Comparatif de modèles
Llama vs Qwen : Llama 4 Maverick et Qwen3.8 Flash
Choisissez Qwen3.8 Flash pour ses tarifs Novita inférieurs ($0.15/$0.47 contre $0.27/$0.85 par 1M tokens en entrée/sortie) ; Llama 4 Maverick reste une option texte-image sans raisonnement, au contexte annoncé de 1M.
| Critère | Gagnant | Écart | Preuve |
|---|---|---|---|
| Benchmark de programmation | Qwen3.8-Flash-Next | +18.9 pp écart publié | Artificial Analysis (AA) SciCode: Qwen3.8-Flash-Next 50.6% vs Llama 4 Maverick 31.7%6 |
| Benchmark de raisonnement | Qwen3.8-Flash-Next | +21.9 pp écart publié | GPQA Diamond: Qwen3.8-Flash-Next 91.7% vs Llama 4 Maverick 69.8%12 |
| Coût estimé par requête | Qwen3.8 Flash | $0.00158 écart par exemple | Qwen3.8 Flash $0.00197 vs Llama 4 Maverick $0.0035534 |
Résultats des benchmarks officiels
Résultats des benchmarks officiels
Les références évaluées sont Llama 4 Maverick et Qwen3.8-Flash-Next ; le tableau tarifaire décrit séparément l’API Qwen3.8 Flash de Novita.
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| Mesure | Llama 4 Maverick | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
| LiveCodeBench12 | 43.4% (2024-10–2025-02) · Données déclarées par le fournisseur, 2025 | 91.9% (v6) · Données déclarées par le fournisseur, 2026 |
| GPQA Diamond12 | 69.8% · Données déclarées par le fournisseur, 2025 | 91.7% · Données déclarées par le fournisseur, 2026 |
| SciCode (AA)6 | 31.7% | 50.6% |
Performances
Performances
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Tarifs
Tarifs
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| Mesure | Llama 4 Maverick | Qwen3.8 Flash |
|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens34 | $0.27 | $0.15 |
| Sortie / 1M tokens34 | $0.85 | $0.47 |
| Fenêtre de contexte (tokens)34 | 1M | 977K |
| Sortie maximale (tokens)34 | 8K | 128K |
| API et identifiant du modèle34 | meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 | qwen/qwen3.8-flash |
Que choisir
Programmation, raisonnement, contexte et coût
Llama 4 Maverick
- Pour le raisonnement évalué par GPQA, préférez la référence Flash-Next à Llama 4 Maverick, dont le score publié sur GPQA Diamond est de 69.8%.
- Choisissez l’API de Llama pour sa fenêtre de contexte annoncée plus grande, de 1M, mais sa sortie est plafonnée à 8K ; l’exemple à quantités de tokens fixes coûte $0.00355.
- Choisissez Llama pour les réponses sans raisonnement : l’estimation illustrative AA jusqu’à la première réponse est de 1.11 s, contre 40.99 s pour Flash-Next, qui suppose 2,000 tokens de raisonnement.
Qwen3.8 Flash
- Pour le raisonnement fondé sur les benchmarks, retenez Qwen3.8-Flash-Next, dont le score publié sur GPQA Diamond est de 91.7% ; l’API Flash est présentée séparément.
- Pour des réponses générées plus longues et un coût inférieur à quantités de tokens fixes, choisissez l’API Flash : 977K de contexte, 128K de sortie maximale et un exemple de requête à $0.00197.
- Pour le code, retenez Flash-Next : il mène sur l’évaluation comparable SciCode d’AA avec 50.6% contre 31.7% ; l’API Flash distincte permet 128K de sortie contre 8K pour Llama.
Méthodologie
Méthodologie et sources
Les lignes de benchmark de Llama 4 Maverick et Qwen proviennent des rapports officiels des modèles, AA complétant la comparaison du code. Qwen3.8-Flash-Next est la base à poids ouverts utilisée comme référence pour l’API Flash ; ses scores de benchmark ne sont pas des mesures d’endpoints Novita. Les prix et limites de tokens s’appliquent aux API Novita indiquées, et les débits de sortie AA excluent l’attente initiale.
Novita AI publie ce comparatif Llama et Qwen à partir de données publiques sur les modèles. L’exemple de coût fixe 10,000 tokens en entrée et 1,000 tokens de sortie facturés aux tarifs catalogue synchrones sans cache, y compris les éventuels tokens de raisonnement facturés par Qwen. Taxes, nouvelles tentatives, remises et accords de capacité sont exclus ; aucun benchmark interne d’endpoints n’a été exécuté.
La comparaison en programmation utilise les résultats AA SciCode : 31.7% pour Llama 4 Maverick et 50.6% pour Qwen3.8-Flash-Next. Les résultats officiels de LiveCodeBench couvrent des périodes d’évaluation différentes ; l’écart entre ces scores n’est donc pas directement comparable.
Le délai estimé avant la première réponse est calculé à partir des champs AA sous-jacents non arrondis du délai avant le premier fragment et de la vitesse de sortie, afin d’ajouter l’attente correspondant à 2,000 tokens de raisonnement ; le tableau arrondit les valeurs affichées. Pour le modèle Llama sans raisonnement, le délai de raisonnement ajouté est de 0. Il s’agit d’un budget de tokens illustratif, pas d’un temps de réponse mesuré pour un prompt précis.
- Llama 4 Maverick · Official Model Card huggingface.co · Consulté 2026-10-15
- Qwen3.8-Flash-Next · Official Model Card huggingface.co · Consulté 2026-10-15
- Llama 4 Maverick · Novita AI novita.ai · Consulté 2026-10-15
- Qwen3.8 Flash · Novita AI novita.ai · Consulté 2026-10-15
- Llama 4 Maverick · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Consulté 2026-10-15
- Qwen3.8-Flash-Next · Artificial Analysis artificialanalysis.ai · Consulté 2026-10-15
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