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 (MoE 400B / 17B active, 128 experts) / 2025-04-05
「自前で動かせるオープン系の代表格」
3.5 Flash / 2026-05-19
「速い・安い・働き者。エージェントの相棒だね」
編集部の総合判定
共通の公表ベンチマークがなく、数値では直接比較できない。料金と用途で選ぶのが正解
WHICH ONE
SPECS
| 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 | 2026-05-19 |
| 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 |
| AIコスパ指数 独自指標 | — | 70 |
BENCHMARKS
バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。
知識の広さ(MMLU)
※ 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)
※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。
PROS & CONS
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
Google 製。Workspace 連携と長文処理(1M tokens)で頭ひとつ抜けてる。
◎ 強み
△ 注意点
USE CASES
Llama 4 Maverick か Gemini 3.5 Flash を取り上げてるタスク 8件
PRIMARY SOURCES
FAQ
Q. Llama 4 Maverick と Gemini 3.5 Flash、結局どっちがいい?
A. 両モデルに共通する公表ベンチマークがないため、数値での優劣は付けられません(未公表は実測0ではありません)。料金と、下の強み・注意点の欄で用途に合うほうを選ぶのがおすすめです。
Q. Llama 4 Maverick と Gemini 3.5 Flash、ベンチマークで強いのはどっち?
A. 共通の公表ベンチマークがないため、数値での直接比較はできません。各モデルが公表しているベンチマークは系統が異なるため、それぞれの一次ソースを参照してください。
Q. Llama 4 Maverick と Gemini 3.5 Flash、初心者にはどっちがおすすめ?
A. 初心者へのおすすめ度は Gemini 3.5 Flash の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Gemini 3.5 Flash から始めると迷いにくいです。
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