- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Introdução Básica
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Treinamento e Aplicação
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Benchmark
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Comparação de Velocidade
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Requisitos de Hardware
- Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Aplicações
- Como Acessar o Llama 4 via API da Novita?
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O cenário de IA é dominado por modelos de linguagem de ponta como Llama 4 Maverick e Gemma 3 27B, cada um adaptado para casos de uso distintos. O poder incomparável da Llama 4 Maverick, mas por que a Meta lançou não um, mas dois modelos emblemáticos — Llama 4 Maverick e Llama 4 Scout — no mesmo dia?
Porque um tamanho não serve para todos.
Embora ambos os modelos sejam construídos com arquitetura Mixture-of-Experts de ponta e suportem entrada multimodal, eles atendem a necessidades muito diferentes. O Maverick é um potente rápido e versátil para tarefas multimodais em tempo real. O Scout, por outro lado, é um especialista em contexto longo, projetado para lidar com raciocínio profundo em livros inteiros ou documentos técnicos.
Neste post, vamos detalhar as diferenças principais, aplicações do mundo real e benchmarks de desempenho para ajudá-lo a escolher o modelo certo para seu caso de uso.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Introdução Básica
| Categoria | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Data de Lançamento | 5 de abril de 2025 | 5 de abril de 2025 |
| Tamanho do Modelo | 400B (128 MoE, 17B ativos/token) | 109B (16 MoE, 17B ativos/token) |
| Código Aberto | ✅ Sim | ✅ Sim |
| Arquitetura | MoE (128 Especialistas) | MoE + iRoPE (16 Especialistas + RoPE Intercalado) |
| Comprimento de Contexto | 1 milhão de tokens | 10 milhões de tokens |
| Suporte a Idiomas | 200+ idiomas | 200+ idiomas |
| Entrada Multimodal | Texto + Imagem | Texto + Imagem |
| Tipo de Saída | Texto Multilíngue + Código | Texto Multilíngue + Código |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Treinamento e Aplicação
O Maverick se destaca em compreensão multimodal, sendo ideal para casos de uso como recomendação de anúncios, sistemas assistentes e cenários que exigem processamento eficiente de combinações texto-imagem.
O Scout, treinado em um corpus de texto muito maior e mais diverso, é projetado para tarefas de contexto longo como documentação técnica, análise de textos jurídicos e raciocínio complexo.
| Categoria | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Dados de Treinamento | ~22T tokens (multimodal, incluindo conteúdo Meta) | ~40T tokens (rico em linguagem, cobertura mais ampla) |
| Pré-Treinamento | MetaP: Especialistas Adaptativos + Treinamento Intermediário | Mesmo |
| Pós-Treinamento | SFT → RL → DPO | Mesmo |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Benchmark
No geral, em vários testes de benchmark, a Llama 4 Maverick pontuou mais alto que a Llama 4 Scout na maioria dos casos, demonstrando desempenho mais notável em aspectos como raciocínio, codificação e processamento de contexto longo.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Comparação de Velocidade
Se quiser testar você mesmo, pode iniciar uma avaliação gratuita no site da Novita AI.
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latência
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Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Requisitos de Hardware
Maverick vs Scout: O Maverick consome mais memória mesmo com o mesmo comprimento de token devido ao maior tamanho do modelo, enquanto o Scout é mais otimizado para contextos ultra longos, mas com o custo de requisitos extremos de memória.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: Aplicações
| Aspecto | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Foco do Modelo | Propósito geral, otimizado para inferência multimodal e de alta eficiência | Especialista em contexto longo, projetado para raciocínio estendido e tarefas intensivas em memória |
| Casos de Uso Ideais | Assistentes de IA Recomendação de anúncios Perguntas e respostas com imagem+texto Chatbots |
Análise de documentos jurídicos Interpretação de manuais técnicos Resumo de livros completos |
| Alvo de Implantação | Empresas que precisam de inferência em tempo real e com custo equilibrado | Laboratórios, pesquisa ou instituições que lidam com documentos ultra longos |
Como Acessar o Llama 4 via API da Novita?
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library.
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Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Sua Avaliação Gratuita
Comece sua avaliação gratuita para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Acessando a página “Settings”, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o Novita AI LLM. Este é um exemplo de uso da API de completions de chat para usuários 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)
Tanto o Llama 4 Maverick quanto o Llama 4 Scout servem propósitos distintos. Se você está construindo produtos de IA multimodais e de alta velocidade, o Maverick é a escolha ideal. Se você trabalha com documentos ultra longos ou precisa de raciocínio persistente sobre dezenas de milhares de tokens, o Scout é a melhor opção. Desenvolvedores podem testar ambos através da plataforma Novita AI, com avaliação gratuita e acesso fácil à API.
Perguntas Frequentes
Como Maverick e Scout diferem no uso real?
O Maverick é ideal para aplicações dinâmicas, multimodais e em tempo real. O Scout é projetado para raciocínio profundo em sequências longas.
Qual modelo do Llama 4 tem melhor desempenho em benchmarks?
O Llama 4 Maverick geralmente pontua mais alto em tarefas de codificação, raciocínio e NLP padrão.
Como acessar o Llama 4 Maverick?
A Novita AI fornece uma API acessível e confiável para você.
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer a GPU em nuvem acessível e confiável para construção e escalabilidade.
