Meta · Llama 4 Maverick · abr. 2025

Llama 4 Maverick — compreensão conjunta de texto e imagem numa opção de pesos abertos

Q: Posso experimentar grátis?

Sim. Comece com a quota gratuita no iMini Agent e continue com o seu plano quando a quota terminar. Não é necessária uma chave de API Meta em separado.

Q: O nome nesta página é o mesmo que aparece no Agent?

Sim. Ao selecionar Llama 4 Maverick no Agent, está a escolher o modelo descrito nesta página.

Q: Quais são as principais especificações?

O modelo oferece 1M tokens de contexto e Limite definido pela plataforma de saída máxima. Ajuste a profundidade e o tamanho do trabalho a estes limites.

Q: Quando devo escolher Llama 4 Maverick?

Escolha-o para projetos que exigem a stack Llama. Valide primeiro com tarefas representativas, critérios de sucesso e o nível de risco do seu fluxo.

Q: Como o devo comparar com as alternativas?

Compare a qualidade de conclusão, a latência, a estabilidade em execuções longas e a compatibilidade com a stack já utilizada pela equipa.

Q: Posso utilizar os resultados comercialmente?

Sim. O conteúdo que cria no iMini inclui direitos de utilização comercial, nos termos aplicáveis ao produto.

Contexto até 1M tokens
Limite definido pela plataforma
Raciocínio ajustável à complexidade da tarefa
Preparado para ferramentas e fluxos com agentes

O que é Llama 4 Maverick?

Llama 4 Maverick é um modelo da Meta, lançado em abr. 2025, orientado para compreensão conjunta de texto e imagem numa opção de pesos abertos. A combinação de contexto alargado, raciocínio e utilização de ferramentas permite manter objetivos e restrições ao longo de trabalhos complexos. É especialmente indicado para projetos que exigem a stack Llama. No iMini Agent, basta selecionar Llama 4 Maverick para começar, sem configurar uma chave de API separada.

Fornecedor: Meta
Lançamento: abr. 2025
Contexto: 1M tokens
Saída máxima: Limite definido pela plataforma
Raciocínio profundo: Níveis ajustáveis consoante a tarefa
Ideal como: Projetos que exigem a stack Llama

O que distingue Llama 4 Maverick

Capacidade, contexto e ferramentas aplicados a compreensão conjunta de texto e imagem numa opção de pesos abertos — os pontos a avaliar antes de o adotar.

Raciocínio em vários passos

Llama 4 Maverick organiza problemas complexos por etapas, mantém as restrições relevantes e produz uma resposta verificável, em vez de avançar diretamente para uma conclusão frágil.

Contexto longo com continuidade

Documentos, histórico da conversa e resultados de ferramentas podem permanecer no mesmo fluxo. Isto reduz perdas de contexto e repetições durante trabalhos prolongados.

Trabalho com ferramentas até à conclusão

Em tarefas que exigem várias chamadas de ferramentas, o modelo consegue seguir critérios de sucesso, avançar passo a passo e parar quando o objetivo está cumprido.

Um papel claro no fluxo de trabalho

Use Llama 4 Maverick sobretudo para projetos que exigem a stack Llama. Compare velocidade, profundidade e custo de falha com os modelos apresentados abaixo antes de normalizar a escolha.

Avaliações oficiais

Resultados publicados para Llama 4 Maverick, incluindo capacidade, programação, ferramentas e trabalho de análise. Leia cada gráfico no contexto da tarefa avaliada.

Llama 4 Maverick — arquitetura mixture-of-experts — Esta avaliação apresenta o desempenho de Llama 4 Maverick em arquitetura mixture-of-experts. Use o resultado para comparar qualidade de conclusão, eficiência e adequação ao fluxo de trabalho, sem tratar um único indicador como uma medida universal.

Llama 4 Maverick — recuperação de informação em contexto longo — Esta avaliação apresenta o desempenho de Llama 4 Maverick em recuperação de informação em contexto longo. Use o resultado para comparar qualidade de conclusão, eficiência e adequação ao fluxo de trabalho, sem tratar um único indicador como uma medida universal.

Llama 4 Maverick — modelação e compreensão de código — Esta avaliação apresenta o desempenho de Llama 4 Maverick em modelação e compreensão de código. Use o resultado para comparar qualidade de conclusão, eficiência e adequação ao fluxo de trabalho, sem tratar um único indicador como uma medida universal.

Três fluxos frequentes

Cenários práticos em que Llama 4 Maverick tira partido de compreensão conjunta de texto e imagem numa opção de pesos abertos.

Código, revisão e resolução de problemas

Para alterações em vários ficheiros, revisão de código baseada em evidências, correção de testes e análise de causas raiz. Defina critérios de aceitação antes de começar.

Pesquisa, síntese e decisões

Para condensar materiais extensos numa decisão clara: problema, opções, recomendação, riscos e dados que poderiam alterar a conclusão.

Agentes e ferramentas em vários passos

Para encadear ações até obter um resultado utilizável. Indique entradas, verificações de sucesso e condições de paragem para cada etapa.

Como escolher entre Llama 4 Maverick, GPT-5.6 Sol e Claude Opus 5

Compare contexto, profundidade de raciocínio, programação com agentes e velocidade; a melhor escolha depende do risco e do peso da tarefa.

Dimensão	Llama 4 Maverick	GPT-5.6 Sol	Claude Opus 5
Contexto	1M tokens	Contexto longo, consoante o modelo	Contexto longo, consoante o modelo
Raciocínio	Ajustável à tarefa	Perfil de profundidade alternativo	Perfil de profundidade alternativo
Código / agentes	Projetos que exigem a stack Llama	Preferível quando a equipa já utiliza GPT-5.6 Sol	Preferível quando a equipa já utiliza Claude Opus 5
Execuções longas com ferramentas	Mantém objetivos e critérios de conclusão	Compare estabilidade e débito	Compare estabilidade e débito
Perfil de velocidade	Equilíbrio definido pela função do modelo	Validar latência em tarefas reais	Validar latência em tarefas reais
Preferir quando	Projetos que exigem a stack Llama	A stack da equipa está centrada em GPT-5.6 Sol	A stack da equipa está centrada em Claude Opus 5

Usar Llama 4 Maverick no iMini

Quota gratuita, nome do modelo, especificações, escolha e utilização comercial.

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Quais são as principais especificações?

Quando devo escolher Llama 4 Maverick?

Como o devo comparar com as alternativas?

Posso utilizar os resultados comercialmente?

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Não é necessária uma chave de API Meta.