Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout

Zwei Llama 4-Modelle, eine Generation

Llama 4 Maverick und Llama 4 Scout wurden am 5. April 2025 gemeinsam von Meta veröffentlicht. Sie haben vieles gemeinsam: Beide sind Mixture-of-Experts-Modelle mit 17 Milliarden aktiven Parametern, verarbeiten Text und Bilder nativ, unterstützen offiziell 12 Sprachen und verfügen über Trainingsdaten bis August 2024. Die Unterschiede liegen in der Gesamtgröße, der Anzahl der Experten, dem Kontextfenster, den Hardware-Anforderungen und dem Preis. Beide Modelle sind in unserem Chat verfügbar, du kannst sie also direkt miteinander vergleichen.

Maverick vs. Scout im Überblick

Preise gemäß OpenRouter-Listenpreis, Okt. 2026.

Was der Größenunterschied in der Praxis bedeutet

Ein Mixture-of-Experts-Modell verteilt sein Wissen auf viele Experten-Subnetzwerke und aktiviert pro Token nur wenige davon. Da beide Modelle 17 Milliarden Parameter pro Token nutzen, antworten sie ähnlich schnell. Maverick besitzt jedoch deutlich mehr Experten und fast viermal so viele Gesamtparameter – das bedeutet mehr Kapazität für Wissen und feine Nuancen. Im Alltag zeigt sich das meist in fundierteren, präziseren Antworten, besonders bei kreativen Texten, Erklärungen und Bildanalysen. Deshalb ist Maverick in unserem Chat die Standardeinstellung.

Scout ist die leichtere Variante. Meta hat das Modell so konzipiert, dass es mit Int4-Quantisierung auf eine einzelne H100-GPU passt. Das macht Scout zur praktischeren Wahl für das Self-Hosting und zur günstigeren Option via API.

Kontextlänge: Versprechen und Realität

Das bekannteste Merkmal von Scout ist sein Kontextfenster. Metas Model Card nennt 10 Millionen Tokens für Scout – das Zehnfache der 1 Million von Maverick. In der Praxis stellen Provider jedoch deutlich weniger bereit: Unser Inferenz-Anbieter unterstützt 1.310.720 Tokens für Scout und 524.288 für Maverick. Damit bietet Scout weiterhin das deutlich größere Kontextfenster.

In unserem kostenlosen Chat macht sich dieser Unterschied allerdings nicht bemerkbar. Um den Dienst schnell und kostenlos zu halten, kürzt unser Chat lange Unterhaltungen auf den neuesten Teil – etwa 12.000 Textzeichen. Beide Modelle erfassen im Chat also denselben Kontextumfang. Wenn du sehr lange Dokumente verarbeiten möchtest, nutze Scout über eine API oder auf eigener Hardware; mehr dazu in unserem API-Guide.

Bilder

Beide Modelle verarbeiten Bilder nativ, und in unserem Chat kannst du jedem Modell pro Nachricht ein Bild mitsenden. Bei detaillierten Fragen zu Fotos, Diagrammen oder Screenshots liefert Maverick meist ausführlichere Antworten. Für eine kurze Beschreibung oder das Auslesen von Text reicht Scout völlig aus und ist im Betrieb etwas sparsamer. Wenn du ein Bild hochlädst, während ein reines Textmodell aktiv ist, wechselt der Chat automatisch zu Maverick.

Self-Hosting: Lokal ausführen

Keines der beiden Modelle eignet sich für handelsübliche Laptops. Ollama beziffert Scout auf 67 GB und Maverick auf 245 GB für die standardmäßig quantisierten Versionen. Scout läuft auf Workstations mit viel Arbeitsspeicher und einzelnen Rechenzentrum-GPUs; Maverick erfordert einen Server mit mehreren großen GPUs. Wenn du eine lokale Llama AI auf normaler Hardware ausführen möchtest, ist Llama 3.1 8B die pragmatische Wahl. Beide Llama 4-Modelle unterliegen der Llama 4 Community License inklusive der EU-Einschränkungen für multimodale Modelle; Details findest du in unserem Lizenz-Guide und unter Llama lokal ausführen.

Kosten

Scout ist über APIs die preiswertere Option: 0,10 $ Input und 0,30 $ Output pro Million Tokens, verglichen mit 0,1875 $ und 0,6525 $ bei Maverick (OpenRouter-Listenpreis, Okt. 2026). Bei großen Datenmengen für Aufgaben wie Tagging, Datenextraktion oder einfache Zusammenfassungen summiert sich dieser Preisvorteil schnell. In unserem Chat sind beide Modelle innerhalb deines täglichen Nachrichtenlimits kostenlos.

Welches Modell für welche Aufgabe?

Wenn du unsicher bist, helfen dir diese typischen Anwendungsfälle weiter. Sie dienen als Orientierung – am besten probierst du für dein konkretes Projekt einfach beide aus.

• Anschreiben oder Blogartikel verfassen: Maverick, für stilsichere und abwechslungsreichere Formulierungen.
• Komplexe Konzepte Schritt für Schritt erklären: Maverick, da es in der Regel ausführlichere Antworten liefert.
• Fotos beschreiben oder Texte auf Bildern erkennen: Beide; Scout reicht für unkomplizierte Aufgaben vollkommen aus.
• Diagramme oder detailreiche Screenshots analysieren: Maverick.
• Kurze Überarbeitungen, Zusammenfassungen und Listen: Beide; Scout ist günstiger, falls du andernorts pro Token zahlst.
• Sehr lange Dokumente per API analysieren: Scout, dank des riesigen Kontextfensters.

Für unseren Chat empfiehlt sich eine einfache Faustregel: Starte mit Maverick. Wenn du nur kurze Antworten brauchst, wechsle im Menü zu Scout. Falls dir eine Antwort von Scout zu knapp ausfällt, lass sie einfach noch einmal von Maverick generieren.

Datenschutz und Limits in unserem Chat

Beide Modelle werden bei uns identisch gehandhabt. Deine Nachrichten laufen über unseren Server und unser KI-Gateway zum Inferenz-Anbieter, der das Modell hostet. Wir speichern keine Nachrichtentexte, und dein Chatverlauf verbleibt lokal in deinem Browser. Keines der Modelle hat Zugriff auf das Live-Web, und beide teilen sich dasselbe kostenlose Tageslimit an Nachrichten. Wie alle KIs können auch sie Fehler machen – prüfe wichtige Angaben daher stets gegen.

Wähle Maverick, wenn…

• du das leistungsstärkste Llama-Modell für allgemeine Chats, Texte und Erklärungen suchst;
• du detaillierte Analysen von Bildern benötigst;
• Qualität für dich wichtiger ist als Kosten;
• du unentschlossen bist – es ist aus gutem Grund unsere Standardeinstellung.

Mit Llama 4 Maverick chatten

Wähle Scout, wenn…

• du via API oder auf eigener Hardware den größtmöglichen Kontext brauchst;
• du ein Llama 4-Modell auf einer einzelnen GPU selbst hosten willst;
• du Aufgaben mit hohem Volumen ausführst und niedrige Kosten zählen;
• du ein schlankeres Modell für schnelle Fragen zu Text und Bild suchst.

Mit Llama 4 Scout chatten

Weitere Details findest du auf den Modellseiten zu Llama 4 Maverick und Llama 4 Scout. Einen Vergleich zur vorherigen Generation bietet der Artikel Llama 3.3 vs. Llama 4.

FAQ

Was ist besser: Maverick oder Scout?

Maverick ist größer und liefert im Schnitt differenziertere Antworten. Scout ist leichtgewichtiger, günstiger und bietet das größere Kontextfenster.

Sind beide Modelle gleich schnell?

Beide nutzen 17 Milliarden aktive Parameter pro Token, die Rechenzeit ist also sehr ähnlich. Das tatsächliche Tempo hängt vom jeweiligen Anbieter und der Serverlast ab.

Kann ich das 10-Millionen-Token-Fenster von Scout im Chat voll nutzen?

Nein. Unser kostenloser Chat beschränkt den Verlauf bei beiden Modellen auf ca. 12.000 Zeichen. Nutze für sehr lange Dokumente eine API oder Self-Hosting.

Können beide Modelle Bilder analysieren?

Ja. Beide Modelle verarbeiten Bilder in unserem Chat – genau ein Bild pro Nachricht.