Modelos de IA · Open-Source vs Pagos

Llama 4 Maverick Aberto vs Muse Spark 1.1 Pago

Llama 4 Maverick vs Muse Spark 1.1 comparado — preço por token, janela de contexto, multimodalidade, abertura e qual escolher. O modelo open-source pode substituir o pago? Análise completa de 2026.

Preços & especificações atualizados a partir de dados ao vivo · olud.ai

Preços de modelos abertos = provedor mais barato via OpenRouter; as taxas do fabricante oficial podem ser mais altas.

Llama 4 MaverickAbertoMeta
$0.2 /M entrada
$0.8 /M saídaSem taxas por token se você self-host
TipoOpen-weight
Janela de contexto1M tokens
MultimodalSim
Self-hostSim
Muse Spark 1.1PagoMeta
$1.25 /M entrada
$4.25 /M saídaAPI gerenciada (sem infraestrutura para rodar)
TipoProprietário
Janela de contexto1M tokens
MultimodalSim
Self-hostNão
Escolha Llama 4 Maverick se você deseja auto-hospedar, manter seus dados privados e evitar taxas por token — é open-weight e roda no seu próprio hardware. Escolha Muse Spark 1.1 se você deseja capacidade de ponta através de uma API gerenciada sem infraestrutura para rodar.

Llama 4 Maverick vs Muse Spark 1.1 especificações

EspecificaçãoLlama 4 MaverickMuse Spark 1.1Vencedor
FabricanteMetaMeta
TipoOpen-weightProprietárioLlama 4 Maverick
Janela de contexto1M tokens1M tokens= Empate
Preço de entrada$0.2/M · auto-hospedagem gratuita$1.25/MLlama 4 Maverick
Preço de saída$0.8/M · auto-hospedagem gratuita$4.25/MLlama 4 Maverick
Visão / multimodalSimSim= Empate
Chamada de ferramenta / funçãoSimSim= Empate
Auto-hospedávelSimNão (somente API)Llama 4 Maverick
LicençaComunidade LlamaProprietárioLlama 4 Maverick

Diferença de preço & quando escolher cada um

5.3×mais barato por token de saída

Llama 4 Maverick é ~5.3× mais barato que Muse Spark 1.1 em tokens de saída ($0.8 vs $4.25 por M tokens).

Escolha Llama 4 Maverick se…
  • Você quer self-host ou rodar na sua nuvem
  • Você prioriza privacidade de dados & controle
  • Você quer os menores custos operacionais
  • Você está construindo IA open ou reproduzível
Escolha Muse Spark 1.1 se…
  • Você quer desempenho de ponta através de uma API gerenciada
  • Você valoriza confiabilidade & ecossistema
  • Você não quer gerenciar infraestrutura

Comparação de recursos

CapacidadeLlama 4 MaverickMuse Spark 1.1
Open weights (baixáveis)
Auto-hospedável
Funciona totalmente offline
Visão / multimodal
Chamada de ferramenta / função
Janela de contexto de 1M+

Benchmarks: Llama 4 Maverick vs Muse Spark 1.1

Pontuações de benchmark independentes medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor (exceto latência).

Llama 4 Maverick
Muse Spark 1.1
Índice de inteligência
14.3
50.6
Índice de codificação
16.3
71.3
Índice de matemática
19.3
GPQA
67.1%
89.8%
MMLU-Pro
80.9%
Último Exame da Humanidade
4.8%
45.1%
Raciocínio de Longo Contexto
46%
63.3%
LiveCodeBench
39.7%
SciCode
33.1%
58.2%
MATH-500
88.9%
AIME
39%
AIME 2025
19.3%
IFBench
43%
τ²-Bench
17.8%
τ-Bench Banking
3.9%
25.2%
Terminal-Bench
7.9%
77.9%
Terminal-Bench Hard
6.8%
Velocidade
110,3 tok/s
217 tok/s
Latência
0.62s
2.24s
Inteligência por $
33.3
25.3

Dados de benchmark por Artificial Analysis.

Como Llama 4 Maverick e Muse Spark 1.1 se saem

🏆 Melhor valor & abertura: Llama 4 Maverick (5.0 vs 3.3 / 5)
CritérioLlama 4 MaverickMuse Spark 1.1
Custo-eficiência5.04.0
Janela de contexto5.05.0
Abertura5.01.5
Auto-hospedagem5.01.0
Multimodalidade5.05.0

As pontuações vêm de dados ao vivo — preço de saída (custo), comprimento do contexto, pesos abertos vs fechados (abertura & auto-hospedagem) e suporte a visão/ferramenta (multimodalidade). A qualidade bruta da tarefa não é pontuada aqui; depende do seu benchmark — veja o veredicto.

O que cada modelo é

Llama 4 Maverick Aberto

Meta · Open-weight

Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) é um modelo de linguagem multimodal de alta capacidade da Meta, construído em uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE) com 128 especialistas e 17 bilhões de parâmetros ativos por avanço...

Muse Spark 1.1 Pago

Meta · Proprietário

Muse Spark 1.1 é um modelo de raciocínio multimodal da Meta, construído para tarefas agenticas. Aceita texto, imagens, vídeo, áudio e documentos PDF e retorna texto, com um contexto de 1M tokens...

Outros modelos nessas famílias

Essas variantes são rastreadas, mas não comparadas aqui — uma página por família mantém a comparação legível.

Outras variantes rastreadas
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

Perguntas frequentes

Llama 4 Maverick é tão bom quanto Muse Spark 1.1?

Llama 4 Maverick é open-weight e competitivo em muitas tarefas, mas Muse Spark 1.1 pode ainda liderar nos trabalhos mais difíceis de raciocínio e agentes. A diferença continua diminuindo — faça benchmark de ambos em seu caso de uso real antes de decidir.

Posso executar Llama 4 Maverick localmente?

Sim. Llama 4 Maverick tem open weights, então você pode self-host em suas próprias GPUs ou executá-lo via uma API de baixo custo. Muse Spark 1.1 é apenas API e não pode ser self-hosted.

Quão mais barato é Llama 4 Maverick?

Llama 4 Maverick custa $0.8/M de saída vs $4.25/M para Muse Spark 1.1 — aproximadamente 5x mais barato via API, e gratuito se você self-host.

Llama 4 Maverick vs Muse Spark 1.1 — qual devo escolher em 2026?

Escolha Llama 4 Maverick se você quiser self-host, manter seus dados privados e evitar taxas por token — é open-weight e roda em seu próprio hardware. Escolha Muse Spark 1.1 se você quiser capacidade de ponta através de uma API gerenciada sem infraestrutura para rodar.

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