Terug naar overzicht
🇺🇸 Meta · Verenigde Staten ZDR mogelijk
Llama 4 Maverick
Niveau: Standaard
Ruim voldoende voor de meeste dagelijkse taken, en een stuk voordeliger dan de topklasse.
Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) is a high-capacity multimodal language model from Meta, built on a mixture-of-experts (MoE) architecture with 128 experts and 17 billion active parameters per forward...
KostenZeer laag
SnelheidVlotgemeten · 91.9 tokens/sec
Werkgeheugen1M tokenshoeveel tekst het tegelijk aankan
SlimheidBasaal22/100
Gemiddelde prijs-kwaliteit
17
waarde / 100
Loont de prijs?
Niet duur, niet goedkoop voor wat je krijgt.
Goed voor
- Het verwerken van hele lange documenten
- Het lezen van afbeeldingen en scans
Minder geschikt voor
- Zwaar programmeerwerk
Aanbieder buiten de EU (Verenigde Staten & Canada). Let bij gevoelige gegevens op je verwerkersafspraken.
Zero Data Retention mogelijk. Dit model kan via OpenRouter worden ingezet bij een aanbieder die je invoer niet bewaart en niet gebruikt voor training — belangrijk voor vertrouwelijke bedrijfsgegevens. Stel ZDR in je OpenRouter-account in om dit af te dwingen.
Slimheid
22/100 · basaal
Schrijven
36/100 · basaal
Programmeren
20/100 · basaal
Agent-taken
2/100 · beperkt
Geavanceerd — voor professionals
Onderstaande gegevens zijn bedoeld voor wie de techniek wil doorgronden: ruwe benchmarkscores, gemeten snelheid/latency, prijsopbouw en databronnen. Niet nodig om een goede keuze te maken.
Benchmarks
Klik op een benchmark voor uitleg en alle uitslagen per model; het ?-knopje geeft een korte uitleg.
| Intelligence Index | 14.5 |
| Samengestelde slimheidsscore van Artificial Analysis: het gemiddelde over vele tests voor redeneren, kennis, wiskunde en code. Hoger = slimmer. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Coding Index | 16.3 |
| Gemiddelde van programmeertests: hoe goed het model code schrijft, begrijpt en verbetert. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Math Index | 19.3 |
| Gemiddelde van wiskundetests: rekenen, algebra en wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Agentic Index | 1.2 |
| Hoe goed het model zelfstandig meerstaps-taken uitvoert met tools (bestanden openen, zoeken, acties uitvoeren). Alle uitslagen & uitleg → | |
| MMLU-Pro | 80.9% |
| Grote kennistest met ruim 12.000 pittige meerkeuzevragen over 14 vakgebieden (recht, economie, natuurkunde…). Meet brede kennis en redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| GPQA Diamond | 67.1% |
| Zeer moeilijke wetenschapsvragen op PhD-niveau (biologie, natuur- en scheikunde). Zelfs menselijke experts halen hier maar ~65%. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Humanity's Last Exam | 4.9% |
| De zwaarste kennistest die er is: duizenden extreem moeilijke vragen over honderden onderwerpen. Lage percentages zijn hier normaal. Alle uitslagen & uitleg → | |
| LiveCodeBench | 39.7% |
| Verse programmeeropgaven die pas ná de training van het model zijn verschenen — meet écht kunnen programmeren in plaats van onthouden. Alle uitslagen & uitleg → | |
| SciCode | 33.1% |
| Programmeeropgaven uit echte wetenschappelijke onderzoekspapers — combineert code en vakkennis. Alle uitslagen & uitleg → | |
| AIME (wiskunde) | 19.3% |
| Vragen van de Amerikaanse wiskunde-olympiade voor scholieren. Meet geavanceerd wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| IFBench (instructievolgen) | 43% |
| Meet hoe precies het model instructies opvolgt, zoals eisen aan lengte, opmaak of vorm van het antwoord. Alle uitslagen & uitleg → | |
| τ²-bench (agent-taken) | 17.8% |
| Realistische klantenservice-scenario's (vluchten omboeken, abonnementen wijzigen) waarin het model zelfstandig regels moet volgen en tools gebruiken. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Terminal-Bench (agent-taken) | 7.9% |
| Opdrachten die het model zelfstandig in een computerterminal moet uitvoeren — een zware test voor agent-vaardigheden. Alle uitslagen & uitleg → | |
Prestaties (gemeten)
| Output-snelheid | 91.9 tokens/sec |
| Time-to-first-token (latency) | 0.59 sec |
| Snelheidsbron | gemeten (Artificial Analysis) |
Design Arena (ELO)
Head-to-head ranglijst waarin modellen het tegen elkaar opnemen op praktijktaken (websites, code, UI, datavisualisatie). Hogere ELO = vaker gewonnen.
| Gemiddelde ELO | 907 |
| 3d | ELO 945 · rang 106 |
| uicomponent | ELO 926 · rang 111 |
| dataviz | ELO 902 · rang 115 |
| codecategories | ELO 904 · rang 118 |
Technische specificaties
| Model-ID | meta-llama/llama-4-maverick |
| Contextvenster | 1.048.576 tokens |
| Kennis bijgewerkt tot | 2024-08-31 |
| Uitgebracht | 5 apr 2025 |
| Invoer | tekst, beeld |
| Redeneren (reasoning) | nee |
| Populariteitsscore | 45/100 |
| Databronnen | openrouter, artificial_analysis, design_arena |