DeepInfra, $0.11/$0.34 sur Groq). Le contexte de Scout en hébergé est plafonné bien en dessous de la spec nominale de 10M (par ex. ~320K sur DeepInfra).