Llama 4 Maverick vs o1-pro 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.
o1-pro — 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 | o1-pro | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Meta | OpenAI | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 200K Tokens | |
| Eingabepreis | $0.2/M · kostenloses Selbst-Hosting | $150/M | |
| Ausgabepreis | $0.8/M · kostenloses Selbst-Hosting | $600/M | |
| Vision / multimodal | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Nein | |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | Llama Community | Proprietär |
Llama 4 Maverick ist ~750× günstiger als o1-pro bei Ausgabetoken ($0.8 vs $600 pro M Tokens).
| Fähigkeit | Llama 4 Maverick | o1-pro |
|---|---|---|
| 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 | o1-pro |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 5.0 | 2.0 |
| 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...
Die o1-Modellreihe wird mit verstärkendem Lernen trainiert, um vor der Antwort nachzudenken und komplexe Überlegungen anzustellen. Das o1-pro-Modell verwendet mehr Rechenleistung, um intensiver nachzudenken und zu liefern...
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 o1-pro 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. o1-pro ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
Llama 4 Maverick kostet $0.8/M Ausgaben vs $600/M für o1-pro — ungefähr 750x 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 o1-pro, wenn Sie fortschrittliche Funktionen über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.
Durchsuchen Sie die vollständige Open-Source-Modell-Rangliste, tausende von Tools und Live-Benchmarks — alles an einem Ort.
Öffnen Sie die Rangliste →