¿Qué es Llama 4 Maverick?
Llama 4 Maverick es el mayor de los dos modelos Llama 4 de pesos abiertos que Meta publicó el 5 de abril de 2025, junto con Llama 4 Scout. Hoy es una línea antigua: Meta sustituyó Llama por sus modelos Muse en abril de 2026, no ha publicado ningún Llama desde abril de 2025 y nunca lanzó Llama 4 Behemoth, el modelo maestro de casi dos billones de parámetros del que se destiló Maverick. El modelo abierto más reciente de Meta de escala comparable es Muse Spark Open.
Maverick es un modelo de mezcla de expertos con unos 400.000 millones de parámetros en total y 17.000 millones activos por token, repartidos entre 128 expertos. Lee texto e imágenes y escribe texto y código en 12 idiomas admitidos, con un contexto de 1 millón de tokens y corte de conocimiento en agosto de 2024. Meta distribuye pesos BF16 y FP8; la versión FP8 cabe en un único host H100 de ocho GPU.
Los pesos están restringidos en Hugging Face bajo la Llama 4 Community License. Los precios alojados en OpenRouter van de $0.188 de entrada y $0.652 de salida por millón de tokens en DigitalOcean a $0.35 y $1.15 en Google Vertex AI. Groq lo retiró el 9 de marzo de 2026.
¿Cuánto cuesta Llama 4 Maverick?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free | BF16 y FP8, Llama 4 Community License |
| DigitalOcean | $0.188 in / $0.652 out per 1M tokens | Contexto de 128,000 tokens vía OpenRouter |
| Parasail | $0.35 in / $1.00 out per 1M tokens | FP8, contexto de 524,288 tokens |
| Google Vertex AI | $0.35 in / $1.15 out per 1M tokens | Salida limitada a 8,192 tokens vía OpenRouter |
Pesos gratuitos bajo la Llama 4 Community License (acceso restringido). Alojado, por 1M tokens: DigitalOcean $0.188 de entrada / $0.652 de salida; Parasail $0.35 / $1.00; Google Vertex AI $0.35 / $1.15.
Compara este precio con otros modelos
¿Merece la pena Llama 4 Maverick?
Del lanzamiento de Maverick se recuerda un resultado que no se ganó. La versión que logró 1417 puntos y quedó segunda en LMArena era una variante no publicada y ajustada para chat, "Llama-4-Maverick-03-26-Experimental"; LMArena dijo que Meta debió dejarlo más claro y cambió sus normas, y el modelo publicado quedó entonces en el puesto 32, según TechCrunch. Artificial Analysis situó el modelo público en 49 en su Intelligence Index, luego 50, por detrás de DeepSeek V3 0324 con 53.
Las cifras de la propia Meta son respetables para su momento y autodeclaradas: 80.5 en MMLU Pro, 69.8 en GPQA Diamond, 43.4 en LiveCodeBench y 73.4 en MMMU, frente a 74.3, 57.2, 32.8 y 69.4 de Scout. El contexto de 1 millón de tokens es su punto débil. En Fiction.LiveBench con 120,000 tokens Maverick obtuvo un 28.1%, no mejor que Llama 3.3 70B, según The Decoder.
Ejecutarlo por cuenta propia es cosa de centro de datos. Los pesos BF16 ocupan unos 803GB y la versión FP8 oficial unos 417GB, que según Meta caben en un host H100 DGX de ocho tarjetas de 80GB; el GGUF de 4 bits de Unsloth ocupa unos 243GB. Solo 17.000 millones de parámetros están activos por token, así que es rápido una vez cargado, pero hay que pagar memoria para los 400.000 millones.
La licencia es la misma que la de Scout: una licencia aparte de Meta por encima de 700 millones de usuarios mensuales, la mención "Built with Llama", "Llama" al principio del nombre de cualquier modelo derivado y ningún derecho multimodal para empresas con sede en la Unión Europea. Groq retiró Maverick en marzo de 2026 y remitió a sus clientes a gpt-oss-120b, que es Apache 2.0 y funciona en una sola GPU de 80GB. Para la mayoría de los equipos ese cambio es un camino más probable que un despliegue nuevo de Maverick.
Dónde se gana su sitio
Un equipo de soporte de un marketplace del sudeste asiático que responde en tailandés, indonesio y vietnamita
Redactar respuestas a tickets de clientes que incluyen capturas de pantalla
Los tres idiomas están en la lista de Meta y las capturas entran como imágenes. Un millón de respuestas al mes con 2,000 tokens de entrada y 300 de salida cuesta unos $376 de entrada y $196 de salida en DigitalOcean, aunque allí el contexto de 128,000 tokens es más corto.
Un responsable de infraestructura con un nodo de ocho H100 ya pagado
Ejecutar internamente un modelo abierto grande para chat y preguntas sobre documentos
Sirve los pesos FP8 oficiales con vLLM en las ocho tarjetas y mantén los prompts por debajo de unos 100K tokens, donde la precisión aguanta. Compáralo antes con gpt-oss-120b en una sola de esas GPU, antes de dedicarle las ocho.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Acepta la licencia en Hugging Face y descarga meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct o la versión -FP8, y sírvelo con vLLM o SGLang en un nodo multi-GPU; los endpoints alojados funcionan al momento a través de OpenRouter, Parasail, DigitalOcean o Vertex AI.
- Integraciones
- APIs compatibles con OpenAI de los proveedores listados y de OpenRouter; llamadas a herramientas en la mayoría de los endpoints; Google Vertex AI Model Garden; builds GGUF para llama.cpp.
- Datos y privacidad
- Alojado por tu cuenta, los datos se quedan en tu hardware. La Llama 4 Community License añade un umbral de 700M de usuarios mensuales y reglas de atribución y nombre, y la política de uso aceptable niega los derechos multimodales a personas y empresas con sede en la UE, aunque no a sus usuarios finales.
- Coste a escala
- 1B de tokens de entrada y 250M de salida al mes cuestan unos $351 en DigitalOcean o $600 en Parasail. Por cuenta propia: unos 803GB en BF16, 417GB en FP8 (un host de 8x H100) y de 214 a 243GB a 4 bits.
- Límites
- Contexto anunciado de 1M tokens pero flojo por encima de 100K en pruebas independientes; los contextos de los proveedores van de 128,000 a 524,288 tokens; probado con hasta 5 imágenes; modelo estático con corte en agosto de 2024.
Lo bueno
- Desde $0.188 de entrada y $0.652 de salida por 1M tokens en DigitalOcean
- 69.8 en GPQA Diamond y 80.5 en MMLU Pro (Meta, autodeclarado)
- Entrada de imagen nativa en 12 idiomas admitidos
- Pesos FP8 oficiales que caben en un host H100 de ocho GPU
Lo malo
- La posición en LMArena del lanzamiento salió de una variante no publicada
- 28.1% en Fiction.LiveBench a 120K tokens pese a prometer 1M
- Unos 417GB incluso en FP8; sin opción de una sola GPU
- Condiciones de la licencia Llama 4, con exclusión multimodal en la UE; no habrá más versiones Llama
Ideal para
Equipos con un despliegue de Maverick o un contrato con un proveedor que quieren procesar texto e imágenes en varios idiomas a bajo coste y están fuera de la UE.
Alternativas a Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Llama 4 Maverick?
- Maverick fue un modelo abierto correcto en la primavera de 2025, nació bajo la sombra de una polémica de clasificación, y nada de lo que Meta ha hecho desde entonces invita a empezar un proyecto con él. Le damos un 3.3 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Llama 4 Maverick?
- Pesos gratuitos bajo la Llama 4 Community License (acceso restringido). Alojado, por 1M tokens: DigitalOcean $0.188 de entrada / $0.652 de salida; Parasail $0.35 / $1.00; Google Vertex AI $0.35 / $1.15.
- ¿Qué inconvenientes tiene Llama 4 Maverick?
- La posición en LMArena del lanzamiento salió de una variante no publicada; 28.1% en Fiction.LiveBench a 120K tokens pese a prometer 1M; unos 417GB incluso en FP8; sin opción de una sola GPU; condiciones de la licencia Llama 4, con exclusión multimodal en la UE; no habrá más versiones Llama.
- ¿Para quién es Llama 4 Maverick?
- Equipos con un despliegue de Maverick o un contrato con un proveedor que quieren procesar texto e imágenes en varios idiomas a bajo coste y están fuera de la UE.
- ¿Cuánto cuesta Llama 4 Maverick para un equipo o en producción?
- 1B de tokens de entrada y 250M de salida al mes cuestan unos $351 en DigitalOcean o $600 en Parasail. Por cuenta propia: unos 803GB en BF16, 417GB en FP8 (un host de 8x H100) y de 214 a 243GB a 4 bits.
- ¿Es Llama 4 Maverick seguro para los datos de la empresa?
- Alojado por tu cuenta, los datos se quedan en tu hardware. La Llama 4 Community License añade un umbral de 700M de usuarios mensuales y reglas de atribución y nombre, y la política de uso aceptable niega los derechos multimodales a personas y empresas con sede en la UE, aunque no a sus usuarios finales.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Llama 4 Maverick?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Muse Spark Open, gpt-oss-120b, DeepSeek-V4.1-Flash, Qwen3.5-397B-A17B y Llama 4 Scout.
Respuestas comprobadas el 9 nov 2026.