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Head-to-Head Model Comparison

Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

MetaのLlama 4 ScoutとMetaのLlama 4 Maverickは、注目度の高い主要AIモデルです。Llama 4 Scoutは3.5M トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のLlama 4 Maverickは1M トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

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

オープンウェイト基盤モデル

Meta の Llama 4 Scout は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。3.5M のコンテキストウィンドウ、毎秒 95 トークンの生成速度、知能指数 76/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

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

ネイティブ・マルチモーダルAI

Meta の Llama 4 Maverick は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 85 トークンの生成速度、知能指数 84/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

62%

ひと目でわかる主な違い

  • 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%

分野別勝者スコアカード

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

検証済みベンチマークスコア比較

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

レイテンシ＆応答時間

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

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

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 のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（MMLU-Pro 78% · Arena Elo 1370）
  • 毎秒 95 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 650ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (17B (109B total MoE))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Llama 4 Maverick · Strengths & Key Advantages

  • 1M のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 72.5%）
  • 毎秒 85 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 550ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (17B (400B total MoE))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

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

技術仕様・スペック

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: よくある質問 (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.

総合評価

Llama 4 Scout（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とLlama 4 Maverick（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではLlama 4 Maverickがリードし、応答速度とスループットではLlama 4 Scoutが優れ、APIコスト効率ではLlama 4 Scoutが有利です。

よくある質問 (FAQ)

コーディングや複雑な推論には Llama 4 Scout と Llama 4 Maverick のどちらが適していますか？+

総合知能指数およびコーディング評価では Llama 4 Maverick が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。

Llama 4 Scout と Llama 4 Maverick ではどちらのAPI料金が安いですか？+

Llama 4 Scout は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Llama 4 Maverick は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Llama 4 Scout がより経済的です。

コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+

コンテキストウィンドウは Llama 4 Scout が 3.5M トークン、Llama 4 Maverick が 1M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Llama 4 Scout がリードしています。

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.

公的ソース: MetaおよびMeta公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。