Llama 4 Maverick 17B Instruct (US)
MODEL PROFILE模型资料Amazon Bedrock · 2025-04-05 发布 · llama 家族 · 开源权重 · 1 家平台收录
资料长期未更新
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Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 是 Llama 4 系列中的开放权重多模态指令模型，经 Amazon Bedrock 的 US 区域提供，支持文本与图像输入、100 万 tokens 上下文与工具调用。面向需要长文档理解、图文混合输入，又对推理成本敏感的开发者与企业团队。
模型介绍
Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 属于 Llama 4 系列，是 Meta 面向通用助手场景发布的开放权重模型，通过 Amazon Bedrock 的 US 区域对外提供。它主要解决两类问题：一是超长输入的读取，100 万 tokens 上下文可以把整本手册、整套合同或多文件代码一次性送入；二是图文混合理解，输入支持文本与图像，输出为纯文本，便于直接接入现有文本流水线。模型支持工具调用、附件输入与温度调节，托管在 Bedrock 上可省去自建推理集群的运维。知识截止 2024-08，单次输出最多 8192 tokens，官方价格输入 0.24 美元、输出 0.97 美元每百万 tokens，在同上下文档位里属于低预算选项。本站未收录其第三方跑分，能力判断需结合实测。
选型建议需要百万级上下文、图像输入和开放权重可控性，且预算敏感的 Bedrock 用户可选它；追求更强推理或依赖跑分佐证时，应另择高端模型。
关键指标
适用场景
- 解析上百页的产品手册或合同，抽取关键条款并输出结构化字段
- 对截图、扫描表单与说明文字做联合理解，回答图文混排的问题
- 接入工具调用，把企业检索、订单查询等内部接口串成问答流程
- 在长代码或多文件配置上下文中，做模块级说明与改动影响分析
- 为客服与知识库场景批量生成中文摘要、分类标签与改写版本
暂无：许可证、参数规模、缓存读价、缓存写价、推理、结构化输出（上游未公开，本站不估算）。 资料已 585 天没更新，规格与价格可能已变；发布 585 天。
规格与能力
上面没列到的字段采用稀疏激活的混合专家（MoE）结构，名称中的 17B 指向单次推理激活的参数规模，整体走的是以较低激活成本换取大上下文吞吐的路线。
- 结构走混合专家稀疏激活路线，名称中的 17B 对应单次推理激活的参数规模，总参数量与专家配置公开资料较少。
- 能力原生支持文本与图像混合输入、纯文本输出，并可调用工具与接收附件，适合把外部检索结果接进同一条对话链路。
- 披露训练数据与模型卡细节本站未收录，架构判断依据公开定性信息；提供渠道仅 Amazon Bedrock US，开放权重不等于可无条件自托管。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- llama
能力
工具调用附件温度调节
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Microsoft Azure | 17B | 128K | $0.2/M | $0.78/M |
| Llama 4 Maverick | DigitalOcean | — | 128K | $0.25/M | $0.87/M |
| Llama 4 Scout | NanoGPT | — | 328K | $0.085/M | $0.46/M |
| Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | IO.NET | — | 430K | $0.2687/M | $0.8263/M |
| Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Vertex | — | 524.3K | $0.35/M | $1.15/M |
| Llama 4 Maverick 17B Instruct | Meta | — | 1M | $0.5/M | $1.5/M |
| Llama 4 Scout 17B Instruct (US) | Amazon Bedrock | — | 10M | $0.17/M | $0.66/M |
| Llama 4 Scout 17B Instruct | Meta | — | 131.1K | $0.18/M | $0.59/M |
性能表现
本站未收录该模型的第三方跑分，同类对比中的评测列也为空，以下只做基于上下文、输出上限与价格结构的定性判断。
- 强项100 万 tokens 上下文在同价位模型中相当宽松，长文档抽取、多文件比对这类任务不必先做切片检索。
- 短板单次输出仅 8192 tokens，长报告与长代码需要分段续写；知识截止 2024-08，时效性问题要靠工具调用补齐。
- 适合图文混排问答、合同与手册抽取、带工具调用的业务助手；高频短对话场景用它反而浪费上下文预算。
- 参照与 Claude Opus 4.6、Sonnet 4.6 的能力差距无法用本站数据量化，选型前建议用小样本自测对比。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比按每百万 tokens 计，输入 0.24 美元、输出 0.97 美元，输出单价约为输入的四倍，成本结构偏向鼓励长输入、短输出。
- 定位在同为 100 万上下文的一批 Bedrock 模型中，它的输入与输出价都处于最低一档，属于预算优先的入口选择。
- 横向对比Claude Opus 4.6 (US) 输入 5.5 美元、输出 27.5 美元，相对本模型输入价差 +2191.7%；Sonnet 4.6 输入价差 +1275.0%。
- 平台差价本站仅收录 models.dev 与 models.dev · amazon-bedrock 两条报价，数值完全一致，跨云或自托管的成本差异暂无数据。
- 省钱缓存读价格未披露，压缩输入、先把长文档做摘要筛选、控制输出分段长度，是当前最直接的三条降本手段。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $0.24/M | $0.97/M | — | 0.0% |
| models.dev · amazon-bedrock | $0.24/M | $0.97/M | — | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.24/M / $0.97/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| AU Anthropic Claude Opus 4.6 | 1M | $5.5/M | $27.5/M | +2191.7% | — |
| AU Anthropic Claude Sonnet 4.6 | 1M | $3.3/M | $16.5/M | +1275.0% | — |
| Claude Opus 4.6 (EU) | 1M | $5.5/M | $27.5/M | +2191.7% | — |
| Claude Opus 4.6 (Global) | 1M | $5/M | $25/M | +1983.3% | — |
| Claude Opus 4.6 (US) | 1M | $5.5/M | $27.5/M | +2191.7% | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 的常见问题
5 条Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.24/M、输出 $0.97/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 1M（1,000,000 tokens），单次最大输出 8.2K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 是开源模型吗？
Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 支持哪些能力？
按当前资料，Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 支持工具调用、附件、温度调节。输入输出模态为 文本+图片 → 文本。
Llama 4 Maverick 17B Instruct (US) 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径100 万 tokens 是标称上下文上限，实际可用长度受 8192 tokens 输出与计费共同约束，输入越长单次调用成本越高。
- 边界知识截止 2024-08，之后的信息需工具或检索补充；本站未收录公开跑分，能力结论应以自测结果为准。
- 供给仅收录 Amazon Bedrock US 一个渠道，区域可用性与配额随平台策略变化，接入前需确认目标区域是否开放。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
