- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Introducción básica
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Entrenamiento y aplicación
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Puntos de referencia
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Comparación de velocidad
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Requisitos de hardware
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Aplicaciones
- ¿Cómo acceder a Llama 4 a través de la API de Novita?
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El panorama de la IA está dominado por modelos de lenguaje de vanguardia como Llama 4 Maverick y Gemma 3 27B, cada uno adaptado para casos de uso distintos. El poder incomparable de Llama 4 Maverick… ¿Por qué Meta lanzó no uno, sino dos modelos insignia —Llama 4 Maverick y Llama 4 Scout— el mismo día?
Porque una talla no sirve para todos.
Si bien ambos modelos se basan en una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) de última generación y admiten entrada multimodal, satisfacen necesidades muy diferentes. Maverick es un potente y versátil modelo en tiempo real para tareas multimodales. Scout, por otro lado, es un especialista en contextos largos, diseñado para manejar razonamiento profundo en libros completos o documentos técnicos.
En esta publicación, desglosaremos las diferencias fundamentales, las aplicaciones del mundo real y los puntos de referencia de rendimiento para ayudarte a elegir el modelo adecuado para tu caso de uso.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Introducción básica
| Categoría | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Fecha de lanzamiento | 5 de abril de 2025 | 5 de abril de 2025 |
| Tamaño del modelo | 400B (128 MoE, 17B activos/token) | 109B (16 MoE, 17B activos/token) |
| Código abierto | ✅ Sí | ✅ Sí |
| Arquitectura | MoE (128 expertos) | MoE + iRoPE (16 expertos + RoPE intercalado) |
| Longitud de contexto | 1M tokens | 10M tokens |
| Idiomas compatibles | Más de 200 idiomas | Más de 200 idiomas |
| Entrada multimodal | Texto + Imagen | Texto + Imagen |
| Tipo de salida | Texto multilingüe + Código | Texto multilingüe + Código |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Entrenamiento y aplicación
Maverick destaca en la comprensión multimodal, lo que lo hace ideal para casos de uso como recomendación de anuncios, sistemas asistentes y escenarios que requieren procesamiento eficiente de combinaciones texto-imagen.
Scout, entrenado en un corpus mucho más grande y diverso centrado en texto, está diseñado para tareas de contexto largo como documentación técnica, análisis de textos legales y razonamiento complejo.
| Categoría | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Datos de entrenamiento | ~22 billones de tokens (multimodal, incluyendo contenido de Meta) | ~40 billones de tokens (rico en lenguaje, cobertura más amplia) |
| Preentrenamiento | MetaP: Expertos Adaptativos + Entrenamiento intermedio | Igual |
| Postentrenamiento | SFT → RL → DPO | Igual |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Puntos de referencia
En general, en varias pruebas de referencia, Llama 4 Maverick obtuvo puntuaciones más altas que Llama 4 Scout en la mayoría de los casos, demostrando un rendimiento más destacado en aspectos como razonamiento, codificación y procesamiento de contextos largos.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Comparación de velocidad
Si quieres probarlo tú mismo, puedes iniciar una prueba gratuita en el sitio web de Novita AI.
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velocidad de salida
latencia
precio
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Requisitos de hardware
Maverick vs Scout: Maverick consume más memoria incluso con la misma longitud de token debido al mayor tamaño del modelo, mientras que Scout está más optimizado para contextos ultra largos, pero a costa de requisitos de memoria extremos.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Aplicaciones
| Aspecto | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Enfoque del modelo | Propósito general, optimizado para inferencia multimodal y de alta eficiencia | Especialista en contextos largos, diseñado para razonamiento extendido y tareas intensivas en memoria |
| Casos de uso ideales | Asistentes de IA Recomendación de anuncios Preguntas y respuestas imagen+texto Chatbots |
Análisis de documentos legales Análisis de manuales técnicos Resumen de libros completos |
| Objetivo de despliegue | Empresas que necesitan inferencia en tiempo real y de costo equilibrado | Laboratorios, investigación o instituciones que manejan documentos ultra largos |
¿Cómo acceder a Llama 4 a través de la API de Novita?
Paso 1: Inicia sesión y accede a la Biblioteca de Modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Biblioteca de Modelos.
¡Prueba la demo de Llama 4 ahora!
Paso 2: Elige tu modelo
Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Inicia tu prueba gratuita
Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Configuración” y copia la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las librerías necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para empezar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de completado de chat para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<TU Clave API de Novita AI>",
)
model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Sé un asistente útil"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "¡Hola!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Tanto Llama 4 Maverick como Llama 4 Scout cumplen propósitos distintos. Si estás creando productos de IA multimodales y de alta velocidad, Maverick es tu opción. Si trabajas con documentos ultra largos o necesitas razonamiento persistente sobre decenas de miles de tokens, Scout es la mejor opción. Los desarrolladores pueden probar ambos a través de la plataforma de Novita AI, con una prueba gratuita y fácil acceso a la API.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencian Maverick y Scout en el uso real?
Maverick es ideal para aplicaciones dinámicas, multimodales y en tiempo real. Scout está diseñado para razonamiento profundo en secuencias largas.
¿Qué modelo de Llama 4 tiene mejor rendimiento en los puntos de referencia?
Llama 4 Maverick generalmente obtiene puntuaciones más altas en tareas de codificación, razonamiento y PNL estándar.
¿Cómo acceder a Llama 4 Maverick?
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