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Llama 4 MaverickOPEN
Llama 4 Maverick (Meta): Live-API-Preise, Kontextfenster und die besten Open-Source-Alternativen, täglich verfolgt von OpenSourceAI.tech.
Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Llama 4 Maverick, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.
Für dasselbe Budget bietet Llama 4 Maverick 5,7-mal mehr Leistung. Offene Gewichte bedeuten auch, dass Sie es selbst hosten können und nichts pro Token zahlen müssen.
Über dieses Modell
Llama 4 Maverick ist ein Open-Weight-AI-Modell von Meta. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die untenstehenden Preise sind Listenpreise für gehostete APIs, die stündlich verfolgt werden, wenn Sie Bequemlichkeit gegenüber Selbsthosting bevorzugen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Llama 4 Maverick?
Llama 4 Maverick ist ein KI-Sprachmodell von Meta. Es hat offene Gewichte: Sie können es herunterladen und kostenlos auf Ihrer eigenen Hardware ausführen. Es erzielt 14.3 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Llama 4 Maverick kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Llama 4 Maverick selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei $0.2 pro Million Eingabetokens und $0.8 pro Million Ausgabetokens.
Wofür ist Llama 4 Maverick gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 67.1%, MMLU-Pro 80.9%, Humanity's Last Exam 4.8%, Long Context Reasoning 46%, LiveCodeBench 39.7%, SciCode 33.1%, MATH-500 88.9%, AIME 39%, AIME 2025 19.3%, IFBench 43%, τ²-Bench 17.8%, τ-Bench Banking 3.9%, Terminal-Bench 7.9%, Terminal-Bench Hard 6.8%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.
Wie schnell ist Llama 4 Maverick?
Es generiert etwa 107.2 Tokens pro Sekunde, mit einer Median 0.66s Verzögerung vor dem ersten Token. Unabhängig von Artificial Analysis gemessen.
Kann ich Llama 4 Maverick selbst hosten?
Ja. Llama 4 Maverick hat offene Gewichte, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.
Open-Source-Alternativen
Je nach Arbeitslast kann ein Open-Weight-Modell, das Sie selbst hosten können, die Kosten drastisch senken oder die Preisgestaltung pro Token vollständig entfernen. Unsere Vergleichsseiten stellen dieses Modell neben die stärksten Open-Source-Kandidaten.