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Llama 4 Maverick 400BvsLlama 4 Scout 109B

Comparativo completo entre Llama 4 Maverick 400B (400B de parâmetros, Meta) e Llama 4 Scout 109B (109B, Meta). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — sem copiar e colar entre páginas.

Em resumo

Característica Llama 4 Maverick 400B Llama 4 Scout 109B
Parâmetros 400B 109B
Família Llama Llama
Autor Meta Meta
Origem US US
Licença Llama 4 Community Llama 4 Community
Contexto 1 000 000 tokens 10 000 000 tokens
Data de lançamento abril de 2025 abril de 2025

Uso de memória

VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.

Quantização Llama 4 Maverick 400B Llama 4 Scout 109B
Q4_K_M (leve) 240 GB 65 GB
Q5_K_M (equilíbrio) 285 GB 78 GB
Q8 (quase sem perdas) 425 GB 117 GB
FP16 (qualidade máxima) 800 GB 218 GB
RAM para execução somente na CPU 280 GB 100 GB

Velocidade estimada (tokens/segundo)

Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.

GPU de referência Llama 4 Maverick 400B Llama 4 Scout 109B
RTX 4090 (24 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais
RTX 4080 (16 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais
RTX 3060 12GB (12 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais

Veredito por caso de uso

Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.

Chat geral
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
Visão / imagem
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
RAG / documentos longos
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
Agentes e uso de ferramentas
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
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Pontos fortes e fracos

Meta · 400B

Llama 4 Maverick 400B

MoE 400B/17B ativos (128 especialistas), multimodal nativo. LMArena 1417. 245 GB para download.

  • LMArena 1417
  • MMLU-Pro 80
  • 1M ctx
  • Multimodal
  • 245 GB de download
  • HF gated
  • Cláusula >700M MAU

Instalação

ollama run llama4:maverick
Meta · 109B

Llama 4 Scout 109B

MoE 109B/17B ativos, multimodal nativo, contexto 10M. Cabe em uma H100. HF gated.

  • Contexto 10M (!)
  • Cabe na H100
  • Visão nativa
  • HF gated
  • Licença Llama 4 (cláusula >700M MAU)

Instalação

ollama run llama4:scout

Perguntas frequentes

Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Maverick 400B ou Llama 4 Scout 109B?

Em uma RTX 4090, Llama 4 Maverick 400B não cabe em 24 GB — é necessário transferir parte para a CPU, Llama 4 Scout 109B também não cabe em 24 GB. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.

Qual consome menos VRAM?

Em Q4_K_M, Llama 4 Scout 109B cabe em 65 GB contra 240 GB para o seu concorrente — uma diferença de 175 GB, significativa se você busca uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.

É possível usar esses modelos em produção comercial?

Llama 4 Maverick 400B está sob a licença Llama 4 Community — verifique as restrições (especialmente os limites de usuários mensais). Llama 4 Scout 109B é licenciado sob a licença Llama 4 Community — verifique também as condições. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.

Qual escolher em 2026?

Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido : Llama 4 Scout 109B (109B). Mais capaz : Llama 4 Maverick 400B (400B). Se você tiver dúvidas, execute o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.

Alternativas a considerar

Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.

Para se aprofundar