Meta

Meta: Llama 4 Maverick

meta-llama/llama-4-maverick
Multimodální interakce Vysoká propustnost
44 /100
Průměrný
💰
Vstup
$0.136/1M
📤
Výstup
$0.68/1M
📏
Kontext
1048576
📝
Max výstup
8192
Vstup: text image → Výstup: text

💪 Silné stránky

Věda a matematika Vynikající výsledky ve vědeckých a matematických benchmarkách, jako je GPQA Diamond (67.1%) a MATH-500 (88.9%).
Kontextové okno Velké kontextové okno (1,048,576 tokenů) umožňuje zpracovávat rozsáhlé dokumenty a složité konverzace.

⚠️ Slabé stránky

Programování Slabší výsledky v programovacích benchmarkách (LiveCodeBench 39.7%).
Logické uvažování Velmi nízké skóre v benchmarku HLE (4.8%) naznačuje problémy s hard logic.

Hodnocení podle kategorií

🧮
Věda & Matematika
60.2
Dobrý
💻
Programování
39.7
Slabý
🤖
Agenti & Nástroje
17.8
Slabý
🧠
Obecná inteligence
52.4
Průměrný
⚡
Rychlost
61.4
Dobrý

Expertní hodnocení

🎯
Killer Feature
Velké kontextové okno a multimodální schopnosti
⚡
Skryté riziko
Slabší logické uvažování a programovací schopnosti mohou omezit použitelnost v některých aplikacích.
✅
Doporučený scénář
Analýza vědeckých článků a extrakce informací z obrázků.

Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) je velkokapacitní multimodální jazykový model od společnosti Meta, postavený na architektuře mixture-of-experts (MoE) se 128 experty a 17 miliardami aktivních parametrů na jeden průchod dopřednou sítí (celkem 400B). Podporuje multijazyčný textový a obrazový vstup a produkuje multijazyčný textový a kódový výstup ve 12 podporovaných jazycích. Maverick, optimalizovaný pro úlohy vidění a jazyka, je doladěn pomocí instrukcí pro chování podobné asistentovi, obrazové usuzování a všeobecnou multimodální interakci.

Maverick využívá ranou fúzi pro nativní multimodalitu a kontextové okno o velikosti 1 milionu tokenů. Byl trénován na kurátorské směsi veřejných, licencovaných a Meta-platform dat, pokrývající ~22 bilionů tokenů, s datovým cut-off v srpnu 2024. Maverick, vydaný 5. dubna 2025 pod licencí Llama 4 Community License, je vhodný pro výzkumné a komerční aplikace vyžadující pokročilé multimodální porozumění a vysokou propustnost modelu.

Unikátní charakteristiky

Llama 4 Maverick je multimodální model s velkým kontextovým oknem (1 milion tokenů) a architekturou MoE. Vyniká ve vědeckých úlohách (GPQA Diamond 67.1%, MATH-500 88.9%), ale má slabší výsledky v logice a programování.

Silné stránky

Věda a matematika

Vynikající výsledky ve vědeckých a matematických benchmarkách, jako je GPQA Diamond (67.1%) a MATH-500 (88.9%).

Kontextové okno

Velké kontextové okno (1,048,576 tokenů) umožňuje zpracovávat rozsáhlé dokumenty a složité konverzace.

Slabé stránky

Programování

Slabší výsledky v programovacích benchmarkách (LiveCodeBench 39.7%).

Logické uvažování

Velmi nízké skóre v benchmarku HLE (4.8%) naznačuje problémy s hard logic.

Srovnání s konkurencí

Anthropic anthropic/claude-opus-4.5
Výrazně dražší (cca 35x vstup, 36x výstup)

Claude Opus je silnější v obecné inteligenci, ale dražší.

Google google/gemini-3-pro-preview
Dražší (cca 14x vstup, 17x výstup)

Gemini 3 Pro nabízí multimodální schopnosti, ale za vyšší cenu.

X-AI x-ai/grok-4.1-fast
Levnější (cca 1.4x vstup, 2.7x levnější výstup)

Grok nabízí větší kontextové okno a nižší cenu, ale pravděpodobně nižší výkon v náročnějších úlohách.

MistralAI mistralai/ministral-14b-2512
Podobná cena vstupu, výrazně levnější výstup

Ministral 14B je levnější na výstup, ale nemá multimodální schopnosti.

Doporučení

Cílová skupina

  • Výzkumníci
  • Data scientists

Vhodné pro

  • Analýza vědeckých dat
  • Zpracování rozsáhlých dokumentů

Nevhodné pro

  • Vývoj aplikací vyžadujících robustní logické uvažování
  • Úkoly s vysokými nároky na programování

Verdikt

Llama 4 Maverick je vhodný pro výzkumníky a data scientisty, kteří potřebují zpracovávat velké objemy dat a využívat multimodální vstupy, ale měli by zvážit jeho slabší stránky v logice a programování.