Arena · recenzja: model AI

Llama 4 (Scout / Maverick)

od Meta

Otwarty duet MoE od Mety: 17B aktywnych parametrów, natywne wejście obrazowe, 10M tokenów kontekstu na papierze

Wynik areny 3/5
Rozumowanie2.5
Kodowanie2.0
Pisanie2.5
Szybkość4.5
Stosunek jakości do ceny3.5
Odwiedź Llama 4 (Scout / Maverick)masowa tania inferencjasamodzielnie hostowane aplikacje multimodalnewielojęzyczny czat na dużą skalęstreszczanie długich dokumentów
Cena

$0.60/1M out (Maverick, hosted)

Brak własnego płatnego API Mety; pokazane typowe stawki hostingu zewnętrznego dla Mavericka (Scout od ~$0.10/$0.30 za 1M na DeepInfra, $0.11/$0.34 na Groq). Kontekst hostowanego Scouta jest cięty znacznie poniżej nominalnych 10M (np. ~320K na DeepInfra).

Dostawca

Meta

Okno kontekstu

10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)

Cena wejścia

$0.15/1M in (Maverick, hosted)

Cena wyjścia

$0.60/1M out (Maverick, hosted)

Modalności

text, vision (image input)

Open weights

Tak

Czym jest Llama 4 (Scout / Maverick)?

Pierwsze natywnie multimodalne modele mixture-of-experts z otwartymi wagami od Mety, wydane 5 kwietnia 2025. Scout (109B parametrów łącznie, 16 ekspertów) celuje we wdrożenia na pojedynczym GPU z nominalnym kontekstem 10M tokenów; Maverick (400B łącznie, 128 ekspertów) to flagowy model czatowy z oknem 1M tokenów.

Llama 4 (Scout / Maverick): plusy i minusy

Plusy

  • Efektywność MoE: tylko 17B aktywnych parametrów na token (Scout 109B/16 ekspertów, Maverick 400B/128 ekspertów), co daje czat klasy niemal GPT-4o za ułamek mocy obliczeniowej
  • Bardzo tania inferencja hostowana: Maverick od około $0.15/1M wejście i $0.60/1M wyjście; Scout od około $0.10/$0.30 na DeepInfra lub $0.11/$0.34 na Groq
  • Natywna multimodalność early-fusion (tekst plus obrazy, testowane do 8 obrazów) w modelu z otwartymi wagami
  • Największy nominalny kontekst wśród modeli z otwartymi wagami w momencie wydania: 10M tokenów w Scout, 1M w Maverick
  • Scout mieści się na pojedynczym GPU H100 z kwantyzacją Int4; pretrening na 200 językach
  • Wysoka przepustowość: 17B aktywnych parametrów osiąga 500+ tokenów/s u szybkich dostawców (Groq podaje Scout na 594 TPS)

Minusy

  • Nadszarpnięte zaufanie do benchmarków: Meta zgłosiła do LMArena niewydany, zoptymalizowany pod czat wariant Mavericka (ELO 1417), co deweloperzy uznali za wprowadzające w błąd, bo publiczne wagi punktują niżej
  • Deklaracje o długim kontekście padają w praktyce: Scout uzyskał ~15.6% przy 128K na Fiction.LiveBench vs 90.6% dla Gemini 2.5 Pro, a dostawcy hostowani tną kontekst Scouta znacznie poniżej 10M (np. ~320K na DeepInfra)
  • Kodowanie szeroko krytykowane na r/LocalLlama i HN, przegrywa z podobnie wycenionym DeepSeek V3 w realnych zadaniach deweloperskich
  • Nie jest open source według OSI: licencja wyklucza firmy z siedzibą w UE, wymaga specjalnej licencji powyżej 700M MAU i narzuca branding Llama
  • 109B/400B parametrów łącznie to za dużo na konsumenckie GPU, a linia utknęła: żaden wariant rozumujący nie wyszedł, a Behemoth nigdy nie został wydany

Werdykt areny

Wybierz Llama 4, jeśli potrzebujesz taniego, szybkiego, samodzielnie hostowalnego modelu multimodalnego do masowego czatu, ekstrakcji lub obciążeń wielojęzycznych poza UE; Maverick ląduje blisko jakości GPT-4o za mniej więcej jedną dziesiątą ceny. Unikaj go do kodowania, twardego rozumowania lub prawdziwego wyszukiwania w milionach tokenów, gdzie DeepSeek, Qwen 3 i Gemini wyraźnie go przewyższają. Względem Llama 3.3 70B dodaje natywną wizję i dłuższe okno, ale wielu deweloperów uznało starszy gęsty model albo Qwen za bardziej niezawodne w czystej jakości tekstu, a kontekst 10M to głównie liczba na papierze.

Kciuk w górę czy kciuk w dół

Wydaj swój werdykt

Polecasz Llama 4 (Scout / Maverick), czy ostrzegasz przed nim tłum?

50%wynik tłumu · 0

Najlepsze alternatywy dla Llama 4 (Scout / Maverick)

Wszystkie alternatywy
1
Claude Haiku 4.5

Najszybszy model Anthropic: około 90% umiejętności kodowania Sonnet 4.5 za $1/$5 za 1M tokenów, 200K kontekstu.

$5/1M out67%(2)
Visit
2
Claude Fable 5

Flagowiec Anthropic klasy Mythos z czerwca 2026: 80.3% na SWE-bench Pro, 11 punktów przewagi nad każdym innym modelem frontierowym

$50/1M out63%(4)
Visit
3
Claude Opus 4.7

Opus Anthropic z kwietnia 2026: 87.6% SWE-bench Verified, 1M kontekstu, wizja wysokiej rozdzielczości, dziś za Opus 4.8

$25/1M out57%(3)
Visit

Porównaj Llama 4 (Scout / Maverick) w pojedynku

Llama 4 (Scout / Maverick): najczęstsze pytania

Ile kosztuje Llama 4 (Scout / Maverick) za 1M tokenów?

Llama 4 (Scout / Maverick) kosztuje $0.15/1M in (Maverick, hosted) za 1M tokenów wejściowych i $0.60/1M out (Maverick, hosted) za 1M tokenów wyjściowych. Brak własnego płatnego API Mety; pokazane typowe stawki hostingu zewnętrznego dla Mavericka (Scout od ~$0.10/$0.30 za 1M na DeepInfra, $0.11/$0.34 na Groq). Kontekst hostowanego Scouta jest cięty znacznie poniżej nominalnych 10M (np. ~320K na DeepInfra).