Qu'est-ce que Llama 4 Maverick ?

Llama 4 Maverick est un modèle d'IA éprouvé encore largement déployé dans les systèmes de production, développé par Meta et publié en avril 2025. Il gère des tâches d'IA générales, notamment la rédaction, l'analyse, le résumé et le question-réponse.

Llama 4 Maverick est-il open-source ou open-weight ?

Llama 4 Maverick est un modèle open-weight. Ses poids entraînés sont publiquement disponibles pour le téléchargement, l'hébergement autonome et le fine-tuning. Vous pouvez l'exécuter sur votre propre infrastructure sans frais d'API par token. Notez qu'open-weight n'est pas équivalent à open-source : le code d'entraînement et les données peuvent ne pas être entièrement publics.

Puis-je utiliser Llama 4 Maverick dans FlowHunt ?

Llama 4 Maverick n'est actuellement pas intégré dans FlowHunt. Consultez le classement IA complet pour savoir quels modèles sont disponibles.

Meta Established Poids ouverts Absent de FlowHunt

Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick est un modèle d’IA éprouvé encore largement déployé dans les systèmes de production, développé par Meta et publié en avril 2025. En tant que modèle open-weight, ses poids entraînés sont publiquement disponibles — vous pouvez l’héberger vous-même, l’affiner sur des données propriétaires ou l’exécuter sur site sans dépendances d’API. La fenêtre de contexte de 1 million de tokens est suffisamment grande pour contenir des bases de code entières, de longs documents techniques ou des sessions agentiques étendues sans troncature.

Llama 4 Maverick a été publié le 5 avril 2025 en tant que modèle phare Llama 4 de Meta. Maverick a introduit une architecture native multimodale à mélange d’experts — le premier modèle Llama capable de traiter les images au niveau du raisonnement — utilisant 17 milliards de paramètres actifs issus d’un pool de 400 milliards avec 128 experts. À son lancement, c’était le modèle open-weight le plus performant sur les tâches de compréhension visuelle, permettant la première génération d’agents open-weight capables de vision. Sa fenêtre de contexte d’un million de tokens et sa capacité multimodale en ont fait le modèle de référence pour le développement d’applications agentiques open-weight au cours du premier semestre 2025, avant que les modèles fermés de niveau Frontière n’étendent leur avance.

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Benchmarks

Chaque score n'apparaît qu'une fois, avec son rang parmi les modèles suivis et l'indication de qui l'a mesuré.

Comparé aux modèles de niveau Established sur la même échelle

Llama 4 Maverickce modèle
GPT-4oce modèle est en tête sur 3 sur 3
Llama 4 Scoutce modèle est en tête sur 3 sur 5

Vérifié évaluateur indépendant, compte pour le classement

Général

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Source ↗

Llama 4 Maverick 10,0 GPT-4o 8,4 Llama 4 Scout 8,1

#39sur 45 Vérifié

Agents

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Source ↗

Llama 4 Maverick 0,0% GPT-4o Llama 4 Scout 0,0%

#33sur 36 Vérifié

Raisonnement

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

Source ↗

Llama 4 Maverick 4,9% GPT-4o 2,4% Llama 4 Scout 3,8%

#37sur 44 Vérifié

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Source ↗Aussi : Autodéclaré 69,8%

Llama 4 Maverick 67,1% GPT-4o 54,3% Llama 4 Scout 58,7%

#31sur 37 Vérifié

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Source ↗

Llama 4 Maverick 0,0% GPT-4o Llama 4 Scout 0,0%

#26sur 27 Vérifié

À Quoi Sert Llama 4 Maverick

Raisonnement Scientifique et Technique

Il gère le raisonnement scientifique exigeant, le résumé de littérature de recherche et les tâches à forte intensité de connaissances dans toutes les disciplines STEM.

Déploiements Autonomes et Privés

Llama 4 Maverick est un modèle open-weight (17B/400B MoE (128 experts) paramètres) — ses poids entraînés sont publiquement disponibles pour le téléchargement et le déploiement autonome. Exécutez-le sur votre propre matériel GPU ou cloud privé pour garantir que vos données ne quittent jamais votre environnement, éliminez les coûts d'API par token à grande échelle, ou affinez le modèle sur des ensembles de données propriétaires.

Analyse de Documents Longs et de Bases de Code

Avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens, Llama 4 Maverick peut ingérer des dépôts logiciels entiers, de longs contrats juridiques, des rapports de recherche de la taille d'un livre ou de vastes historiques de conversation en une seule requête — permettant un question-réponse approfondi sur les documents, un raisonnement inter-fichiers sur les bases de code, et un résumé complet sans heuristiques de découpage ni pipelines RAG.

Points forts et limites

Points forts

Question-réponse scientifique avancé
Déploiements autonomes et respectueux de la confidentialité des données (open-weight)
Très longs documents et grandes bases de code (1M de contexte)

Limites

Significativement en retrait par rapport aux modèles de pointe de 2026 pour le codage agentique et le raisonnement complexe

Utilisez une alternative dans FlowHunt

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Modèles d'IA Connexes

À propos de Meta Menlo Park, CA · Fondé 2004 · ai.meta.com

Meta Platforms (anciennement Facebook) est l'une des plus grandes entreprises technologiques mondiales, dont le siège est à Menlo Park, en Californie, et surtout connue pour Facebook, Instagram, WhatsApp et Threads. Via Meta AI (anciennement FAIR), l'entreprise est devenue l'éditeur le plus prolifique de grands modèles de langage à poids ouverts via la famille Llama. Les séries Llama 4 — Maverick, Scout et Behemoth — ont été publiées sous des licences communautaires permissives et restent les modèles à poids ouverts les plus téléchargés sur des plateformes comme Hugging Face. La stratégie IA de Meta est distincte parmi les grands laboratoires : plutôt que d'exploiter une API commerciale, Meta publie ses modèles ouvertement pour la recherche et l'usage commercial, intègre des fonctionnalités d'IA générative dans ses propres applications, et a publiquement plaidé en faveur des publications à poids ouverts comme l'approche la plus démocratique du développement de l'IA.

ai.meta.com ↗

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Comparez tous les modèles suivis sur des benchmarks de programmation, d'agents et de raisonnement, chaque score étant indiqué comme vérifié ou autodéclaré.

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Questions fréquemment posées

: Llama 4 Maverick est un modèle d'IA éprouvé encore largement déployé dans les systèmes de production, développé par Meta et publié en avril 2025. Il gère des tâches d'IA générales, notamment la rédaction, l'analyse, le résumé et le question-réponse.
: Llama 4 Maverick est un modèle open-weight. Ses poids entraînés sont publiquement disponibles pour le téléchargement, l'hébergement autonome et le fine-tuning. Vous pouvez l'exécuter sur votre propre infrastructure sans frais d'API par token. Notez qu'open-weight n'est pas équivalent à open-source : le code d'entraînement et les données peuvent ne pas être entièrement publics.
: Llama 4 Maverick prend en charge une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, suffisamment grande pour contenir des bases de code entières, de longs documents techniques ou des sessions agentiques étendues sans troncature.
: Llama 4 Maverick n'est actuellement pas intégré dans FlowHunt. Consultez le classement IA complet pour savoir quels modèles sont disponibles.

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