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Llama 4 Maverick 400BvsLlama 4 Scout 109B

Comparativa completa entre Llama 4 Maverick 400B (400B parámetros, Meta) y Llama 4 Scout 109B (109B, Meta). VRAM requerida según la cuantización, tokens por segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia y comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo, sin copiar y pegar contenido entre páginas.

En resumen

Característica Llama 4 Maverick 400B Llama 4 Scout 109B
Parámetros 400B 109B
Familia Llama Llama
Autor Meta Meta
Origen US US
Licencia Llama 4 Community Llama 4 Community
Contexto 1 000 000 tokens 10 000 000 tokens
Fecha de lanzamiento abril de 2025 abril de 2025

Huella de memoria

VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume moins — ventaja para los pequeños.

Cuantización Llama 4 Maverick 400B Llama 4 Scout 109B
Q4_K_M (ligero) 240 GB 65 GB
Q5_K_M (equilibrio) 285 GB 78 GB
Q8 (casi sin pérdida) 425 GB 117 GB
FP16 (máxima calidad) 800 GB 218 GB
RAM (solo CPU) 280 GB 100 GB

Velocidad estimada (tokens/segundo)

Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.

GPU de referencia Llama 4 Maverick 400B Llama 4 Scout 109B
RTX 4090 (24 GB) ✗ demasiado pesado ✗ demasiado pesado
RTX 4080 (16 GB) ✗ demasiado pesado ✗ demasiado pesado
RTX 3060 12GB (12 GB) ✗ demasiado pesado ✗ demasiado pesado
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) ✗ demasiado pesado ✗ demasiado pesado

Veredicto por caso de uso

Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.

Chat general
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Visión / imagen
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
RAG / documentos largos
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Agentes y uso de herramientas
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
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Fortalezas y debilidades

Meta · 400B

Llama 4 Maverick 400B

MoE 400B/17B activos (128 expertos), multimodal nativo. LMArena 1417. 245 GB para descargar.

  • LMArena 1417
  • MMLU-Pro 80
  • 1M ctx
  • Multimodal
  • 245 GB de descarga
  • HF gated
  • Cláusula >700M MAU

Instalación

ollama run llama4:maverick
Meta · 109B

Llama 4 Scout 109B

MoE 109B/17B activos, multimodal nativo, contexto 10M. Cabe en una H100. HF con acceso restringido.

  • Contexto 10M (!)
  • Cabe en una H100
  • Visión nativa
  • HF gated
  • Licencia Llama 4 (cláusula >700M MAU)

Instalación

ollama run llama4:scout

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Maverick 400B o Llama 4 Scout 109B?

En una RTX 4090, Llama 4 Maverick 400B no cabe en 24 GB — hay que trasladar parte del modelo a la CPU; Llama 4 Scout 109B tampoco cabe en 24 GB. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.

¿Cuál consume menos VRAM?

En Q4_K_M, Llama 4 Scout 109B cabe en 65 GB contre 240 GB para su competidor — una diferencia de 175 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.

¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?

Llama 4 Maverick 400B está bajo la licencia Llama 4 Community — revisa las restricciones (especialmente los umbrales de usuarios mensuales). Llama 4 Scout 109B está bajo la licencia Llama 4 Community; revisa también las condiciones. Para SaaS, da preferencia a Apache 2.0 o MIT.

¿Cuál elegir en 2026?

Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Llama 4 Scout 109B (109B). Más capaz : Llama 4 Maverick 400B (400B). Si dudas, ejecuta el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.

Alternativas a considerar

Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.

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