Llama 4 Maverick

400Bパラメータ、128エキスパート - Meta 最高性能のオープンモデル

Llama 4 Maverick は Meta のフラッグシップ MoE モデルです。400Bの総パラメータを128エキスパートでルーティングし、トークンあたり17Bのみアクティブにしながら、主要ベンチマークで GPT-4o を上回るフロンティアクラスの性能を完全オープンウェイトで実現しています。

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モデルバリエーション

指示チューニング済みモデルとベースモデル

チャットや複雑なタスクに最適化された指示チューニング済みバリアント、またはファインチューニングや研究向けのベースモデルから選べます。

128エキスパート MoE アーキテクチャ

総パラメータ400B、トークンあたり17Bアクティブ

Maverick は Scout の16エキスパートから128エキスパートにスケールアップし、400Bの総パラメータを持ちながらトークンあたり17Bのアクティブフットプリントを維持しています。これにより推論、コーディング、マルチモーダル能力が大幅に向上しています。

このサイトのデフォルトチャットモデルです。最高品質が求められるタスクに最適：複雑な推論、コード生成、マルチモーダル分析、リサーチの統合。

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指示チューニング済み

Maverick Instruct

会話 AI、複雑な推論、コード生成に最適化

RLHF で指示追従とマルチターン対話向けにファインチューニング済み

利用可能

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事前学習済み

Maverick Base

ファインチューニングや特化用途向けの基盤 MoE モデル

128エキスパートルーティングで多様なマルチモーダルデータを事前学習

利用可能

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機能

オープンウェイトモデルでフロンティア性能を実現

Llama 4 Maverick は128エキスパート MoE の効率性に、高度な推論、強力なコーディング、ネイティブマルチモーダル理解を組み合わせています。すべてトークンあたり17Bアクティブパラメータで動作します。

128エキスパート MoE

128のエキスパートプールから各トークンを専門エキスパートにルーティングします。400Bの総パラメータがトークンあたり17Bの推論コストでフロンティア品質を実現します。

高度な推論

MMLU Pro（80.5%）と GPQA Diamond（69.8%）で高い性能を発揮。複雑な推論タスクでプロプライエタリモデルと競争力があります。

コード生成

コーディングベンチマークで GPT-4o を上回ります。ネイティブの関数呼び出しでエージェントワークフローと自律的なコード実行が可能です。

1Mトークンのコンテキスト

長文ドキュメント、コードベース、長時間の会話を処理できます。ほとんどの本番ユースケースに十分な容量です。

ネイティブマルチモーダル

早期融合アーキテクチャでテキストと画像をネイティブに一緒に処理します。スクリーンショット、図表、ドキュメントをテキストと併せて分析できます。

多言語対応

複数言語で高い性能を発揮。文化的コンテキストの理解を備え、グローバルなアプリケーションに対応します。

主なハイライト

Maverick が際立つ理由

Maverick は複数のベンチマークカテゴリで GPT-4o を一貫して上回る初のオープンウェイトモデルです。

ベンチマークハイライト

MMLU Pro 80.5% - フロンティアプロプライエタリモデルと競争力あり
GPQA Diamond 69.8% - 強力な科学的推論
MMMU 73.4% - 優れたマルチモーダル理解
コーディングベンチマークで GPT-4o を上回る
Arena ELO でトップクラスのモデルと競争力あり

技術仕様

総パラメータ400B、トークンあたり17Bアクティブ
MoE アーキテクチャで128エキスパート
1Mトークンのコンテキストウィンドウ
ネイティブマルチモーダル（テキスト＋画像）
Llama 3.1 互換ライセンス

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性能

オープンウェイト MoE モデルでフロンティア品質を実現

Llama 4 Maverick は MMLU Pro で80.5%、MMMU で73.4%を達成し、トークンあたり17Bパラメータのみアクティブにしながら複数のベンチマークで GPT-4o を上回ります。

Maverick はオープンウェイトモデルが最高のプロプライエタリモデルと競争できることを実証しています。128エキスパートアーキテクチャが推論、コーディング、マルチモーダルタスクで一貫した高品質を実現します。

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MMLU Pro 80.5% - フロンティアクラスの知識と推論

GPQA Diamond 69.8% - 強力な科学的推論

MMMU 73.4% - 優れたマルチモーダル理解

コーディングベンチマークで GPT-4o を上回る

総400Bから17Bアクティブパラメータ（128エキスパート）

ベンチマーク比較

Maverick vs Scout と前世代モデル

Maverick の128エキスパートアーキテクチャは、Scout と Llama 3.1 に対して全カテゴリで大幅な改善を実現しています。

Benchmark	Llama 4 Maverick 128エキスパート注目	Llama 4 Scout 16エキスパート	Llama 3.1 70B Dense	GPT-4o プロプライエタリ
MMLU Pro 知識と推論	80.5%	74.3%	66.4%	78.4%
GPQA Diamond 科学知識	69.8%	57.2%	46.7%	53.6%
LiveCodeBench v5 コーディング	43.4%	32.8%	28.5%	37.0%
MMMU マルチモーダル	73.4%	69.4%	-	69.1%
Context Window 最大トークン数	1M	10M	128K	128K
Total Parameters モデルサイズ	400B	109B	70B	-
Active Parameters トークンあたり	17B	17B	70B	-