Quel modèle Llama 4 vous convient le mieux—Maverick ou Scout ?

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Le paysage de l’IA est dominé par des modèles de langage de pointe comme Llama 4 Maverick et Gemma 3 27B, chacun adapté à des cas d’usage distincts. Mais pourquoi Meta a-t-il publié non pas un, mais deux modèles phares—Llama 4 Maverick et Llama 4 Scout—le même jour ?

Parce qu’une seule taille ne convient pas à tous.

Bien que les deux modèles soient construits sur une architecture Mixture-of-Experts de pointe et supportent l’entrée multimodale, ils répondent à des besoins très différents. Maverick est un puissant polyvalent rapide pour les tâches multimodales en temps réel. Scout, quant à lui, est un spécialiste des longs contextes, conçu pour gérer un raisonnement profond sur des livres entiers ou des documents techniques.

Dans cet article, nous décomposerons les différences fondamentales, les applications concrètes et les benchmarks de performance pour vous aider à choisir le modèle adapté à votre cas d’usage.

Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout : Introduction de base

Catégorie	Llama 4 Maverick	Llama 4 Scout
Date de sortie	5 avril 2025	5 avril 2025
Taille du modèle	400B (128 MoE, 17B actifs/token)	109B (16 MoE, 17B actifs/token)
Open Source	✅ Oui	✅ Oui
Architecture	MoE (128 experts)	MoE + iRoPE (16 experts + Interleaved RoPE)
Longueur de contexte	1M tokens	10M tokens
Support linguistique	200+ langues	200+ langues
Entrée multimodale	Texte + Image	Texte + Image
Type de sortie	Texte multilingue + Code	Texte multilingue + Code

Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout : Entraînement et application

Maverick excelle dans la compréhension multimodale, ce qui le rend idéal pour des cas d’usage comme la recommandation publicitaire, les systèmes d’assistance et les scénarios nécessitant un traitement efficace des combinaisons texte-image.

Scout, entraîné sur un corpus texte beaucoup plus vaste et plus diversifié, est conçu pour les tâches à long contexte telles que la documentation technique, l’analyse de textes juridiques et le raisonnement complexe.

Catégorie	Llama 4 Maverick	Llama 4 Scout
Données d’entraînement	~22T tokens (multimodal, incluant du contenu Meta)	~40T tokens (riche en langage, couverture plus large)
Pré-entraînement	MetaP : Experts adaptatifs + Mid-training	Identique
Post-entraînement	SFT → RL → DPO	Identique

Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout : Benchmarks

Globalement, dans divers tests de benchmark, Llama 4 Maverick a obtenu des scores plus élevés que Llama 4 Scout dans la plupart des cas, démontrant des performances plus remarquables dans des domaines tels que le raisonnement, le codage et le traitement de longs contextes.

Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout : Comparaison de vitesse

Si vous souhaitez le tester vous-même, vous pouvez lancer un essai gratuit sur le site de Novita AI.

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vitesse de sortie

latence

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Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout : Configuration matérielle requise

Maverick vs Scout : Maverick consomme plus de mémoire même à longueur de token identique en raison de la taille plus importante du modèle, tandis que Scout est davantage optimisé pour les contextes ultra-longs, mais au prix d’exigences mémoire extrêmes.

Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout : Applications

Aspect	Llama 4 Maverick	Llama 4 Scout
Focus du modèle	Usage général, optimisé pour l’inférence multimodale et haute efficacité	Spécialiste des longs contextes, conçu pour le raisonnement étendu et les tâches gourmandes en mémoire
Cas d’usage idéaux	Assistants IA Recommandation publicitaire Questions-réponses image+texte Chatbots	Analyse de documents juridiques Analyse de manuels techniques Résumé de livres complets
Cible de déploiement	Entreprises ayant besoin d’une inférence en temps réel et économique	Laboratoires, recherche ou institutions traitant des documents ultra-longs

Comment accéder à Llama 4 via l’API Novita ?

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

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Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Commencez votre essai gratuit

Démarrez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Obtenez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
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": "Hi there!",
        }
    ],
    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)
  
  
  

Llama 4 Maverick et Llama 4 Scout répondent à des objectifs distincts. Si vous construisez des produits d’IA multimodaux rapides, Maverick est votre choix. Si vous travaillez avec des documents ultra-longs ou avez besoin d’un raisonnement persistant sur des dizaines de milliers de tokens, Scout est le meilleur ajustement. Les développeurs peuvent essayer les deux via la plateforme Novita AI, avec un essai gratuit et un accès API facile.

Questions fréquentes

Quelles sont les différences entre Maverick et Scout dans un usage réel ?

Maverick est idéal pour les applications dynamiques, multimodales et en temps réel. Scout est conçu pour un raisonnement approfondi sur de longues séquences.

Quel modèle de Llama 4 obtient les meilleurs résultats en benchmarks ?

Llama 4 Maverick obtient généralement des scores plus élevés en codage, raisonnement et tâches NLP standard.

Comment accéder à Llama 4 Maverick ?

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