Llama 4 Scout & Maverick
Open-weight MoE-modellen met 17B actieve parameters; Maverick tot 400B totaal, Scout met extreem lange context.
Chatbots
Gratis
Volledig gratis te gebruiken, geen creditcard nodig.
Open Source
De broncode is openbaar. Je kunt de tool gratis gebruiken, aanpassen en zelf hosten.
Llama
Meta's open-weight modelfamilie — gratis te downloaden en self-hosten
Llama is Meta's open-weight LLM-familie en het populairste open model wereldwijd. De actuele open generatie is Llama 4 (april 2025) met de MoE-varianten Scout en Maverick (17B actieve parameters, tot 400B totaal), commercieel bruikbaar onder de Llama Community License. Let op: in april 2026 verlegde Meta Superintelligence Labs de frontier-focus naar het gesloten model Muse Spark, waardoor Llama vooral als onderhouden open fundament doorgaat. Draait via Ollama, vLLM, Hugging Face, AWS Bedrock en andere providers. Sterke keuze voor organisaties die data-soevereiniteit eisen of de tokenkosten van proprietary modellen willen omzeilen.
Setup neemt enkele dagen
Hoe lang duurt het voordat je de tool echt nuttig kunt gebruiken?
Beginnersvriendelijk
Hoeveel technische kennis is nodig om de tool te gebruiken?
Feiten geverifieerd op 6 juni 2026 · hoe wij beoordelen
Llama is het fundament van de open-source AI-wereld. Als basismodel niet direct voor eindgebruikers bedoeld, maar via fine-tunes, Ollama of API-diensten de beste open keuze.
Waarom op de site: Meta's Llama-modellen zijn het meest gebruikte open-source LLM-fundament ter wereld en de basis voor tientallen tools, services en fine-tuned deployments.
Beste alternatief: mistral
Ideaal voor
Llama is vooral waardevol voor ontwikkelaars, onderzoekers en bedrijven die geavanceerde taalmodellen willen inzetten in hun applicaties en projecten.
Functies
Kern
Open weights downloaden
Volledige modelgewichten via llama.com en Hugging Face — geen API-afhankelijkheid.
Kleine edge-modellen
Llama 3.2 1B/3B draaien op laptops en edge-hardware voor offline gebruik.
Invoer
Natively multimodaal
Llama 4 verwerkt tekst en beeld in één model (vision-varianten niet beschikbaar voor EU-bedrijven).
Integraties
Breed ecosysteem
Ondersteund door Ollama, vLLM, Hugging Face, AWS Bedrock, Azure en Groq.
Enterprise
Fine-tuning op eigen data
Volledig fine-tunen of LoRA-trainen op proprietary data zonder vendor lock-in.
Gebruiksscenario's
- Tekstgeneratie
- Samenvatten van teksten
- Vertalen tussen talen
- Beantwoorden van vragen
Sterk
- Krachtige taalmodellering
- Flexibel inzetbaar voor diverse NLP-taken
- Gratis en open source beschikbaar
Beperkingen
- Vereist aanzienlijke computerkracht en geheugen
- Community-licentie is geen echte open source: attributie verplicht, aparte licentie boven 700M gebruikers
- Multimodale (vision-)varianten van Llama 4 zijn onder de licentie uitgesloten voor EU-gevestigde bedrijven
- Meta's frontier-ontwikkeling verschoof in 2026 naar het gesloten Muse Spark
Wat kost Llama?
Gratis versie
Gratis te downloaden onder de Llama Community License (geen OSI-open source); je betaalt alleen je eigen hosting of de tokenprijzen van een provider als Bedrock of Groq
Prijzen indicatief — controleer altijd de actuele tarieven bij de aanbieder.
Specificaties
Zakelijk
Inzetbaarheid & UX
Geschiktheid
Primaire taken
- Een eigen LLM self-hosten voor data-controle of kostenbeheersing
- Modellen fine-tunen op proprietary data zonder vendor lock-in
- Kleine modellen op laptop of edge-hardware draaien (Llama 3.2 1B/3B)
Wanneer NIET gebruiken
- Teams zonder ML-engineering capaciteit — hosting is je probleem
- Frontier-niveau reasoning of agentic flows — gesloten modellen zijn voor
- Workflows die direct out-of-the-box productiekwaliteit verwachten
Veelgestelde vragen over Llama
- Voor wie is Llama het meest geschikt?
- Llama is vooral waardevol voor ontwikkelaars, onderzoekers en bedrijven die geavanceerde taalmodellen willen inzetten in hun applicaties en projecten.
- Wat kost Llama?
- Llama hanteert een gratis prijsmodel. Gratis te downloaden onder de Llama Community License (geen OSI-open source); je betaalt alleen je eigen hosting of de tokenprijzen van een provider als Bedrock of Groq
- Hoe moeilijk is Llama te implementeren?
- De setup is complex. Tijd tot eerste waarde: dagen.
- Wat zijn de alternatieven voor Llama?
- Een goed alternatief is mistral. Kies een alternatief als: Teams zonder ML-engineering capaciteit — hosting is je probleem.
- Voor welke bedrijfsgrootte is Llama geschikt?
- Llama is geschikt voor: Midden (11-250), Groot (250+), Enterprise.
Wat de wereld er van zegt
In het nieuws
From Demo to Production: Self-Hosting LLMs with Ollama and Docker
Running Llama 3 locally is easy. Running it reliably in production with load balancing, model caching, and monitoring? That requires architecture. Continue reading From Demo to Production: Self-Hostin
Stop Using OpenAI APIs Blindly: A Developer’s Guide to Building Local RAG with Llama 3
Generative AI is no longer just a buzzword; it is a fundamental building block of modern software. But as soon as we moved our AI features… Continue reading on Medium »
Ollama, LM Studio, and llama.cpp: They Used to Be the Same Thing Underneath
For two years the honest answer was to pick whichever interface you liked. In 2026 that stopped being true, and it happened quietly Continue reading on Medium »
Llama 4 Maverick API Hands-On: Is Meta's Open Model Ready for Production?
Liquid syntax error: Unknown tag 'endraw'