KI-Modelle · Open-Source vs Bezahlt

Llama 4 Maverick Offen vs RERelace Suche Bezahlt

Llama 4 Maverick vs Relace Search 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
RERelace SucheBezahltRelace
$1 /M Eingabe
$3 /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 Relace Suche wenn Sie Grenzfähigkeiten über eine verwaltete API mit null Infrastruktur zum Ausführen wünschen.

Llama 4 Maverick vs Relace Search Spezifikationen

SpezifikationLlama 4 MaverickRelace SucheGewinner
HerstellerMetaRelace
TypOpen-WeightProprietärLlama 4 Maverick
Kontextfenster1M Tokens256K TokensLlama 4 Maverick
Eingabepreis$0.2/M · kostenloses Selbst-Hosting$1/MLlama 4 Maverick
Ausgabepreis$0.8/M · kostenloses Selbst-Hosting$3/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

3.8×günstiger pro Ausgabe-Token

Llama 4 Maverick ist ~3.8× günstiger als Relace Search bei Ausgabetoken ($0.8 vs $3 pro M Tokens).

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
REWählen Sie Relace Search, wenn…
  • Sie Spitzenleistung über eine verwaltete API wünschen
  • Sie Zuverlässigkeit & Ökosystem schätzen
  • Sie keine Infrastruktur verwalten möchten

Funktionsvergleich

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

Benchmarks: Llama 4 Maverick vs Relace Search

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

Llama 4 Maverick
Relace Suche
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 Relace Search abschneiden

🏆 Bester Wert & Offenheit: Llama 4 Maverick (5.0 vs 2.8 / 5)
KriteriumLlama 4 MaverickRelace Suche
Kosten-Effizienz5.04.0
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...

Relace Suche Bezahlt

Relace · Proprietär

Das Relace-Search-Modell verwendet 4-12 `view_file` und `grep`-Tools parallel, um einen Codebestand zu durchsuchen und relevante Dateien auf die Benutzeranfrage zurückzugeben. Im Gegensatz zu RAG führt Relace-Search agentische...

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 Relace Search?

Llama 4 Maverick ist open-weight und wettbewerbsfähig bei vielen Aufgaben, aber Relace Search könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenarbeiten immer noch überlegen 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. Relace Search ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.

Wie viel günstiger ist Llama 4 Maverick?

Llama 4 Maverick kostet $0.8/M für die Ausgabe im Vergleich zu $3/M für Relace Search — ungefähr 4x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie selbst hosten.

Llama 4 Maverick vs Relace Search — welche 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 Relace Search, wenn Sie Grenzfähigkeiten über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.

Menschen vergleichen auch

Entdecken Sie weitere Open-Source-AI

Durchsuchen Sie die vollständige Open-Source-Modell-Rangliste, tausende von Tools und Live-Benchmarks — alles an einem Ort.

Öffnen Sie die Rangliste →