Llama 4 Maverick vs Sonar Deep Research 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.
Sonar Deep Research — 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 | Sonar Deep Research | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Meta | Perplexity | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 128K jetons | |
| Prix d'entrée | $0.2/M · auto-hébergement gratuit | $2/M | |
| Prix de sortie | $0.8/M · auto-hébergement gratuit | $8/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Non | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Communauté Llama | Propriétaire |
Llama 4 Maverick est ~10× moins cher que Sonar Deep Research sur les jetons de sortie ($0.8 vs $8 par M jetons).
| Capacité | Llama 4 Maverick | Sonar Deep Research |
|---|---|---|
| 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 | Sonar Deep Research |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 3.5 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 3.5 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 2.0 |
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...
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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 Sonar Deep Research peut encore être meilleur sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et les tâches agentiques. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Llama 4 Maverick a des open weights, donc vous pouvez le self-host sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Sonar Deep Research est uniquement API et ne peut pas être self-host.
Llama 4 Maverick coûte $0.8/M en sortie contre $8/M pour Sonar Deep Research — environ 10x moins cher via API, et gratuit si vous self-host.
Choisissez Llama 4 Maverick si vous souhaitez self-host, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Sonar Deep Research si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à gérer.
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