Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout

Deux modèles Llama 4, une seule génération

Llama 4 Maverick et Llama 4 Scout ont été lancés ensemble par Meta le 5 avril 2025. Ils partagent de nombreux points communs : ce sont tous deux des modèles à mélange d'experts (MoE) dotés de 17 milliards de paramètres actifs, ils traitent nativement le texte et les images, prennent officiellement en charge 12 langues et leurs données d'entraînement s'étendent jusqu'en août 2024. Ils se distinguent par leur taille totale, leur nombre d'experts, leur fenêtre de contexte, leurs besoins matériels et leur prix. Les deux sont disponibles dans notre chat, vous pouvez donc les tester côte à côte.

Maverick vs Scout en un coup d'œil

Tarifs selon le barème public d'OpenRouter, oct. 2026.

Ce que change la différence de taille

Un modèle à mélange d'experts répartit ses connaissances entre plusieurs sous-réseaux d'experts et n'en sollicite que quelques-uns pour chaque token. Les deux modèles activent 17 milliards de paramètres par token, ils répondent donc à une vitesse comparable. Cependant, Maverick compte bien plus d'experts et près de quatre fois plus de paramètres au total, ce qui lui confère davantage de nuances et de connaissances. À l'usage, cela se traduit par des réponses plus riches et plus soignées, particulièrement pour la rédaction libre, les explications détaillées et l'analyse d'images. C'est pourquoi Maverick est le modèle sélectionné par défaut dans notre chat.

Scout est le plus léger des deux. Meta l'a conçu pour fonctionner sur un seul GPU H100 avec une quantification Int4, ce qui en fait le modèle Llama 4 le plus facile à héberger soi-même et le plus économique à appeler via une API.

Longueur de contexte : les chiffres et la réalité

L'atout le plus mis en avant de Scout est sa fenêtre de contexte. La fiche technique de Meta indique 10 millions de tokens pour Scout, soit dix fois plus que le million de Maverick. En pratique, les fournisseurs en proposent bien moins : notre prestataire d'inférence offre 1 310 720 tokens pour Scout et 524 288 pour Maverick. Scout conserve néanmoins la fenêtre la plus vaste des deux.

Dans notre chat gratuit, cette différence est toutefois imperceptible. Pour garantir un service fluide et gratuit, notre chat raccourcit les longues conversations pour ne conserver que les échanges les plus récents, soit environ 12 000 caractères de texte. Dans notre chat, les deux modèles disposent donc du même recul sur la conversation. Si vous devez traiter de très longs documents, privilégiez Scout via une API ou sur votre propre infrastructure ; consultez notre guide sur l'API.

Traitement des images

Les deux modèles analysent nativement les images, et notre chat vous permet de joindre une image par message avec l'un comme avec l'autre. Pour des questions pointues sur une photo, un graphique ou une capture d'écran, Maverick a tendance à fournir des analyses plus détaillées. Pour une description rapide ou pour extraire du texte d'une image, Scout convient parfaitement et s'avère un peu plus économique à faire tourner. Si vous importez une image alors qu'un modèle exclusivement textuel est sélectionné, notre chat bascule automatiquement sur Maverick.

Héberger les modèles localement

Aucun des deux ne tourne sur un simple ordinateur portable. Sur Ollama, les versions quantifiées par défaut pèsent 67 Go pour Scout et 245 Go pour Maverick. Scout peut tourner sur des stations de travail très bien dotées en mémoire ou sur un unique GPU de centre de données ; Maverick requiert un serveur équipé de plusieurs GPU puissants. Si vous cherchez un modèle Llama local pour une machine standard, Llama 3.1 8B reste l'option la plus réaliste. Les deux modèles Llama 4 sont régis par la licence Llama 4 Community License, incluant ses restrictions européennes sur les modèles multimodaux ; consultez notre guide sur la licence et la page exécuter Llama en local.

Coût

Scout est le modèle le plus abordable via l'API : 0,10 $ en entrée et 0,30 $ en sortie par million de tokens, contre 0,1875 $ et 0,6525 $ pour Maverick (tarifs OpenRouter, oct. 2026). Pour des tâches à fort volume comme l'étiquetage, l'extraction de données ou les résumés simples, l'avantage financier de Scout est significatif. Dans notre chat, les deux sont gratuits dans la limite de votre quota quotidien de messages.

Quel modèle choisir selon la tâche ?

En cas de doute, ces cas d'usage constituent un bon point de départ. Ce ne sont que des pistes : le moyen le plus simple reste de tester les deux sur vos propres requêtes.

• Rédiger une lettre de motivation ou un article de blog : Maverick, pour un style plus soigné et plus riche.
• Expliquer pas à pas un concept complexe : Maverick, qui a tendance à offrir des explications plus approfondies.
• Décrire une photo ou lire un panneau sur une image : l'un ou l'autre ; Scout suffit largement pour les requêtes simples.
• Analyser un graphique ou une capture d'écran chargée : Maverick.
• Courtes reformulations, synthèses et listes : l'un ou l'autre ; Scout est plus rentable si vous payez au token ailleurs.
• Documents très volumineux via API : Scout, pour son immense fenêtre de contexte.

Une astuce simple à adopter sur notre chat : commencez avec Maverick, et si vous n'avez besoin que de réponses rapides, passez à Scout depuis le menu des modèles. Si une réponse de Scout vous paraît trop succincte, régénérez-la avec Maverick.

Confidentialité et limites sur notre chat

Les deux modèles sont soumis aux mêmes règles ici. Vos messages transitent par notre serveur et notre passerelle IA vers le fournisseur d'inférence qui exécute le modèle ; nous ne stockons aucun texte de message et votre historique reste dans votre navigateur. Aucun des deux modèles n'a accès au web en direct, et tous deux partagent le même quota gratuit de messages par jour. Les deux modèles peuvent commettre des erreurs, vérifiez donc toujours les informations importantes.

Choisissez Maverick si…

• vous recherchez le modèle Llama le plus performant pour la discussion, l'écriture et les explications ;
• vous posez des questions précises sur des images ;
• la qualité prime sur le coût ;
• vous hésitez : ce n'est pas pour rien qu'il est sélectionné par défaut.

Discuter avec Llama 4 Maverick

Choisissez Scout si…

• vous avez besoin de la plus grande fenêtre de contexte via une API ou en local ;
• vous souhaitez auto-héberger un modèle Llama 4 sur un seul GPU ;
• vous traitez de gros volumes où chaque centime compte ;
• vous voulez un modèle plus léger pour des questions rapides sur du texte ou des images.

Discuter avec Llama 4 Scout

Retrouvez plus de détails sur les pages Llama 4 Maverick et Llama 4 Scout. Pour comparer avec la génération précédente, lisez notre article Llama 3.3 vs Llama 4.

FAQ

Lequel est le meilleur : Maverick ou Scout ?

Maverick est plus volumineux et fournit généralement des réponses plus complètes. Scout est plus léger, plus économique et dispose d'une fenêtre de contexte bien plus vaste.

Sont-ils aussi rapides l'un que l'autre ?

Les deux activent 17 milliards de paramètres par token, leur vitesse d'exécution est donc très proche. La réactivité réelle dépend surtout du fournisseur et de la charge du serveur.

Puis-je profiter des 10 millions de tokens de contexte de Scout dans votre chat ?

Non. Notre chat gratuit tronque les conversations trop longues à environ 12 000 caractères, pour l'un comme pour l'autre. Pour traiter de très longs documents, utilisez une API ou une installation locale.

Les deux modèles peuvent-ils analyser des images ?

Oui. Les deux acceptent les images dans notre chat, à raison d'une image par message.