Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Meta-এর Llama 4 Scout এবং Meta-এর Llama 4 Maverick হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Llama 4 Scout মডেলে রয়েছে 3.5M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.00/$0.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Llama 4 Maverick মডেলে রয়েছে 1M টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.00/$0.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Llama 4 Scout
ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেলMeta-এর Llama 4 Scout হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 3.5M কনটেক্সট উইন্ডো, 95 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 76/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
3.5M tokens
N/A
Llama 4 Maverick
নেটিভ মাল্টিমোডাল এআইMeta-এর Llama 4 Maverick হলো টেক্সট ও ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং মাল্টিমোডাল ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 85 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 84/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান কর
$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
- 3.5M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 33K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 78% · Arena Elo 1370)
- 95 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 650ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (17B (109B total MoE)) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
Llama 4 Maverick · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 33K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 72.5%)
- 85 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 550ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (17B (400B total MoE)) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
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
Llama 4 Scout (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Llama 4 Maverick (টেক্সট ও ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং মাল্টিমোডাল ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Llama 4 Maverick এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Llama 4 Scout সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Llama 4 Scout সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Llama 4 Scout নাকি Llama 4 Maverick কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Llama 4 Maverick এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
Llama 4 Scout এবং Llama 4 Maverick-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
Llama 4 Scout-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.00 / $0.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Llama 4 Maverick-এর মূল্য $0.00 / $0.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Llama 4 Scout বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
Llama 4 Scout মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 3.5M টোকেন এবং Llama 4 Maverick মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Llama 4 Scout দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemma 3 বনাম Llama 4 Scout: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Llama 4 Maverick বনাম Llama 3.3 70B: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Qwen3-Next 80B-A3B Instruct বনাম Llama 4 Scout: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-Mini বনাম Laguna XS 2.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
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: Meta ও Meta অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।