69.4%
GPQA Diamond
Modelle / Meta
Llama 4 · Release 2026-04-05
Metas reasoning-fokussiertes Llama-4-MoE. 1M-Kontext, 17B aktiv / 400B gesamt, 128 Experten. Open Weights für multimodale Assistenten und Coding.
Standard-Llama-4-Wahl für qualitätsorientiertes Self-Hosting, wenn Scouts 10M-Kontext nicht nötig ist.
Familienprofil
Bester veröffentlichter Score je abgedeckter Benchmark-Familie.
4 getestete Benchmark-Familien
Wo Llama 4 Maverick auf jeder öffentlichen Benchmark-Quelle mit Zeile steht. Rang zählt jedes Modell mit neuester Zeile im selben Test — kein universeller Qualitätsscore.
| Benchmark | Family | Rang | Score | Quelle | Datum |
|---|---|---|---|---|---|
| SciCode | Coding | #92/ 97 | 32 | Artificial Analysis | 2026-09-28 |
| AA output speed | Performance | #122/ 196 | Artificial Analysis | 2026-10-12 | |
| AA-LCR | Long context | #159/ 184 | 50 | Artificial Analysis | 2026-09-28 |
| Terminal-Bench | Agentic | #159/ 167 | 8 | Artificial Analysis | 2026-09-28 |
| GPQA Diamond | Reasoning | #164/ 184 | 69 | Artificial Analysis GPQA Diamond evaluation | 2026-06-09 |
| Humanity's Last Exam | Reasoning | #178/ 186 | 5 | Artificial Analysis | 2026-09-28 |
Die drei höchstscorierenden kartierten Modelle pro Capability-Family. Wo Llama 4 Maverick auftaucht, ist es hervorgehoben.
Benchmark-Zeilen im öffentlichen Ledger für Llama 4 Maverick in den letzten 120 Tagen. Ältere Zeilen stehen in der vollen Tabelle unten.
| Benchmark | Family | Score | Quelle | Tage her |
|---|---|---|---|---|
| AA output speed | Performance | 50 t/s | Artificial Analysis | 18 |
| AA-LCR | Long context | 50% | Artificial Analysis | 32 |
| Humanity's Last Exam | Reasoning | 4.9% | Artificial Analysis | 32 |
| SciCode | Coding | 31.7% | Artificial Analysis | 32 |
| Terminal-Bench | Agentic | 7.87% | Artificial Analysis | 32 |
Ein hoher Composite, der eine schwache Family versteckt, ist eine Falle. Diese Balken zeigen Families ohne öffentlichen Test — und wo das Modell führt.
Hover auf einen Punkt zeigt Name, Score und Input-Preis. Per Tastatur: die zwölf besten mit Tab durchgehen oder die Rangliste unten nutzen.
Jeder Katalog-Benchmark für Llama 4 Maverick. Scores verlinken zur Originalquelle; Lücken heissen: noch keine öffentliche Zeile.
6 von 13 Katalog-Benchmarks haben eine belegte Zeile für Llama 4 Maverick.
69.4%
GPQA Diamond
4.9%
HLE (AA run)
31.7%
SciCode (AA run)
7.87%
Terminal-Bench v2.1 (AA run)
50%
AA-LCR (AA run)
50 t/s
Median output tokens/s (1k prompt, default provider)
Jede Antwort unten stammt aus den datierten Feldern dieser Seite. Nichts davon ist zusätzlich für Suchmaschinen geschrieben.
Llama 4 Maverick ist ein Modell von Meta: Metas reasoning-fokussiertes Llama-4-MoE. 1M-Kontext, 17B aktiv / 400B gesamt, 128 Experten. Open Weights für multimodale Assistenten und Coding.
Standard-Llama-4-Wahl für qualitätsorientiertes Self-Hosting, wenn Scouts 10M-Kontext nicht nötig ist.
Llama 4 Maverick listet $0.17 Input und $0.60 Output pro 1M Tokens. Preise zuletzt geprüft am 2026-06-09.
Llama 4 Maverick veröffentlicht ein Kontextfenster von 1M Tokens.
Llama 4 Maverick trägt im Modell-Atlas den Status Flagship.
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