Llama 4 Maverick
Meta 製のオープンウェイト LLM。Llama 4 で MoE アーキ + native multimodal + 1M〜10M context へ進化。
◎ 強み
- ◎ 中身（重み）が公開されている
- ◎ 自分の PC・サーバーで動かせる
- ◎ 派生モデル・改造モデルが豊富
- ◎ Llama 4 で native multimodal（テキスト + 画像）に対応
- ◎ Scout は 10M tokens 長コンテキスト
VS COMPARISON
Meta
Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) ／ 2025-04-05
VS
Gemini 3.5 Flash
3.5 Flash ／ 2026-05
編集部の総合判定
総合性能は拮抗。用途で選ぶのが正解
ベンチ勝ち：Llama 4 Maverick 1 / Gemini 3.5 Flash 0 料金で安い項目：Llama 4 Maverick 0 / Gemini 3.5 Flash 2
SPECS
仕様の比較
| 項目 | Llama 4 Maverick | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|---|
| バージョン | Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) | 3.5 Flash |
| 公開日 | 2025-04-05 | 2026-05 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1049K |
| 入力料金 $/1M | — | $1.5 安い |
| 出力料金 $/1M | — | $9 安い |
| 推論モデル | — | ✓ あり |
| マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり |
BENCHMARKS
ベンチマーク差分
バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。
MMLU
Llama 4 Maverick 80.5% 勝ち
Gemini 3.5 Flash —
※ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）
PROS & CONS
強み・弱み
Gemini 3.5 Flash
Google 製。Workspace 連携と長文処理（1M tokens）で頭ひとつ抜けてる。
◎ 強み
- ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
- ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
- ◎ 1M tokens の長いコンテキスト
- ◎ Deep Research Max など独自機能
△ 注意点
- △ 回答の口調がやや堅め
USE CASES
用途別のおすすめ
Llama 4 Maverick か Gemini 3.5 Flash を取り上げてるタスク 8件
PRIMARY SOURCES