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Head-to-Head Model Comparison

Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Llama 4 Scout von Meta und Llama 4 Maverick von Meta gehören zu den führenden KI-Modellen. Llama 4 Scout bietet ein Kontextfenster von 3.5M Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Llama 4 Maverick 1M Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Meta

Llama 4 Scout

Open-Weights-Basismodell

Llama 4 Scout von Meta ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 3.5M Kontextfenster, 95 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 76/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugan

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

3.5M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Meta

Llama 4 Maverick

Nativ Multimodale KI

Llama 4 Maverick von Meta ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 1M Kontextfenster, 85 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 84/100 und kostenlosem Open-Weights-Z

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

62%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLlama 4 ScoutLlama 4 Maverick
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7684
Provider
MetaMeta
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 text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
95 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A62%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A72.5%

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Llama 4 Scout
+12% faster generation
Context
Llama 4 Scout
3.5M tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 4 ScoutLlama 4 Maverick
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs62%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs72.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

78%vs80.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1370ptsvs1415pts
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

92.5%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs85 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Llama 4 Scout0.65s
Llama 4 Maverick0.55s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama 4 Scout5.91s
Llama 4 Maverick6.43s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Llama 4 Scout Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 4 Maverick Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Llama 4 Scout · Strengths & Key Advantages

  • 3.5M Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (MMLU-Pro 78% · Arena Elo 1370)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 95 Token/Sekunde bei nur 650 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (17B (109B total MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Llama 4 Maverick · Strengths & Key Advantages

  • 1M Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 72.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 85 Token/Sekunde bei nur 550 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (17B (400B total MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricLlama 4 ScoutLlama 4 Maverick
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
10K15K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama 4 ScoutLlama 4 Maverick
Official API Model ID (SDK)meta-llama/Llama-4-Scoutmeta-llama/Llama-4-Maverick
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042025-04
Knowledge CutoffJanuary 2025January 2025
ArchitectureExtreme-context sparse MoE multimodal transformer (17B active / 109B total)High-capacity sparse MoE multimodal transformer (17B active / 400B total)
Parameters17B (109B total MoE)17B (400B total MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 11 GB VRAM (4-bit Quantized) · 37 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 11 GB VRAM (4-bit Quantized) · 37 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl Llama 4 Scout (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Llama 4 Maverick (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Llama 4 Maverick führt bei komplexem Reasoning und Coding, Llama 4 Scout liefert den höheren Token-Durchsatz und Llama 4 Scout ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Llama 4 Scout oder Llama 4 Maverick?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Llama 4 Maverick vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Llama 4 Scout und Llama 4 Maverick?+

Llama 4 Scout kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Llama 4 Maverick liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Llama 4 Scout günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Llama 4 Scout bietet 3.5M Tokens Kontext gegenüber 1M Tokens bei Llama 4 Maverick. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Llama 4 Scout vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Meta und Meta, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).