Llama 4 Maverick (Meta): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par OpenSourceAI.tech.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.
Scores de référence indépendants pour Llama 4 Maverick, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Llama 4 Maverick est un modèle d'IA à poids ouverts de Meta. Vous pouvez le télécharger et l'héberger vous-même gratuitement ; les prix ci-dessous sont des prix de liste d'API hébergées, suivis à l'heure, pour les moments où vous préférez la commodité à l'auto-hébergement.
Llama 4 Maverick est un modèle de langage IA de Meta. Il est à poids ouverts : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 14.3 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Llama 4 Maverick et ne rien payer par token. Si vous préférez une API hébergée, les prix de liste sont de 0,2 $ par million de tokens d'entrée et de 0,8 $ par million de tokens de sortie.
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 67.1%, MMLU-Pro 80.9%, Humanity's Last Exam 4.8%, Long Context Reasoning 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%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Il génère environ 107.2 tokens par seconde, avec un délai médian 0.66s avant le premier token. Mesuré indépendamment par Artificial Analysis.
Oui. Llama 4 Maverick a des poids ouverts, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par jeton.
Selon votre charge de travail, un modèle à poids ouverts que vous pouvez auto-héberger peut réduire considérablement les coûts ou supprimer complètement la tarification par token. Nos pages de comparaison mettent ce modèle côte à côte avec les meilleurs concurrents open-source.