Ist Llama 4 Maverick Open-Source oder Open-Weight?

Llama 4 Maverick ist ein Open-Weight-Modell. Seine trainierten Gewichte sind öffentlich zum Herunterladen, Selbst-Hosten und Feintunen verfügbar. Sie können es auf Ihrer eigenen Infrastruktur ohne API-Gebühren pro Token ausführen. Hinweis: Open-Weight ist nicht dasselbe wie Open-Source – der Trainingscode und die Daten sind möglicherweise nicht vollständig öffentlich.

Anhand welcher Benchmarks wurde Llama 4 Maverick evaluiert?

Llama 4 Maverick wurde anhand folgender Benchmarks evaluiert: GPQA Diamond (69,8 %), MMLU-Pro (80,5 %), LiveCodeBench (43,4 %). Mit SR gekennzeichnete Werte wurden vom Anbieter selbst gemeldet; mit 3P oder AA gekennzeichnete Werte wurden unabhängig von Dritten überprüft.

Kann ich Llama 4 Maverick in FlowHunt nutzen?

Llama 4 Maverick ist derzeit nicht in FlowHunt integriert. FlowHunt bietet Zugriff auf die Claude 4.x-Serie, GPT-5-Serie, DeepSeek V4, Qwen 3.7, Llama 4 und andere führende Modelle. Eine vollständige Liste der verfügbaren Modelle finden Sie auf der KI-Rangliste.

Wie schneidet Llama 4 Maverick im Vergleich zu anderen KI-Modellen ab?

Sie können Llama 4 Maverick mit allen 24 auf der FlowHunt KI-Rangliste erfassten Modellen vergleichen – mithilfe der sortierbaren Benchmark-Tabelle. Der Abschnitt Benchmark-Rankings auf dieser Seite zeigt die Platzierung von Llama 4 Maverick in den einzelnen Benchmarks, in denen es evaluiert wurde.

Llama 4 Maverick

EstablishedOpen-weight

Try in FlowHunt

Llama 4 Maverick ist ein bewährtes KI-Modell, das nach wie vor weit verbreitet in Produktionssystemen eingesetzt wird. Es wurde von Meta entwickelt und im April 2025 veröffentlicht. Als Open-Weight-Modell sind seine trainierten Gewichte öffentlich verfügbar – Sie können es selbst hosten, auf proprietären Daten feintunen oder vor Ort ohne API-Abhängigkeiten betreiben. Das Kontextfenster von 1 Million Token ist groß genug, um gesamte Codebasen, umfangreiche technische Dokumente oder ausgedehnte agentische Sitzungen ohne Kürzung zu erfassen.

Auf der FlowHunt KI-Rangliste ist es eines von 24 erfassten Modellen, evaluiert in 3 Benchmarks. Herausragende Ergebnisse: 80,5 % bei MMLU-Pro (#4 von 8); 43,4 % bei LiveCodeBench (#4 von 5); 69,8 % bei GPQA Diamond (#11 von 14).

Llama 4 Maverick wurde am 5. April 2025 als Metas Flaggschiff-Modell der Llama-4-Reihe veröffentlicht. Maverick führte eine native multimodale Mixture-of-Experts-Architektur ein – das erste Llama-Modell, das Bilder auf Reasoning-Ebene verarbeiten kann – mit 17B aktiven Parametern aus einem Pool von 400B und 128 Experten. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung war es das leistungsstärkste Open-Weight-Modell für visuelle Verständnisaufgaben und ermöglichte die erste Generation visuell fähiger Open-Weight-Agenten. Sein 1-Millionen-Token-Kontextfenster und die multimodale Fähigkeit machten es in der ersten Hälfte des Jahres 2025 zum Referenzmodell für die Entwicklung offener agentischer Anwendungen, bevor die Closed Modelle der Frontier-Stufe ihren Vorsprung ausbauten.

Hinweis: Beste multimodale Open-Weight-Lösung ihrer Klasse zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Läuft auf einem einzelnen H100-Host.

Try in FlowHunt

Veröffentlicht: April 2025
Parameter: 17B/400B MoE (128 Experten)
Kontext: 1M Token
Gewichte: Offen
Stufe: Established
Anbieter: 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 Founded 2004 · Menlo Park, CA

Website →

Meta Platforms (ehemals Facebook) ist eines der größten Technologieunternehmen der Welt mit Hauptsitz in Menlo Park, Kalifornien, und bekannt für Facebook, Instagram, WhatsApp und Threads. Über Meta AI (ehemals FAIR) ist das Unternehmen mit der Llama-Familie zum produktivsten Herausgeber von Open-Weight-Sprachmodellen geworden. Die Llama-4-Serie – Maverick, Scout und Behemoth – wurde unter großzügigen Community-Lizenzen veröffentlicht und sind die am meisten heruntergeladenen Open-Weight-Modelle auf Plattformen wie Hugging Face. Metas KI-Strategie unterscheidet sich von anderen großen Laboren: Anstatt eine kommerzielle API zu betreiben, veröffentlicht Meta Modelle offen für Forschung und kommerzielle Nutzung, integriert generative KI-Funktionen in seine eigenen Anwendungen und hat sich öffentlich für Open-Weight-Veröffentlichungen als demokratischsten Ansatz der KI-Entwicklung ausgesprochen.

Anwendungsfälle

Wofür Llama 4 Maverick geeignet ist

Wissenschaftliches & technisches Reasoning: Llama 4 Maverick erreicht 69 % bei GPQA Diamond (#11 von 14 Modellen) – etwa auf oder über dem Niveau menschlicher PhD-Experten. Es bewältigt anspruchsvolles wissenschaftliches Reasoning, die Zusammenfassung von Forschungsliteratur und wissensintensive Aufgaben in MINT-Disziplinen.
Selbst gehostete & private Bereitstellungen: Llama 4 Maverick ist Open-Weight (17B/400B MoE (128 Experten) Parameter) – seine trainierten Gewichte sind öffentlich zum Herunterladen und zur Eigenbereitstellung verfügbar. Führen Sie es auf Ihrer eigenen GPU-Hardware oder privaten Cloud aus, um sicherzustellen, dass Daten Ihre Umgebung nie verlassen, eliminieren Sie Kosten pro Token im großen Maßstab oder feintunen Sie das Modell auf proprietären Datensätzen.
Langdokument- & Codebase-Analyse: Mit einem Kontextfenster von 1 Million Token kann Llama 4 Maverick vollständige Software-Repositories, lange juristische Verträge, buchlange Forschungsberichte oder umfangreiche Gesprächsverläufe in einer einzigen Eingabeaufforderung erfassen – und ermöglicht so tiefgehende Dokumenten-Q&A, codebase-übergreifendes Reasoning und umfassende Zusammenfassungen ohne Chunking-Heuristiken oder RAG-Pipelines.

Strengths & Limitations

Strengths

Fortschrittliche wissenschaftliche Q&A – 69 % GPQA Diamond
Selbst gehostete & datenschutzsichere Bereitstellungen (Open-Weight)
Sehr lange Dokumente und große Codebasen (1M Kontext)

Limitations

Deutlich hinter den KI-Modellen von 2026 bei agentischem Coding und komplexem Reasoning

Weitere Vergleiche

Zur vollständigen KI-Modell-Rangliste

Vergleichen Sie alle 24 Modelle in 11 Benchmarks – sortierbar, mit Quellenangaben, aktualisiert Juni 2026.

← Zurück zur KI-Rangliste In FlowHunt ausprobieren

Häufig gestellte Fragen

: Llama 4 Maverick ist ein bewährtes KI-Modell, das nach wie vor weit verbreitet in Produktionssystemen eingesetzt wird. Es wurde von Meta entwickelt und im April 2025 veröffentlicht. Es bewältigt allgemeine KI-Aufgaben wie Schreiben, Analyse, Zusammenfassung und Fragenbeantwortung.
: Llama 4 Maverick ist ein Open-Weight-Modell. Seine trainierten Gewichte sind öffentlich zum Herunterladen, Selbst-Hosten und Feintunen verfügbar. Sie können es auf Ihrer eigenen Infrastruktur ohne API-Gebühren pro Token ausführen. Hinweis: Open-Weight ist nicht dasselbe wie Open-Source – der Trainingscode und die Daten sind möglicherweise nicht vollständig öffentlich.
: Llama 4 Maverick unterstützt ein Kontextfenster von 1 Million Token – groß genug, um gesamte Codebasen, umfangreiche technische Dokumente oder ausgedehnte agentische Sitzungen ohne Kürzung zu erfassen.
: Llama 4 Maverick wurde anhand folgender Benchmarks evaluiert: GPQA Diamond (69,8 %), MMLU-Pro (80,5 %), LiveCodeBench (43,4 %). Mit SR gekennzeichnete Werte wurden vom Anbieter selbst gemeldet; mit 3P oder AA gekennzeichnete Werte wurden unabhängig von Dritten überprüft.
: Llama 4 Maverick ist derzeit nicht in FlowHunt integriert. FlowHunt bietet Zugriff auf die Claude 4.x-Serie, GPT-5-Serie, DeepSeek V4, Qwen 3.7, Llama 4 und andere führende Modelle. Eine vollständige Liste der verfügbaren Modelle finden Sie auf der KI-Rangliste.
: Sie können Llama 4 Maverick mit allen 24 auf der FlowHunt KI-Rangliste erfassten Modellen vergleichen – mithilfe der sortierbaren Benchmark-Tabelle. Der Abschnitt Benchmark-Rankings auf dieser Seite zeigt die Platzierung von Llama 4 Maverick in den einzelnen Benchmarks, in denen es evaluiert wurde.

Mehr erfahren

Llama 4 Scout — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle

Llama 4 Scout ist ein Open-Weight-KI-Modell von Meta (17B/109B MoE (16 Experten)), eingestuft als Established-Tier mit einem Kontextfenster von 10 Millionen Tok...

Apr 5, 2025 4 Min. Lesezeit

Llama 3.3 70B — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle

Llama 3.3 70B ist ein Open-Weight-KI-Modell von Meta (70B dicht), eingestuft als etablierte Stufe mit einem Kontextfenster von 128K Token. Es ist direkt in Flow...

Dec 6, 2024 4 Min. Lesezeit

GPT-4o — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle

GPT-4o ist ein proprietäres KI-Modell von OpenAI, eingestuft in die Kategorie Etabliert mit einem Kontextfenster von 128K Token. Es ist direkt in FlowHunt verfü...

May 13, 2024 4 Min. Lesezeit