Meta AI

Llama 4 Maverick 17b 128e Instruct

Tipo
modelo de lenguaje
Contexto
1.049K tokens
Salida máxima
4K
Lanzado el
1 abril 2025
Cadena para la API
meta/llama-4-maverick-17b-128e-instruct
Pesos
abiertos

Precios por proveedor

Proveedor Entrada, $ por 1M Salida, $ por 1M En nuestros datos desde
lambda_ai $0,05 $0,1 31 jul. 2026
Abacus.AI $0,14 $0,59 31 jul. 2026
DeepInfra deepinfra/meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 $0,15 $0,6 31 jul. 2026
io.net $0,15 $0,6 31 jul. 2026
DeepInfra meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 $0,2 $0,8 31 jul. 2026
Groq $0,2 $0,6 31 jul. 2026
Amazon Bedrock $0,24 $0,97 2 ago. 2026
Azure Cognitive Services $0,25 $1 31 jul. 2026
Microsoft Foundry llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 $0,25 $1 31 jul. 2026
novita-ai $0,27 $0,85 31 jul. 2026
LLM Gateway $0,27 $0,85 31 jul. 2026
Novita AI $0,27 $0,85 31 jul. 2026
Together AI $0,27 $0,85 31 jul. 2026
hyper $0,284 $0,934 31 jul. 2026
Google Vertex AI $0,35 $1,15 31 jul. 2026
SambaNova $0,63 $1,8 31 jul. 2026
OCI Generative AI $0,72 $0,72 31 jul. 2026
Microsoft Foundry azure_ai/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 $1,41 $0,35 31 jul. 2026

Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.

Un mismo proveedor aparece varias veces si vende este modelo con identificadores distintos y a precios distintos, por ejemplo con distinta precisión de pesos. El identificador se indica junto al nombre. Las ofertas idénticas llegadas de dos fuentes con grafías distintas se unen en una sola fila.

La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.

Resultados de las mediciones

Conjunto de tareas Resultado Condiciones de ejecución Medido por
Arena Score en inglés 1.302,96 1.298–1.308 — —
Arena Score, programación 1.302,89 1.295–1.310 — —
Arena Score, matemáticas 1.299,94 1.289–1.311 — —
Arena Score, diálogo de varios turnos 1.288,1 1.280–1.296 — —
Arena Score, general 1.287,81 1.284–1.292 — —
Arena Score en ruso 1.286,05 1.275–1.297 — —
Arena Score en español 1.284,52 1.262–1.307 — —
Arena Score, consultas difíciles 1.281,63 1.276–1.287 — —
Arena Score, consultas largas 1.281,1 1.274–1.289 — —
Arena Score, seguimiento de instrucciones 1.268,51 1.262–1.275 — —
Arena Score, escritura creativa 1.267,09 1.259–1.276 — —
Arena Score, preguntas expertas 1.259,89 1.246–1.273 — —
Arena Score en francés 1.256,85 1.231–1.283 — —
Arena Score, reconocimiento de texto en imagen 1.143,61 1.132–1.155 — —
Arena Score, trabajo con imágenes 1.142,98 1.134–1.152 — —
Arena Score, comprensión de esquemas 1.133,57 1.115–1.153 — —
MATH, nivel de dificultad cinco 73,02 % · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
Escritura creativa (evaluación de Lech Mazur) 62 % — lechmazur/writing Github repository
GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado 55,98 % · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
GeoBench — localización de un lugar a partir de una foto 52 % — GeoBench leaderboard
Fiction.LiveBench — retención de contexto largo 46,2 % — Fiction.live leaderboard
WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático 24,47 % — WeirdML Leaderboard
Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada 20,48 % · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
Aider Polyglot — ediciones de código en seis lenguajes 15,6 % · con andamiaje ajustado Aider LLM Leaderboards
SimpleBench — preguntas con trampa 13,24 % — SimpleBench Leaderboard
ARC-AGI — generalización a patrones nuevos 4,4 % · con andamiaje ajustado ARC Prize Leaderboard
Humanity’s Last Exam — preguntas de nivel experto 0,92 % — —
CritPt — problemas de física 0 % — —
ARC-AGI-2 0 % — —