Llama 4 Maverick vs Weaver (alpha) comparé — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
Weaver (alpha) — 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 | Weaver (alpha) | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Meta | Mancer | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 8K tokens | |
| Prix d'entrée | $0.2/M · auto-hébergement gratuit | $0.5/M | |
| Prix de sortie | $0.8/M · auto-hébergement gratuit | $0.75/M | MAWeaver (alpha) |
| Vision / multimodal | Oui | Non | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Communauté Llama | Propriétaire |
| Capacité | Llama 4 Maverick | Weaver (alpha) |
|---|---|---|
| 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 | Weaver (alpha) |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 5.0 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 2.0 |
| 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...
Une tentative de recréer la verbosité de style Claude, mais ne vous attendez pas au même niveau de cohérence ou de mémoire. Destiné à être utilisé dans des situations de jeu de rôle/narration.
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 Weaver (alpha) 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 le self-host sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Weaver (alpha) est uniquement API et ne peut pas être self-host.
Choisissez Llama 4 Maverick si vous souhaitez self-host, garder vos données privées et éviter les frais par token — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Weaver (alpha) si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à gérer.
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