Llama 4 Maverick vs GPT-3.5 Turbo Instruct im Vergleich — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das kostenpflichtige ersetzen? Vollständige Analyse 2026.
GPT-3.5 Turbo Instruct — 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 | GPT-3.5 Turbo Instruct | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Meta | OpenAI | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 4K Tokens | |
| Eingabepreis | $0.2/M · kostenloses Selbst-Hosting | $1.5/M | |
| Ausgabepreis | $0.8/M · kostenloses Selbst-Hosting | $2/M | |
| Vision / multimodal | Ja | Nein | |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Nein | |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | Llama Community | Proprietär |
Llama 4 Maverick ist ~2.5× günstiger als GPT-3.5 Turbo Instruct bei Ausgabe-Token ($0.8 vs $2 pro M Token).
| Fähigkeit | Llama 4 Maverick | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| 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 | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 5.0 | 4.5 |
| Kontextfenster | 5.0 | 2.0 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 5.0 | 2.0 |
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.
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...
Dieses Modell ist eine Variante von GPT-3.5 Turbo, die für Anweisungsaufforderungen optimiert und chatbezogene Optimierungen weggelassen hat. Trainingsdaten: bis September 2021.
Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.
Llama 4 Maverick ist open-weight und wettbewerbsfähig in vielen Aufgaben, aber GPT-3.5 Turbo Instruct könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenaufgaben weiterhin führen. 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. GPT-3.5 Turbo Instruct ist nur API und kann nicht selbst gehostet werden.
Llama 4 Maverick kostet $0.8/M Ausgabe vs $2/M für GPT-3.5 Turbo Instruct — ungefähr 3x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie es selbst hosten.
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 GPT-3.5 Turbo Instruct, wenn Sie fortschrittliche Fähigkeiten über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.
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