Is Llama 4 Maverick as good as Gemini 3.5 Flash?

Llama 4 Maverick is open-weight and competitive on many tasks, but Gemini 3.5 Flash may still lead on the hardest reasoning and agentic work. The gap keeps narrowing — benchmark both on your actual use case before deciding.

Can I run Llama 4 Maverick locally?

Yes. Llama 4 Maverick has open weights, so you can self-host it on your own GPUs or run it via a low-cost API. Gemini 3.5 Flash is API-only and cannot be self-hosted.

How much cheaper is Llama 4 Maverick?

Llama 4 Maverick costs $0.8/M output vs $9/M for Gemini 3.5 Flash — roughly 11x cheaper via API, and free if you self-host.

Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash — which should I pick in 2026?

Choose Llama 4 Maverick if you want to self-host, keep your data private and skip per-token fees — it's open-weight and runs on your own hardware. Choose Gemini 3.5 Flash if you want frontier capability through a managed API with zero infrastructure to run.

Modelli AI · Open-Source vs a Pagamento

Llama 4 Maverick Aperto vs Gemini 3.5 Flash Pagato

Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash a confronto — prezzo per token, finestra di contesto, multimodalità, apertura e quale scegliere. Il modello open-source può sostituire quello a pagamento? Analisi completa del 2026.

Gemini 3.5 Flash — profilo completo ›

Prezzi & specifiche aggiornati dai dati in tempo reale · OpenSourceAI.tech

Prezzi dei modelli aperti = fornitore più economico tramite OpenRouter; i tassi ufficiali del produttore possono essere più alti.

Scegli Llama 4 Maverick se vuoi auto-ospitare, mantenere i tuoi dati privati e saltare le spese per token — è open-weight e funziona sul tuo hardware. Scegli Gemini 3.5 Flash se vuoi capacità avanzate tramite un'API gestita senza infrastruttura da eseguire.

Specifiche di Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash

Spec	Llama 4 Maverick	Gemini 3.5 Flash
Creatore	Meta	Google
Tipo	Open-weight	Proprietario
Finestra di contesto	1M token	1M token
Prezzo di input	$0.2/M · auto-ospitato gratuito	$1.5/M
Prezzo di output	$0.8/M · auto-ospitato gratuito	$9/M
Visione / multimodale	Sì	Sì
Chiamata di strumenti / funzioni	Sì	Sì
Auto-ospitato	Sì	No (solo API)
Licenza	Comunità Llama	Proprietario

Confronto delle caratteristiche

Capacità	Llama 4 Maverick	Gemini 3.5 Flash
Pesi aperti (scaricabili)	✓	✗
Auto-ospitato	✓	✗
Funziona completamente offline	✓	✗
Visione / multimodale	✓	✓
Chiamata di strumenti / funzioni	✓	✓
Finestra di contesto 1M+	✓	✓

Benchmark: Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash

Punteggi di benchmark indipendenti misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio (eccetto la latenza).

Llama 4 Maverick fornisce 2.3× più intelligenza per dollaro.

Llama 4 Maverick

Gemini 3.5 Flash

Indice di intelligenza

14.3

50.2

Indice di codifica

16.3

70.1

Indice matematico

19.3

–

GPQA

67.1%

92.2%

MMLU-Pro

80.9%

–

L'Ultimo Esame dell'Umanità

4.8%

41%

Ragionamento su contesti lunghi

46%

69.3%

LiveCodeBench

39.7%

–

SciCode

33.1%

53.1%

MATH-500

88.9%

–

AIME

39%

–

AIME 2025

19.3%

–

IFBench

43%

76.3%

τ²-Bench

17.8%

95.3%

τ-Bench Banking

3.9%

25.4%

Terminal-Bench

7.9%

78.7%

Terminal-Bench Hard

6.8%

40.9%

Velocità

98.6 tok/s

250,3 tok/s

Latenza

0.61s

17,16s

Intelligenza per $

34.5

14.9

Dati di benchmark di Artificial Analysis.

Come si comportano Llama 4 Maverick e Gemini 3.5 Flash

🏆 Miglior valore & apertura: Llama 4 Maverick (5.0 vs 3.2 / 5)

Criterio	Llama 4 Maverick	Gemini 3.5 Flash
Costo-efficacia	5.0	3.5
Finestra di contesto	5.0	5.0
Apertura	5.0	1.5
Auto-ospitato	5.0	1.0
Multimodalità	5.0	5.0

I punteggi provengono da dati in tempo reale — prezzo di output (costo), lunghezza del contesto, pesi aperti vs chiusi (apertura & auto-ospitato) e supporto per visione/strumenti (multimodalità). La qualità del compito grezzo non è valutata qui; dipende dal tuo benchmark — vedi il verdetto.

Cosa è ciascun modello

Llama 4 Maverick Aperto

Meta · Open-weight

Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) è un modello linguistico multimodale ad alta capacità di Meta, costruito su un'architettura a miscela di esperti (MoE) con 128 esperti e 17 miliardi di parametri attivi per ogni forward...

Gemini 3.5 Flash Pagato

Google · Proprietario

Gemini 3.5 Flash è il modello multimodale ad alta efficienza di Google, che offre codifica e ragionamento a livello quasi professionale a costi e velocità da Flash. È altamente ottimizzato per la competenza nella codifica e l'esecuzione agentica parallela...

Altri modelli in queste famiglie

Queste varianti sono monitorate ma non confrontate qui — una pagina per famiglia mantiene il confronto leggibile.

Altre varianti monitorate

Llama 4 ScoutR1 Distill Llama 70BLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.1 70B InstructHermes 3 70B InstructLlama 3.2 3B InstructLlama 3.2 1B InstructAion-RP 1.0 (8B)Hermes 3 405B InstructLlama 3.1 Euryale 70B v2.2Llama 3.3 Euryale 70BLlama Guard 4 12BLlama 3 8B Lunaris

Altre varianti monitorate

Gemini 3.6 FlashGemini 3 Flash PreviewGemini 2.5 Flash

Domande frequenti

Llama 4 Maverick è buono quanto Gemini 3.5 Flash?

Llama 4 Maverick ha pesi aperti ed è competitivo in molti compiti, ma Gemini 3.5 Flash potrebbe ancora eccellere nei lavori di ragionamento più difficili e agentici. Il divario continua a ridursi — confronta entrambi nel tuo caso d'uso reale prima di decidere.

Posso eseguire Llama 4 Maverick localmente?

Sì. Llama 4 Maverick ha pesi aperti, quindi puoi ospitarlo autonomamente sulle tue GPU o eseguirlo tramite un'API a basso costo. Gemini 3.5 Flash è solo API e non può essere ospitato autonomamente.

Quanto è più economico Llama 4 Maverick?

Llama 4 Maverick costa $0.8/M output contro $9/M per Gemini 3.5 Flash — circa 11 volte più economico tramite API, e gratuito se lo ospiti autonomamente.

Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash — quale dovrei scegliere nel 2026?

Scegli Llama 4 Maverick se vuoi ospitarlo autonomamente, mantenere i tuoi dati privati e saltare le spese per token — ha pesi aperti e funziona sul tuo hardware. Scegli Gemini 3.5 Flash se desideri capacità avanzate tramite un'API gestita senza infrastruttura da eseguire.

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