Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Llama 4 Scout by Meta and Llama 4 Maverick by Meta represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Llama 4 Scout provides an expanded memory horizon with 3,500K tokens. In latency-sensitive production environments, Llama 4 Scout leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Llama 4 Scout
১০M কনটেক্সট কিংবিশ্ব-record দীর্ঘ-কনটেক্সট ওপেন মডেল supporting ~3.5 মিলিয়ন টোকেন এর জন্য সম্পূর্ণ codebase এবং ভিডিও library ইনজেশন.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
3.5M tokens
N/A
Llama 4 Maverick
ওপেন মাল্টিমোডালফ্ল্যাগশিপ ওপেন মাল্টিমোডাল MoE মডেল প্রদানকারী ফ্রন্টিয়ার বুদ্ধিমত্তা -এ উচ্চ সার্ভিং দক্ষতা.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1M tokens
62%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 4 Scout has a larger context window (4M vs 1M tokens).
- Llama 4 Scout is faster at 95 tok/s vs 85 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Llama 4 Scout | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 76 | 84 |
Provider | Meta | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 3.5M tokens~5,250 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 62% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 72.5% |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Llama 4 Scout · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Colossal 3.5 মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো
- Sparse MoE আর্কিটেকচার keeps সক্রিয় compute প্রতি শুধুমাত্র 17B
- ওপেন-ওয়েটস available এর জন্য লোকাল ডেপ্লয়মেন্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় উচ্চ unified মেমোরি প্রতি store সম্পূর্ণ 109B weights
- Secondary রিজনিং গভীরতা এর তুলনায় ডেন্স রিজনিং মডেলগুলো
Llama 4 Maverick · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Rivals leading বাণিজ্যিক মডেলগুলো জুড়ে কোডিং এবং STEM
- 1M কনটেক্সট উইন্ডো
- ওপেন-ওয়েটস সহ accessible 17B সক্রিয় প্যারামিটার রাউটিং
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Total weight ফুটপ্রিন্ট এর 400B প্রয়োজন হয় multi-GPU ক্লাস্টার
- Does নয় feature বর্ধিত নেটিভ চেইন-অফ-থট
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Llama 4 Scout | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 10K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Llama 4 Scout | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | meta-llama/Llama-4-Scout | meta-llama/Llama-4-Maverick |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2025-04 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2025 | January 2025 |
| আর্কিটেকচার | Extreme-context sparse MoE multimodal transformer (17B active / 109B total) | High-capacity sparse MoE multimodal transformer (17B active / 400B total) |
| প্যারামিটার স্কেল | 17B (109B total MoE) | 17B (400B total MoE) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 11 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 37 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 11 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 37 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 4 Scout or Llama 4 Maverick?
Llama 4 Maverick is more intelligent. It scores 84 compared with 76 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 4 Scout is faster, generating 95 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 4 Maverick has lower latency, with a time to first token of 0.55s compared with 0.65s.
Which model has a larger context window?
Llama 4 Scout has a larger context window, supporting 3.5M tokens compared with 1M tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Llama 4 Scout if your priority is Whole-repository code analysis, multi-hour video understanding, and legal book ingestion. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 4 Maverick if your workflow prioritizes Enterprise private cloud deployments, sophisticated coding assistants, and multimodal analysis. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Llama 4 Scout compare to Llama 4 Maverick in API token pricing and cost per token?+
Both Llama 4 Scout and Llama 4 Maverick are open-weights foundation models available at $0.00 direct API cost when self-hosted, or offered at identical baseline rates across major inference providers. Model selection depends on GPU deployment sizing and specialized benchmark performance rather than raw token price.
Which model has a larger context window: Llama 4 Scout or Llama 4 Maverick?+
Llama 4 Scout supports a context window of 3,500K tokens (~2,625k words), while Llama 4 Maverick supports 1,000K tokens (~750k words). Therefore, Llama 4 Scout can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Llama 4 Scout or Llama 4 Maverick?+
Llama 4 Scout scores at the frontier of coding benchmarks, while Llama 4 Maverick scores 62%. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Llama 4 Maverick provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Llama 4 Scout and Llama 4 Maverick?+
Llama 4 Scout is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Llama 4 Maverick focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Llama 4 Scout and Llama 4 Maverick?+
Llama 4 Scout generates approximately 95 tokens per second, while Llama 4 Maverick delivers 85 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Llama 4 Scout provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Llama 4 Scout and Llama 4 Maverick to optimize costs?+
Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to Llama 4 Scout, and route deep architectural or complex reasoning queries to Llama 4 Scout. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemma 3 vs Llama 4 Scout: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 4 Maverick vs Llama 3.3 70B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3-Next 80B-A3B Instruct vs Llama 4 Scout: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs