Llama 4 Maverick é open-source ou open-weight?

Llama 4 Maverick é um modelo de pesos abertos (open-weight). Seus pesos treinados estão disponíveis publicamente para download, auto-hospedagem e fine-tuning. Você pode executá-lo em sua própria infraestrutura sem taxas de API por token. Observe que open-weight não é o mesmo que open-source: o código de treinamento e os dados podem não ser totalmente públicos.

Em quais benchmarks o Llama 4 Maverick foi avaliado?

Llama 4 Maverick foi avaliado em: GPQA Diamond (69,8%), MMLU-Pro (80,5%), LiveCodeBench (43,4%). Pontuações marcadas como SR são auto reportadas pelo provedor; pontuações marcadas como 3P ou AA foram verificadas de forma independente por terceiros.

Posso usar Llama 4 Maverick no FlowHunt?

Llama 4 Maverick não está integrado atualmente no FlowHunt. O FlowHunt oferece acesso à série Claude 4.x, série GPT-5, DeepSeek V4, Qwen 3.7, Llama 4 e outros modelos líderes. Consulte o AI Leaderboard completo para ver quais modelos estão disponíveis.

Como Llama 4 Maverick se compara a outros modelos de IA?

Você pode comparar Llama 4 Maverick com todos os 24 modelos monitorados no FlowHunt AI Leaderboard usando a tabela de benchmarks ordenável. A seção Benchmark Rankings nesta página mostra a posição do Llama 4 Maverick em cada benchmark no qual foi avaliado.

Llama 4 Maverick

EstablishedOpen-weight

Try in FlowHunt

Llama 4 Maverick é um modelo de IA consolidado ainda amplamente implantado em sistemas de produção, desenvolvido pela Meta e lançado em abril de 2025. Como um modelo de pesos abertos, seus pesos treinados estão disponíveis publicamente — você pode auto-hospedá-lo, fazer fine-tuning com dados proprietários ou executá-lo on-premise sem dependências de API. A janela de contexto de 1 milhão de tokens é grande o suficiente para conter bases de código inteiras, documentos técnicos extensos ou sessões de agente prolongadas sem truncamento.

No FlowHunt AI Leaderboard, ele é um dos 24 modelos monitorados, avaliado em 3 benchmarks. Pontuações de destaque: 80,5% no MMLU-Pro (#4 de 8); 43,4% no LiveCodeBench (#4 de 5); 69,8% no GPQA Diamond (#11 de 14).

Llama 4 Maverick foi lançado em 5 de abril de 2025 como o principal modelo Llama 4 da Meta. O Maverick introduziu uma arquitetura multimodal nativa de mistura de especialistas (mixture-of-experts) — o primeiro modelo Llama capaz de processar imagens em nível de raciocínio — usando 17B parâmetros ativos de um pool de 400B com 128 especialistas. No lançamento, era o modelo de pesos abertos mais forte em tarefas de compreensão visual, possibilitando a primeira geração de agentes de pesos abertos com capacidade de visão. Sua janela de contexto de 1M tokens e capacidade multimodal o tornaram o modelo de referência para o desenvolvimento de aplicações de agentes de pesos abertos durante o primeiro semestre de 2025, antes que os modelos fechados de nível Frontier ampliassem sua liderança.

Nota: Melhor multimodal de pesos abertos na época do lançamento. Cabe em um único host H100.

Try in FlowHunt

Lançamento: Abril 2025
Parâmetros: 17B/400B MoE (128 especialistas)
Contexto: 1M tokens
Pesos: Abertos
Nível: Established
Provedor: 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 →

A Meta Platforms (anteriormente Facebook) é uma das maiores empresas tecnológicas do mundo, com sede em Menlo Park, Califórnia, e mais conhecida pelo Facebook, Instagram, WhatsApp e Threads. Através da Meta AI (anteriormente FAIR), a empresa tornou-se a publicadora mais prolífica de modelos de linguagem de grande escala de pesos abertos através da família Llama. A série Llama 4 — Maverick, Scout e Behemoth — foi lançada sob licenças comunitárias permissivas e continua a ser os modelos de pesos abertos mais descarregados em plataformas como o Hugging Face. A estratégia de IA da Meta é distinta entre os grandes laboratórios: em vez de operar uma API comercial, a Meta lança modelos abertamente para investigação e uso comercial, integra funcionalidades de IA generativa nas suas próprias aplicações e defende publicamente os lançamentos de pesos abertos como a abordagem mais democrática para o desenvolvimento de IA.

Casos de Uso

Para que Usar Llama 4 Maverick

Raciocínio Científico e Técnico: Llama 4 Maverick pontua 69% no GPQA Diamond (#11 de 14 modelos), próximo ou acima da linha de base de especialistas humanos com doutorado. Ele lida com raciocínio científico exigente, sumarização de literatura de pesquisa e tarefas intensivas em conhecimento em disciplinas STEM.
Implantações Auto-Hospedadas e Privadas: Llama 4 Maverick tem pesos abertos (17B/400B MoE (128 especialistas) parâmetros) — seus pesos treinados estão disponíveis publicamente para download e auto-implantação. Execute-o em seu próprio hardware GPU ou nuvem privada para garantir que os dados nunca saiam do seu ambiente, elimine custos de API por token em escala ou faça fine-tuning do modelo em conjuntos de dados proprietários.
Análise de Documentos Longos e Bases de Código: Com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, Llama 4 Maverick pode processar repositórios de software inteiros, contratos jurídicos extensos, relatórios de pesquisa do tamanho de livros ou longos históricos de conversação em um único prompt — permitindo perguntas e respostas profundas sobre documentos, raciocínio entre arquivos em bases de código e sumarização abrangente sem heurísticas de chunking ou pipelines RAG.

Strengths & Limitations

Strengths

Perguntas e respostas científicas avançadas — 69% GPQA Diamond
Implantações auto-hospedadas e com privacidade de dados (pesos abertos)
Documentos muito longos e grandes bases de código (contexto de 1M)

Limitations

Significativamente atrás dos modelos de fronteira de 2026 em codificação agentiva e raciocínio complexo

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Compare todos os 24 modelos em 11 benchmarks — ordenável, com fontes e atualizado em junho de 2026.

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Perguntas frequentes

: Llama 4 Maverick é um modelo de IA consolidado ainda amplamente implantado em sistemas de produção, desenvolvido pela Meta e lançado em abril de 2025. Ele lida com tarefas gerais de IA, incluindo escrita, análise, sumarização e respostas a perguntas.
: Llama 4 Maverick é um modelo de pesos abertos (open-weight). Seus pesos treinados estão disponíveis publicamente para download, auto-hospedagem e fine-tuning. Você pode executá-lo em sua própria infraestrutura sem taxas de API por token. Observe que open-weight não é o mesmo que open-source: o código de treinamento e os dados podem não ser totalmente públicos.
: Llama 4 Maverick suporta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, grande o suficiente para conter bases de código inteiras, documentos técnicos extensos ou sessões de agente prolongadas sem truncamento.
: Llama 4 Maverick foi avaliado em: GPQA Diamond (69,8%), MMLU-Pro (80,5%), LiveCodeBench (43,4%). Pontuações marcadas como SR são auto reportadas pelo provedor; pontuações marcadas como 3P ou AA foram verificadas de forma independente por terceiros.
: Llama 4 Maverick não está integrado atualmente no FlowHunt. O FlowHunt oferece acesso à série Claude 4.x, série GPT-5, DeepSeek V4, Qwen 3.7, Llama 4 e outros modelos líderes. Consulte o AI Leaderboard completo para ver quais modelos estão disponíveis.
: Você pode comparar Llama 4 Maverick com todos os 24 modelos monitorados no FlowHunt AI Leaderboard usando a tabela de benchmarks ordenável. A seção Benchmark Rankings nesta página mostra a posição do Llama 4 Maverick em cada benchmark no qual foi avaliado.

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