Familie Llama · 400Mrd. Parameter

Llama 4 Maverick 400B

MoE mit 400B Parametern/17B aktiven Parametern (128 Experten), nativ multimodal. LMArena 1417. 245 GB herunterzuladen.

🇺🇸 Meta·Lizenz Llama 4 Community·Kontext 976.5625k tokens·Erscheinungsdatum April 2025← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • LMArena 1417
  • MMLU-Pro 80
  • 1M ctx
  • Multimodal
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —245 GB Download
  • —HF gated
  • —Klausel >700M MAU
Architektur
MoE mit 128 Experten · 400B/17B aktive Parameter · nativ multimodal · 1M Kontext
Training
Großer Bruder von Scout.
Ideal für
Multimodaler GrenzfallAgentenVision

05Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama run llama4:maverick
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
240 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
285 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
425 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
800 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 280 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Llama 4 Maverick 400B?

Um Llama 4 Maverick 400B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 240 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — dieses Modell überschreitet die GPU-Kapazität dieses Mini-PCs: Wählen Sie ein kleineres Modell oder eine geeignete Infrastruktur.

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  • Lebenslanger Online-Zugang
  • PDF + Dateien
  • Lebenslange Updates

03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~8t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Öffentliche Benchmarks

Aus Model Cards oder MMLU-Pro-/Community-Quellen übernommene Ergebnisse. Einheit: Anteil korrekter Antworten in %.

MMLU-Pro
80