KI-Modelle · Open-Source vs Bezahlt

Llama 4 Maverick Offen vs Codestral 2508 Bezahlt

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.

Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai

Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.

Llama 4 MaverickOffenMeta
$0.2 /M Eingabe
$0.8 /M AusgabeKeine pro-Token Gebühren, wenn Sie selbst hosten
TypOpen-Weight
Kontextfenster1M Tokens
MultimodalJa
Selbst gehostetJa
Codestral 2508BezahltMistral AI
$0.3 /M Eingabe
$0.9 /M AusgabeVerwaltete API (keine Infrastruktur erforderlich)
TypProprietär
Kontextfenster256K Tokens
MultimodalNein
Selbst gehostetNein
Wählen 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 Grenzfähigkeiten über eine verwaltete API mit null Infrastruktur zum Ausführen wünschen.

Llama 4 Maverick vs Codestral 2508 Spezifikationen

SpezifikationLlama 4 MaverickCodestral 2508Gewinner
HerstellerMetaMistral AI
TypOpen-WeightProprietärLlama 4 Maverick
Kontextfenster1M Tokens256K TokensLlama 4 Maverick
Eingabepreis$0.2/M · kostenloses Selbst-Hosting$0.3/MLlama 4 Maverick
Ausgabepreis$0.8/M · kostenloses Selbst-Hosting$0.9/MLlama 4 Maverick
Vision / multimodalJaNeinLlama 4 Maverick
Tool / FunktionsaufrufJaJa= Unentschieden
Selbst gehostetJaNein (nur API)Llama 4 Maverick
LizenzLlama CommunityProprietärLlama 4 Maverick

Preisdifferenz & wann man jeweils wählen sollte

Wählen Sie Llama 4 Maverick, wenn…
  • Sie selbst hosten oder in Ihrer Cloud ausführen möchten
  • Sie das längere 1M Kontextfenster benötigen
  • Sie Datenprivatsphäre & Kontrolle priorisieren
  • Sie die niedrigsten Betriebskosten wünschen
  • Sie offene oder reproduzierbare KI entwickeln
Wählen Sie Codestral 2508, wenn…
  • Sie Spitzenleistung über eine verwaltete API wünschen
  • Sie Zuverlässigkeit & Ökosystem schätzen
  • Sie keine Infrastruktur verwalten möchten

Funktionsvergleich

FähigkeitLlama 4 MaverickCodestral 2508
Offene Gewichte (herunterladbar)
Selbst gehostet
Läuft vollständig offline
Vision / multimodal
Tool / Funktionsaufruf
1M+ Kontextfenster

Benchmarks: Llama 4 Maverick vs Codestral 2508

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).

Llama 4 Maverick
Codestral 2508
Intelligenzindex
14.3
Kodierungsindex
16.3
Mathematikindex
19.3
GPQA
67.1%
MMLU-Pro
80.9%
Die letzte Prüfung der Menschheit
4.8%
Langzeit-Kontext-Argumentation
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%
Geschwindigkeit
110.3 tok/s
Latenz
0.62s
Intelligenz pro $
33.3

Benchmark-Daten von Artificial Analysis.

Wie Llama 4 Maverick und Codestral 2508 abschneiden

🏆 Bester Wert & Offenheit: Llama 4 Maverick (5.0 vs 3.0 / 5)
KriteriumLlama 4 MaverickCodestral 2508
Kosten-Effizienz5.05.0
Kontextfenster5.04.0
Offenheit5.01.5
Selbst-Hosting5.01.0
Multimodalität5.03.5

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.

Was jedes Modell ist

Llama 4 Maverick Offen

Meta · Open-weight

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...

Codestral 2508 Bezahlt

Mistral AI · Proprietär

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

Andere Modelle in diesen Familien

Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.

Andere verfolgte Varianten
Llama 4 ScoutR1 Distill Llama 70BLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.1 70B InstructHermes 3 70B InstructLlama 3.2 3B InstructLlama 3.2 1B InstructAion-RP 1.0 (8B)Hermes 3 405B InstructLlama 3.1 Euryale 70B v2.2Llama 3.3 Euryale 70BLlama Guard 4 12BLlama 3 8B Lunaris

Häufig gestellte Fragen

Ist Llama 4 Maverick so gut wie Codestral 2508?

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.

Kann ich Llama 4 Maverick lokal ausführen?

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.

Llama 4 Maverick vs Codestral 2508 — welches sollte ich 2026 wählen?

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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