Llama 4 Maverick
Metas natives Multimodal-Modell - historisch wichtig, im aktuellen Feld abgeschlagen.
- Denkleistung 6,2
- Programmieren 6,2
- Agentik 6,0
- Tempo 8,0
- Preis-Leistung 9,2
Gewichtung: Denkleistung 30 % · Programmieren 25 % · Agentik 25 % · Tempo 10 % · Preis-Leistung 10 %
Zum Preis: Open Weights unter Llama-Community-Lizenz (Einschränkungen für sehr große Anbieter).
Worum es geht
Llama 4 war im April 2025 Metas erste natively multimodale Mixture-of-Experts-Generation und hat das Feld der offenen Modelle stark geprägt. Seitdem ist keine neue Generation erschienen.
Im Vergleich zu GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4 und Qwen3.8 liegt Llama 4 heute deutlich zurück. Relevanz behält es vor allem durch das riesige Ökosystem: Werkzeuge, Feintunings und Betriebserfahrung sind für Llama breiter verfügbar als für jedes andere offene Modell.
Neu in dieser Version
Gegenüber dem Vorgänger Llama 3.3:
-
Native Multimodalität
Erste Llama-Generation, die Bild und Text gemeinsam trainiert verarbeitet statt über einen aufgesetzten Bildpfad.
-
Mixture-of-Experts
Erster MoE-Ansatz bei Llama - Scout und Maverick als zwei Größen derselben Architektur.
Stärken und Schwächen
Dafür spricht
- Mit Abstand größtes Ökosystem an Werkzeugen und Feintunings
- Sehr großes Kontextfenster
- Viel Betriebserfahrung in der Praxis verfügbar
Das schränkt ein
- Seit April 2025 keine neue Generation
- Leistungsmäßig klar hinter den aktuellen offenen Modellen
- Community-Lizenz mit Einschränkungen, kein Apache/MIT