Maaari ko bang patakbuhin ang Llama 4 Maverick nang lokal?

Oo, bukas ang mga timbang at naka-host sa Hugging Face sa meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct. Ang kabuuang bilang ng parameter ay 400B, kaya nangangailangan ng malakas na hardware para sa lokal na deployment — suriin ang gabay sa VRAM bago mag-commit.

Magkano ang halaga ng Llama 4 Maverick sa pamamagitan ng API?

Ang presyo sa mga suportadong inference provider ay $0.19 bawat milyong input token at $0.65 bawat milyong output token, na mababa para sa isang modelong may ganitong kakayahan, lalo na kung may kakayahang hawakan ang vision.

Paano naiiba ang Maverick sa ibang Llama 4 models?

Ang Maverick ang high-capacity multimodal na variant sa pamilya ng Llama 4, gamit ang 128 MoE experts at 1-milyong-token na context window; hindi pa inilalathala ng Meta ang direktang paghahambing ng mga tampok nito sa mga kapatid na modelo sa iisang pahina.

Llama 4 Maverick

2370°

#llm #meta-llama #paningin #maramihang wika #mahabang konteksto #lokal

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Meta | 1,048,576 token context | $0.19/M input, $0.65/M output. Ang Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) ay isang high-capacity multimodal language model mula sa Meta, na binuo gamit ang mixture-of-experts (MoE) architecture na may 128 eksperto at 17 bilyong aktibong parameter bawat forward pass (400B kabuuan). Sinusuportahan nito ang multilingual na teksto at input ng imahe, at gumagawa ng multilingual na teksto at code output sa 12 suportadong wika. Optimized para sa vision-language tasks, ang Maverick ay instruction-tuned para sa assistant-like na pag-uugali, image reasoning, at…Meta | 1,048,576 token context | $0.19/M input, $0.65/M output. Ang Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) ay isang high-capacity multimodal language model mula sa Meta, na binuo gamit ang mixture-of-experts (MoE) architecture na may 128 eksperto at 17 bilyong aktibong parameter bawat forward pass (400B kabuuan). Sinusuportahan nito ang multilingual na teksto at input ng imahe, at gumagawa ng multilingual na teksto at code output sa 12 suportadong wika. Optimized para sa vision-language tasks, ang Maverick ay instruction-tuned para sa assistant-like na pag-uugali, image reasoning, at pangkalahatang multimodal na interaksyon. May early fusion para sa native multimodality at 1 milyong token na context window. Sinanay ito sa curated mixture ng public, licensed, at Meta-platform data, na sumasaklaw sa ~22 trilyong token, na may knowledge cutoff noong Agosto 2024. Inilabas noong Abril 5, 2025 sa ilalim ng Llama 4 Community License, ang Maverick ay angkop para sa pananaliksik at komersyal na aplikasyon na nangangailangan ng advanced na multimodal na pag-unawa at mataas na throughput ng modelo.

Mga gabay para sa model na ito

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Llama 4 Maverick ay malaking multimodal na modelo ng Meta na binuo gamit ang mixture-of-experts na arkitektura: 17 bilyong aktibong parameter bawat forward pass mula sa kabuuang 400 bilyon, na may 128 eksperto. Kaya nitong hawakan ang teksto at mga larawan bilang input at maglabas ng teksto at code, sa 12 wika, na may 1-milyong-token na context window. Bukas ang mga timbang at mas mura kumpara sa karamihan ng mga frontier na modelo, kaya ito ay angkop para sa mga koponang nangangailangan ng seryosong multimodal throughput nang hindi malaki ang gastos sa API.

Kilalang-kilala sa

Native na pag-unawa sa larawan na isinama sa pamamagitan ng early fusion, hindi idinagdag pagkatapos ng pagsasanay.
1 milyong token na context window — maaaring ipaste ang maliit na codebase o mahabang dokumento.
Disenyong MoE na nagpapanatili ng aktibong bilang ng parameter sa 17B, kaya mas mura ang inference kaysa sa ipinapahiwatig ng kabuuang laki.
Multilingual na output ng teksto at code sa 12 suportadong wika.
Bukas na mga timbang sa ilalim ng Llama 4 Community License, makukuha sa Hugging Face.

Mag-ingat sa

Ang 400B kabuuang parameter ay nangangailangan ng seryosong hardware para sa lokal na deployment; suriin ang iyong VRAM bago mag-download.
Hindi ganap na permissive ang Llama 4 Community License — basahin ito bago gumawa ng komersyal na produkto.
Ang knowledge cutoff ay Agosto 2024; anumang nangyari pagkatapos nito ay hindi nito alam.

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

Mag-analisa ng mahabang dokumento

Narito ang isang mahabang kontrata. Basahin ito nang mabuti at pagkatapos ay ilista ang bawat clause na lumilikha ng obligasyon sa mamimili, ang deadline na naka-attach sa bawat obligasyon, at anumang parusa kung hindi matupad ang deadline. Maging tiyak at i-quote ang kaugnay na numero ng seksyon para sa bawat item.

Ilarawan at suriin ang isang larawan

Naka-attach ang screenshot ng isang data dashboard. Tukuyin kung ano ang ipinapakita ng bawat tsart, ituro ang anumang data na mukhang anomalous o nakaliligaw, at magmungkahi ng isang pagbabago sa layout na magpapadali sa paghahanap ng pinakamahalagang numero sa isang sulyap.

Multilingual na paliwanag ng code

Ipaliwanag ang sumusunod na Python function linya-por-linya sa Espanyol, pagkatapos ay isulat ito muli sa TypeScript na may parehong lohika. Magdagdag ng maikling komento sa itaas ng bawat linya ng TypeScript na nagpapaliwanag kung ano ang ginagawa nito. Sa huli, banggitin ang anumang edge cases na hindi hinahawakan ng orihinal na code.

Ihambing sa

Llama 3.2 3B Instruct
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.05/M input, $0.33/M output
Llama 3.1 70B Instruct
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.40/M input, $0.40/M output
Llama Guard 4 12B
Modelong bukas ang timbang
163,840 token na konteksto · $0.18/M input, $0.18/M output
Llama 4 Scout
Modelong bukas ang timbang
1,310,720 token na konteksto · $0.18/M input, $0.59/M output

Higit pang mga text model mula sa meta-llama

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Llama 4 Maverick nang lokal?: Oo, bukas ang mga timbang at naka-host sa Hugging Face sa meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct. Ang kabuuang bilang ng parameter ay 400B, kaya nangangailangan ng malakas na hardware para sa lokal na deployment — suriin ang gabay sa VRAM bago mag-commit.
Magkano ang halaga ng Llama 4 Maverick sa pamamagitan ng API?: Ang presyo sa mga suportadong inference provider ay $0.19 bawat milyong input token at $0.65 bawat milyong output token, na mababa para sa isang modelong may ganitong kakayahan, lalo na kung may kakayahang hawakan ang vision.
Paano naiiba ang Maverick sa ibang Llama 4 models?: Ang Maverick ang high-capacity multimodal na variant sa pamilya ng Llama 4, gamit ang 128 MoE experts at 1-milyong-token na context window; hindi pa inilalathala ng Meta ang direktang paghahambing ng mga tampok nito sa mga kapatid na modelo sa iisang pahina.

Hatol ng Kapitan
Isang bihirang kumbinasyon: bukas na mga timbang, tunay na suporta sa vision, isang milyong-token na context, at presyong hindi masakit sa bulsa — kung mayroon kang hardware para patakbuhin ito.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B

TEXT / LLM

Voxtral Small 24B 2507

TEXT / LLM

Grok 4.20 Multi Agent

TEXT / LLM

GPT 5.4 Image 2

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Llama 4 Maverick ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm meta-llama paningin maramihang wika mahabang konteksto lokal badyet

Mag-browse ayon sa pamilya ng model