Qu’est-ce que Llama 4 Maverick ?
Llama 4 Maverick est le plus grand des deux modèles Llama 4 à poids ouverts publiés par Meta le 5 avril 2025, avec Llama 4 Scout. C'est désormais une gamme ancienne : Meta a remplacé Llama par ses modèles Muse en avril 2026, n'a publié aucun Llama depuis avril 2025 et n'a jamais sorti Llama 4 Behemoth, le modèle enseignant de près de deux mille milliards de paramètres dont Maverick a été distillé. Le modèle ouvert le plus récent de Meta à une échelle comparable est Muse Spark Open.
Maverick est un modèle à mélange d'experts d'environ 400 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards actifs par token, répartis sur 128 experts. Il lit du texte et des images et écrit du texte et du code dans 12 langues prises en charge, avec un contexte de 1 million de tokens et des connaissances arrêtées en août 2024. Meta fournit des poids BF16 et FP8 ; la version FP8 tient sur un seul hôte H100 à huit GPU.
Les poids sont en accès restreint sur Hugging Face sous la Llama 4 Community License. Les prix hébergés sur OpenRouter vont de $0.188 en entrée et $0.652 en sortie par million de tokens chez DigitalOcean à $0.35 et $1.15 chez Google Vertex AI. Groq l'a arrêté le 9 mars 2026.
Combien coûte Llama 4 Maverick ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Weights | Free | BF16 et FP8, Llama 4 Community License |
| DigitalOcean | $0.188 in / $0.652 out per 1M tokens | Contexte de 128,000 tokens via OpenRouter |
| Parasail | $0.35 in / $1.00 out per 1M tokens | FP8, contexte de 524,288 tokens |
| Google Vertex AI | $0.35 in / $1.15 out per 1M tokens | Sortie plafonnée à 8,192 tokens via OpenRouter |
Poids gratuits sous la Llama 4 Community License (accès restreint). Hébergé, par 1M tokens : DigitalOcean $0.188 en entrée / $0.652 en sortie ; Parasail $0.35 / $1.00 ; Google Vertex AI $0.35 / $1.15.
Comparer ce prix à celui des autres modèles
Llama 4 Maverick vaut-il le coup ?
On retient du lancement de Maverick un score qu'il n'avait pas mérité. La version qui a obtenu 1417 et la deuxième place sur LMArena était une variante non publiée, réglée pour la conversation, "Llama-4-Maverick-03-26-Experimental" ; LMArena a jugé que Meta aurait dû le dire plus clairement et a changé ses règles, et le modèle publié s'est alors classé 32e, selon TechCrunch. Artificial Analysis a placé le modèle public à 49 sur son Intelligence Index, puis 50, derrière DeepSeek V3 0324 à 53.
Les chiffres de Meta sont honorables pour l'époque et autodéclarés : 80.5 sur MMLU Pro, 69.8 sur GPQA Diamond, 43.4 sur LiveCodeBench et 73.4 sur MMMU, contre 74.3, 57.2, 32.8 et 69.4 pour Scout. Le contexte de 1 million de tokens est le point faible. Sur Fiction.LiveBench à 120,000 tokens, Maverick a obtenu 28.1 %, pas mieux que Llama 3.3 70B, selon The Decoder.
Le faire tourner soi-même relève du centre de données. Les poids BF16 pèsent environ 803GB et la version FP8 officielle environ 417GB, qui selon Meta tient sur un hôte H100 DGX de huit cartes de 80GB ; le GGUF 4 bits d'Unsloth fait environ 243GB. Seuls 17 milliards de paramètres sont actifs par token, il est donc rapide une fois chargé, mais il faut payer la mémoire pour les 400 milliards.
La licence est celle de Scout : une licence Meta à part au-delà de 700 millions d'utilisateurs mensuels, la mention "Built with Llama", "Llama" en tête du nom de tout modèle dérivé et aucun droit multimodal pour les entreprises établies dans l'Union européenne. Groq a abandonné Maverick en mars 2026 et orienté ses clients vers gpt-oss-120b, sous Apache 2.0 et capable de tourner sur un seul GPU de 80GB. Pour la plupart des équipes, cette bascule est une voie plus probable qu'un nouveau déploiement de Maverick.
Là où il fait la différence
Une équipe support d'une place de marché d'Asie du Sud-Est qui répond en thaï, indonésien et vietnamien
Rédiger des réponses à des tickets clients contenant des captures d'écran
Les trois langues figurent sur la liste de Meta et les captures passent comme images. Un million de réponses par mois à 2,000 tokens d'entrée et 300 de sortie coûte environ $376 en entrée et $196 en sortie chez DigitalOcean, mais le contexte y est plus court, à 128,000 tokens.
Un responsable infrastructure disposant d'un nœud de huit H100 déjà payé
Faire tourner en interne un grand modèle ouvert pour le chat et les questions sur des documents
Servez les poids FP8 officiels avec vLLM sur les huit cartes et gardez les prompts sous environ 100K tokens, là où la précision tient. Comparez d'abord avec gpt-oss-120b sur un seul de ces GPU avant d'engager les huit.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Acceptez la licence sur Hugging Face et téléchargez meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct ou la version -FP8, puis servez-le avec vLLM ou SGLang sur un nœud multi-GPU ; les endpoints hébergés fonctionnent tout de suite via OpenRouter, Parasail, DigitalOcean ou Vertex AI.
- Intégrations
- API compatibles OpenAI des hébergeurs listés et d'OpenRouter ; appels d'outils sur la plupart des endpoints ; Google Vertex AI Model Garden ; builds GGUF pour llama.cpp.
- Données et confidentialité
- Auto-hébergé, les données restent sur votre matériel. La Llama 4 Community License ajoute un seuil de 700M d'utilisateurs mensuels et des règles d'attribution et de nommage, et la politique d'utilisation acceptable refuse les droits multimodaux aux personnes et entreprises établies dans l'UE, mais pas à leurs utilisateurs finaux.
- Coût à grande échelle
- 1B de tokens en entrée et 250M en sortie par mois coûtent environ $351 chez DigitalOcean ou $600 chez Parasail. En auto-hébergement : environ 803GB en BF16, 417GB en FP8 (un hôte 8x H100) et 214 à 243GB en 4 bits.
- Limites
- Contexte annoncé de 1M tokens mais faible au-delà de 100K dans les tests indépendants ; contextes des hébergeurs de 128,000 à 524,288 tokens ; testé avec 5 images au plus ; modèle figé, connaissances arrêtées en août 2024.
Les points forts
- À partir de $0.188 en entrée et $0.652 en sortie par 1M tokens chez DigitalOcean
- 69.8 sur GPQA Diamond et 80.5 sur MMLU Pro (Meta, autodéclaré)
- Entrée d'images native dans 12 langues prises en charge
- Poids FP8 officiels qui tiennent sur un hôte H100 à huit GPU
Les points faibles
- Le classement LMArena du lancement venait d'une variante non publiée
- 28.1 % sur Fiction.LiveBench à 120K tokens malgré la promesse de 1M
- Environ 417GB même en FP8 ; pas d'option mono-GPU
- Conditions de la licence Llama 4, dont une exclusion multimodale dans l'UE ; plus de nouvelles versions Llama
Idéal pour
Les équipes qui ont déjà un déploiement Maverick ou un contrat d'hébergement, veulent traiter à bas coût du texte et des images en plusieurs langues et sont hors de l'UE.
Alternatives à Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick : questions fréquentes
- Llama 4 Maverick vaut-il le coup ?
- Maverick était un modèle ouvert honnête au printemps 2025, lancé sous le nuage d'une polémique de classement, et rien de ce que Meta a fait depuis ne donne de raison d'y bâtir un nouveau projet. Nous lui donnons 3.3 sur 5.
- Combien coûte Llama 4 Maverick ?
- Poids gratuits sous la Llama 4 Community License (accès restreint). Hébergé, par 1M tokens : DigitalOcean $0.188 en entrée / $0.652 en sortie ; Parasail $0.35 / $1.00 ; Google Vertex AI $0.35 / $1.15.
- Quels sont les inconvénients de Llama 4 Maverick ?
- Le classement LMArena du lancement venait d'une variante non publiée; 28.1 % sur Fiction.LiveBench à 120K tokens malgré la promesse de 1M; environ 417GB même en FP8 ; pas d'option mono-GPU; conditions de la licence Llama 4, dont une exclusion multimodale dans l'UE ; plus de nouvelles versions Llama.
- À qui s’adresse Llama 4 Maverick ?
- Les équipes qui ont déjà un déploiement Maverick ou un contrat d'hébergement, veulent traiter à bas coût du texte et des images en plusieurs langues et sont hors de l'UE.
- Combien coûte Llama 4 Maverick pour une équipe ou en production ?
- 1B de tokens en entrée et 250M en sortie par mois coûtent environ $351 chez DigitalOcean ou $600 chez Parasail. En auto-hébergement : environ 803GB en BF16, 417GB en FP8 (un hôte 8x H100) et 214 à 243GB en 4 bits.
- Llama 4 Maverick est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Auto-hébergé, les données restent sur votre matériel. La Llama 4 Community License ajoute un seuil de 700M d'utilisateurs mensuels et des règles d'attribution et de nommage, et la politique d'utilisation acceptable refuse les droits multimodaux aux personnes et entreprises établies dans l'UE, mais pas à leurs utilisateurs finaux.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Llama 4 Maverick ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Muse Spark Open, gpt-oss-120b, DeepSeek-V4.1-Flash, Qwen3.5-397B-A17B et Llama 4 Scout.
Réponses vérifiées le 9 nov. 2026.