Llama 4 Scout — Benchmarky, schopnosti a případy použití
Llama 4 Scout je open-weight model umělé inteligence od Meta (17B/109B MoE (16 expertů)), zařazený do kategorie Established s kontextovým oknem 10 milionů token...
4 min čtení
Llama 4 Maverick je prověřený AI model stále široce nasazovaný v produkčních systémech, vyvinutý společností Meta a vydaný v dubnu 2025. Jako open-weight model má veřejně dostupné natrénované váhy — můžete jej hostovat sami, doladit na vlastních datech nebo provozovat on-premise bez závislosti na API. Kontextové okno o velikosti 1M tokenů je dostatečně velké pro celé kódové základny, rozsáhlé technické dokumenty nebo dlouhé agentní relace bez zkracování.
Na FlowHunt AI Leaderboard je jedním z 24 sledovaných modelů, vyhodnocených na 3 benchmarcích. Výrazná skóre: 80,5 % na MMLU-Pro (#4 z 8); 43,4 % na LiveCodeBench (#4 z 5); 69,8 % na GPQA Diamond (#11 ze 14).
Llama 4 Maverick byl vydán 5. dubna 2025 jako vlajkový model Llama 4 od Meta. Maverick představil nativní multimodální architekturu mixture-of-experts — první model Llama schopný zpracovávat obrázky na úrovni uvažování — s využitím 17B aktivních parametrů z fondu 400B se 128 experty. Při uvedení byl nejsilnějším open-weight modelem v úlohách vizuálního porozumění, čímž umožnil první generaci open-weight agentů schopných práce s obrazem. Jeho kontextové okno 1M tokenů a multimodální schopnosti z něj udělaly referenční model pro vývoj open-weight agentních aplikací v první polovině roku 2025, než si uzavřené modely kategorie Frontier rozšířily svůj náskok.
Poznámka: Při uvedení nejlepší multimodální open-weight model. Vejde se na jeden H100 host.
- Vydáno
- Duben 2025
- Parametry
- 17B/400B MoE (128 expertů)
- Kontext
- 1M tokenů
- Váhy
- Otevřené
- Kategorie
- Established
- Poskytovatel
- Meta
Llama 4 Maverick Benchmark Rankings
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 69.8% | 11 of 14 | SR | Graduate-level Google-proof science Q&A |
| MMLU-Pro | 80.5% | 4 of 8 | SR | Hard knowledge reasoning, 12K questions |
| LiveCodeBench | 43.4% | 4 of 5 | SR | Competitive programming, continuously updated |
Detailed Benchmark Scores
GPQA ◇
SR
69.8%
Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-P
SR
80.5%
Hard knowledge reasoning, 12K questions
LiveCode
SR
43.4%
Competitive programming, continuously updated
Llama 4 Maverick vs. Established Peers
Head-to-head benchmark comparison with other Established-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | Llama 4 Maverick | GPT-4o | Llama 4 Scout |
|---|---|---|---|
| GPQA ◇ | 69.8% | 53.6% | — |
| MMLU-P | 80.5% | 72.6% | 52.2% |
| LiveCode | 43.4% | — | 32.8% |
About Meta
Meta Platforms (dříve Facebook) je jednou z největších technologických společností na světě se sídlem v Menlo Parku v Kalifornii, známá především díky Facebooku, Instagramu, WhatsAppu a Threads. Prostřednictvím Meta AI (dříve FAIR) se společnost stala nejplodnějším vydavatelem velkých jazykových modelů s otevřenými váhami v rámci rodiny Llama. Řada Llama 4 – Maverick, Scout a Behemoth – byla vydána pod liberálními komunitními licencemi a zůstává nejstahovanějšími modely s otevřenými váhami na platformách jako Hugging Face. AI strategie Meta je mezi velkými laboratořemi jedinečná: namísto provozování komerčního API uvolňuje Meta modely otevřeně pro výzkumné a komerční účely, integruje funkce generativní AI do svých vlastních aplikací a veřejně se zasazuje o uvolňování modelů s otevřenými váhami jako o nejdemokratičtější přístup k vývoji AI.
Případy použití
K čemu Llama 4 Maverick použít
- Vědecké a technické uvažování
Llama 4 Maverick dosahuje 69 % na GPQA Diamond (#11 ze 14 modelů), což je okolo nebo nad úrovní lidských expertů s PhD. Zvládá náročné vědecké uvažování, sumarizaci odborné literatury a znalostně náročné úkoly napříč STEM obory.
- Vlastní hostování a soukromá nasazení
Llama 4 Maverick je open-weight model (17B/400B MoE (128 expertů) parametrů) — jeho natrénované váhy jsou veřejně dostupné ke stažení a samostatnému nasazení. Spouštějte jej na vlastním GPU hardwaru nebo privátním cloudu, čímž zajistíte, že data nikdy neopustí vaše prostředí, eliminujete náklady za API tokeny při škálování nebo model doladíte na proprietárních datech.
- Analýza dlouhých dokumentů a kódových základen
S kontextovým oknem 1M tokenů dokáže Llama 4 Maverick zpracovat celé softwarové repozitáře, dlouhé právní smlouvy, rozsáhlé výzkumné zprávy o délce knih nebo rozsáhlé historie konverzací v jediném promptu — což umožňuje hlubokou Q&A nad dokumenty, uvažování napříč soubory v kódové základně a komplexní sumarizaci bez nutnosti chunkování nebo RAG pipeline.
Strengths & Limitations
Strengths
- Pokročilé vědecké Q&A — 69 % GPQA Diamond
- Vlastní hostování a soukromá nasazení (open-weight)
- Velmi dlouhé dokumenty a rozsáhlé kódové základny (1M kontext)
Limitations
- Výrazně zaostává za špičkovými modely roku 2026 v agentním kódování a komplexním uvažování
Prohlédněte si celý žebříček AI modelů
Porovnejte všech 24 modelů napříč 11 benchmarky — řaditelné, s uvedením zdrojů a aktualizované v červnu 2026.
Často kladené otázky
Zjistit více
Llama 3.3 70B — Benchmarky, schopnosti a případy použití
Llama 3.3 70B je open-weight model AI od společnosti Meta (70B dense), zařazený do kategorie Established s kontextovým oknem 128K tokenů. Je k dispozici přímo v...
4 min čtení
Velký jazykový model Meta AI (LLaMA)
Velký jazykový model Meta AI (LLaMA) je špičkový model pro zpracování přirozeného jazyka vyvinutý společností Meta. S až 65 miliardami parametrů vyniká LLaMA v ...
2 min čtení
AI
Language Model
+6