Llama 4 Maverick contre Relace Search comparé — prix par jeton, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
Relace Search — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | Llama 4 Maverick | Relace Search | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Meta | Relace | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 256K tokens | |
| Prix d'entrée | $0.2/M · auto-hébergement gratuit | $1/M | |
| Prix de sortie | $0.8/M · auto-hébergement gratuit | $3/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Non | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Communauté Llama | Propriétaire |
Llama 4 Maverick est ~3.8× moins cher que Relace Search sur les jetons de sortie ($0.8 contre $3 par M jetons).
| Capacité | Llama 4 Maverick | Relace Search |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✗ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✓ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✓ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | Llama 4 Maverick | Relace Search |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 4.0 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 4.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 3.5 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) est un modèle de langage multimodal à haute capacité de Meta, construit sur une architecture de mélange d'experts (MoE) avec 128 experts et 17 milliards de paramètres actifs par passage...
Le modèle relace-search utilise 4-12 outils `view_file` et `grep` en parallèle pour explorer une base de code et retourner des fichiers pertinents à la demande de l'utilisateur. Contrairement à RAG, relace-search effectue un travail agentique...
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Llama 4 Maverick est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Relace Search peut encore exceller dans les travaux de raisonnement les plus difficiles et les tâches agentiques. L'écart se réduit — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Llama 4 Maverick a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Relace Search est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Llama 4 Maverick coûte $0.8/M en sortie contre $3/M pour Relace Search — environ 4x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.
Choisissez Llama 4 Maverick si vous souhaitez l'auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Relace Search si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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