Llama 4 Maverick vs Codestral 2508 im Vergleich — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welche Wahl zu treffen ist. Kann das Open-Source-Modell das kostenpflichtige ersetzen? Vollständige Analyse für 2026.
Codestral 2508 — vollständiges Profil ›
Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai
Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.
| Spezifikation | Llama 4 Maverick | Codestral 2508 | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Meta | Mistral AI | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 256K Tokens | |
| Eingabepreis | $0.2/M · kostenloses Selbst-Hosting | $0.3/M | |
| Ausgabepreis | $0.8/M · kostenloses Selbst-Hosting | $0.9/M | |
| Vision / multimodal | Ja | Nein | |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | Llama Community | Proprietär |
| Fähigkeit | Llama 4 Maverick | Codestral 2508 |
|---|---|---|
| Offene Gewichte (herunterladbar) | ✓ | ✗ |
| Selbst gehostet | ✓ | ✗ |
| Läuft vollständig offline | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✗ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✓ | ✓ |
| 1M+ Kontextfenster | ✓ | ✗ |
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).
Benchmark-Daten von Artificial Analysis.
| Kriterium | Llama 4 Maverick | Codestral 2508 |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 5.0 | 5.0 |
| Kontextfenster | 5.0 | 4.0 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 5.0 | 3.5 |
Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.
Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) ist ein hochkapazitives multimodales Sprachmodell von Meta, das auf einer Mischung von Experten (MoE) Architektur mit 128 Experten und 17 Milliarden aktiven Parametern pro Vorwärtsdurchlauf basiert...
Mistrals hochmodernes Sprachmodell für Programmierung wurde Ende Juli 2025 veröffentlicht. Codestral spezialisiert sich auf latenzarme, hochfrequente Aufgaben wie Fill-in-the-Middle (FIM), Codekorrektur und Testgenerierung. [Blog-Beitrag](https://mistral.ai/ne
Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.
Llama 4 Maverick ist open-weight und wettbewerbsfähig bei vielen Aufgaben, aber Codestral 2508 könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenaufgaben weiterhin führend sein. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. Llama 4 Maverick hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API ausführen können. Codestral 2508 ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
Wählen Sie Llama 4 Maverick, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro-Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie Codestral 2508, wenn Sie fortschrittliche Funktionen über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.
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