Is Llama 4 Maverick as good as Gemini 3.5 Flash?

Llama 4 Maverick is open-weight and competitive on many tasks, but Gemini 3.5 Flash may still lead on the hardest reasoning and agentic work. The gap keeps narrowing — benchmark both on your actual use case before deciding.

Can I run Llama 4 Maverick locally?

Yes. Llama 4 Maverick has open weights, so you can self-host it on your own GPUs or run it via a low-cost API. Gemini 3.5 Flash is API-only and cannot be self-hosted.

How much cheaper is Llama 4 Maverick?

Llama 4 Maverick costs $0.8/M output vs $9/M for Gemini 3.5 Flash — roughly 11x cheaper via API, and free if you self-host.

Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash — which should I pick in 2026?

Choose Llama 4 Maverick if you want to self-host, keep your data private and skip per-token fees — it's open-weight and runs on your own hardware. Choose Gemini 3.5 Flash if you want frontier capability through a managed API with zero infrastructure to run.

KI-Modelle · Open-Source vs Bezahlt

Llama 4 Maverick Offen vs Gemini 3.5 Flash Bezahlt

Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash verglichen — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das kostenpflichtige ersetzen? Vollständige Analyse 2026.

Gemini 3.5 Flash — vollständiges Profil ›

Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · OpenSourceAI.tech

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

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 Gemini 3.5 Flash wenn Sie Grenzfähigkeiten über eine verwaltete API mit null Infrastruktur zum Ausführen wünschen.

Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash Spezifikationen

Spezifikation	Llama 4 Maverick	Gemini 3.5 Flash
Hersteller	Meta	Google
Typ	Open-Weight	Proprietär
Kontextfenster	1M Tokens	1M Tokens
Eingabepreis	$0.2/M · kostenloses Selbst-Hosting	$1.5/M
Ausgabepreis	$0.8/M · kostenloses Selbst-Hosting	$9/M
Vision / multimodal	Ja	Ja
Tool / Funktionsaufruf	Ja	Ja
Selbst gehostet	Ja	Nein (nur API)
Lizenz	Llama Community	Proprietär

Funktionsvergleich

Fähigkeit	Llama 4 Maverick	Gemini 3.5 Flash
Offene Gewichte (herunterladbar)	✓	✗
Selbst gehostet	✓	✗
Läuft vollständig offline	✓	✗
Vision / multimodal	✓	✓
Tool / Funktionsaufruf	✓	✓
1M+ Kontextfenster	✓	✓

Benchmarks: Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash

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

Llama 4 Maverick liefert 2.3× mehr Intelligenz pro Dollar.

Llama 4 Maverick

Gemini 3.5 Flash

Intelligenzindex

14.3

50.2

Kodierungsindex

16.3

70.1

Mathematikindex

19.3

–

GPQA

67.1%

92.2%

MMLU-Pro

80.9%

–

Die letzte Prüfung der Menschheit

4.8%

41%

Langzeit-Kontext-Argumentation

46%

69.3%

LiveCodeBench

39.7%

–

SciCode

33.1%

53.1%

MATH-500

88.9%

–

AIME

39%

–

AIME 2025

19.3%

–

IFBench

43%

76.3%

τ²-Bench

17.8%

95.3%

τ-Bench Banking

3.9%

25.4%

Terminal-Bench

7.9%

78.7%

Terminal-Bench Hard

6.8%

40.9%

Geschwindigkeit

98.6 tok/s

250,3 tok/s

Latenz

0.61s

17,16s

Intelligenz pro $

34.5

14.9

Benchmark-Daten von Artificial Analysis.

Wie Llama 4 Maverick und Gemini 3.5 Flash abschneiden

🏆 Bester Wert & Offenheit: Llama 4 Maverick (5.0 vs 3.2 / 5)

Kriterium	Llama 4 Maverick	Gemini 3.5 Flash
Kosten-Effizienz	5.0	3.5
Kontextfenster	5.0	5.0
Offenheit	5.0	1.5
Selbst-Hosting	5.0	1.0
Multimodalität	5.0	5.0

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...

Gemini 3.5 Flash Bezahlt

Google · Proprietär

Gemini 3.5 Flash ist Googles hochgradig effizientes multimodales Modell, das nahezu professionelles Codieren und Denken zu Kosten und Geschwindigkeiten auf Flash-Niveau bietet. Es ist stark optimiert für Codierungsfähigkeiten und parallele agentische Ausführung...

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

Andere verfolgte Varianten

Gemini 3.6 FlashGemini 3 Flash-VorschauGemini 2.5 Flash

Häufig gestellte Fragen

Ist Llama 4 Maverick so gut wie Gemini 3.5 Flash?

Llama 4 Maverick hat offene Gewichte und ist in vielen Aufgaben wettbewerbsfähig, aber Gemini 3.5 Flash könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenaufgaben immer noch führen. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarke beide in deinem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor du entscheidest.

Kann ich Llama 4 Maverick lokal ausführen?

Ja. Llama 4 Maverick hat offene Gewichte, sodass du es auf deinen eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API ausführen kannst. Gemini 3.5 Flash ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.

Wie viel günstiger ist Llama 4 Maverick?

Llama 4 Maverick kostet $0.8/M Ausgabe im Vergleich zu $9/M für Gemini 3.5 Flash — ungefähr 11x günstiger über API und kostenlos, wenn du es selbst hostest.

Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash — welches sollte ich 2026 wählen?

Wähle Llama 4 Maverick, wenn du selbst hosten, deine Daten privat halten und pro-Token-Gebühren vermeiden möchtest — es hat offene Gewichte und läuft auf deiner eigenen Hardware. Wähle Gemini 3.5 Flash, wenn du fortschrittliche Fähigkeiten über eine verwaltete API mit null Infrastruktur zum Ausführen möchtest.

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