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 bezahlte ersetzen? Vollständige Analyse 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
Gemini 3.5 FlashBezahltGoogle
$1.5 /M Eingabe
$9 /M AusgabeVerwaltete API (keine Infrastruktur erforderlich)
TypProprietär
Kontextfenster1M Tokens
MultimodalJa
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 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

SpezifikationLlama 4 MaverickGemini 3.5 FlashGewinner
HerstellerMetaGoogle
TypOpen-WeightProprietärLlama 4 Maverick
Kontextfenster1M Tokens1M Tokens= Unentschieden
Eingabepreis$0.2/M · kostenloses Selbst-Hosting$1.5/MLlama 4 Maverick
Ausgabepreis$0.8/M · kostenloses Selbst-Hosting$9/MLlama 4 Maverick
Vision / multimodalJaJa= Unentschieden
Tool / FunktionsaufrufJaJa= Unentschieden
Selbst gehostetJaNein (nur API)Llama 4 Maverick
LizenzLlama CommunityProprietärLlama 4 Maverick

Preisdifferenz & wann man jeweils wählen sollte

11×günstiger pro Ausgabe-Token

Llama 4 Maverick ist ~11× günstiger als Gemini 3.5 Flash bei Ausgabetoken ($0.8 vs $9 pro M Tokens).

Wählen Sie Llama 4 Maverick, wenn…
  • Sie selbst hosten oder in Ihrer Cloud ausführen möchten
  • Sie Datenprivatsphäre & Kontrolle priorisieren
  • Sie die niedrigsten Betriebskosten wünschen
  • Sie offene oder reproduzierbare KI entwickeln
Wählen Sie Gemini 3.5 Flash, wenn…
  • Sie Spitzenleistung über eine verwaltete API wünschen
  • Sie Zuverlässigkeit & Ökosystem schätzen
  • Sie keine Infrastruktur verwalten möchten

Funktionsvergleich

FähigkeitLlama 4 MaverickGemini 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 2.2× 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
110.3 tok/s
287,8 tok/s
Latenz
0.62s
13,96s
Intelligenz pro $
33.3
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)
KriteriumLlama 4 MaverickGemini 3.5 Flash
Kosten-Effizienz5.03.5
Kontextfenster5.05.0
Offenheit5.01.5
Selbst-Hosting5.01.0
Multimodalität5.05.0

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 FlashNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Bild)Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Bild)

Häufig gestellte Fragen

Ist Llama 4 Maverick so gut wie Gemini 3.5 Flash?

Llama 4 Maverick ist open-weight und wettbewerbsfähig in vielen Aufgaben, aber Gemini 3.5 Flash könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenaufgaben immer noch 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 betreiben können. 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 Ausgaben im Vergleich zu $9/M für Gemini 3.5 Flash — ungefähr 11x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie es selbst hosten.

Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash — 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 Gemini 3.5 Flash, wenn Sie fortschrittliche Funktionen über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.

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