Llama 4 Maverick vs Seed-2.0-Mini 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.
Seed-2.0-Mini — 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 | Seed-2.0-Mini | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Meta | ByteDance Seed | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 262K Tokens | |
| Eingabepreis | $0.2/M · kostenloses Selbst-Hosting | $0.1/M | |
| Ausgabepreis | $0.8/M · kostenloses Selbst-Hosting | $0.4/M | |
| Vision / multimodal | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | Llama Community | Proprietär |
Seed-2.0-Mini ist ~2.0× günstiger als Llama 4 Maverick bei Ausgabetokens ($0.4 vs $0.8 pro M Tokens).
| Fähigkeit | Llama 4 Maverick | Seed-2.0-Mini |
|---|---|---|
| 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 | Seed-2.0-Mini |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 5.0 | 5.0 |
| Kontextfenster | 5.0 | 4.0 |
| 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.
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...
Seed-2.0-mini zielt auf latenzempfindliche, hochgradig parallele und kostensensitive Szenarien ab und betont schnelle Reaktionen und flexible Inferenzbereitstellung. Es bietet eine Leistung, die mit ByteDance-Seed-1.6 vergleichbar ist, unterstützt 256k Kontext, vier Gründe.
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 Seed-2.0-Mini könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenaufgaben weiterhin überlegen 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. Seed-2.0-Mini ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
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 Seed-2.0-Mini, 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 →