Llama 4 (Scout / Maverick)

Metas MoE-Generation mit sehr großem Kontext und Bildverständnis. Für Heim-Hardware meist zu groß — eher für Server/Mac Studio 128 GB+.

So nutzt du es

Am einfachsten per Ollama: ollama pull <modellname> und dann ollama run <modellname> — oder komfortabel mit LM Studio (grafische Oberfläche, Modell-Suche eingebaut). Die Hardware-Angaben unten beziehen sich auf die übliche 4-Bit-Quantisierung (Q4).

Größen & Hardware

• Verfügbare Größen: Scout 109B MoE (17B aktiv) / Maverick ~400B MoE
• Empfohlene Hardware (Q4): Scout: ab ~64–96 GB, eher Workstation

Im Detail

Llama 4 markiert Metas Umstieg auf Mixture-of-Experts-Architekturen: Scout nutzt 109B Parameter, von denen pro Anfrage nur 17B aktiv sind, Maverick liegt bei rund 400B. Beide Varianten unterstützen sehr lange Kontexte und verstehen Bilder direkt im Chat. In der Praxis scheitert der Heimeinsatz oft an der Hardware: Selbst Scout benötigt realistisch 64–96 GB Speicher und eignet sich eher für Workstations oder Server als für normale Gaming-PCs. Wer keinen Mac Studio mit viel unified memory oder eine Multi-GPU-Maschine besitzt, fährt mit Llama 3.3 oder Qwen 2.5 in vergleichbarer Qualität günstiger. Interessant vor allem für Teams, die lange Dokumente mit Bildanteil verarbeiten müssen.

Praxis-Tipp

Nur mit mindestens 64 GB Speicher an Scout herangehen; für Maverick realistisch eine Server-GPU-Umgebung einplanen.

Siehe auch

• Llama 3.3
• Qwen 2.5
• Mixtral

Lizenz & Quelle

• Lizenz: Llama 4 Community License (EU-Einschränkungen für multimodale Nutzung beachten!)
• Quelle: Ollama
• Quelle: HF