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Llama 4 (Scout / Maverick) vs Gemini 3 Pro: Wer gewinnt das KI-Modell-Duell 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) und Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) sind 2026 zwei der meistgenutzten KI-Modelle. Bei 3 Stimmen der Community führt Gemini 3 Pro mit 57% Zustimmung.
Schnelles Urteil
Bei Reasoning wählen Sie Gemini 3 Pro: Die Arena bewertet es mit 4.5/5 gegenüber 2.5/5 für Llama 4 (Scout / Maverick). Beim Budget gewinnt Llama 4 (Scout / Maverick): Es startet bei $0.60/1M out (Maverick, hosted) gegenüber $12/1M out (prompts ≤200K) für Gemini 3 Pro.
Vergleich Zeile für Zeile
Stärken und Schwächen
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoE-Effizienz: nur 17B aktive Parameter pro Token (Scout 109B/16 Experten, Maverick 400B/128 Experten), was Chat fast auf GPT-4o-Niveau zu einem Bruchteil der Rechenlast liefert
- Sehr günstige gehostete Inferenz: Maverick ab etwa $0.15/1M Input und $0.60/1M Output; Scout ab etwa $0.10/$0.30 auf DeepInfra oder $0.11/$0.34 auf Groq
- Native Early-Fusion-Multimodalität (Text plus Bilder, getestet mit bis zu 8 Bildern) in einem Open-Weight-Modell
- Größter nominaler Kontext aller Open-Weight-Modelle zum Release: 10M Tokens bei Scout, 1M bei Maverick
- Scout passt mit Int4-Quantisierung auf eine einzelne H100-GPU; vortrainiert auf 200 Sprachen
- Hoher Durchsatz: 17B aktive Parameter erreichen 500+ Tokens/s bei schnellen Anbietern (Groq listet Scout mit 594 TPS)
- Beschädigtes Benchmark-Vertrauen: Meta reichte eine unveröffentlichte, chat-optimierte Maverick-Variante bei LMArena ein (ELO 1417), was Entwickler als irreführend bezeichneten, da die öffentlichen Gewichte schlechter abschneiden
- Long-Context-Versprechen brechen in der Praxis zusammen: Scout erreichte ~15.6% bei 128K auf Fiction.LiveBench gegenüber 90.6% bei Gemini 2.5 Pro, und Hosting-Anbieter deckeln Scout weit unter 10M (z. B. ~320K auf DeepInfra)
- Coding auf r/LocalLlama und HN breit verrissen, unterliegt bei echten Dev-Aufgaben dem ähnlich bepreisten DeepSeek V3
- Kein Open Source nach OSI: Die Lizenz schließt Unternehmen mit Sitz in der EU aus, verlangt oberhalb von 700M MAU eine Sonderlizenz und schreibt Llama-Branding vor
- 109B/400B Gesamtparameter sind zu groß für Consumer-GPUs, und die Modellreihe kam ins Stocken: keine Reasoning-Variante erschien, und Behemoth wurde nie veröffentlicht
Gemini 3 Pro
- Führte LMArena zum Start mit Rekordwert von 1501 Elo an und erreichte 91.9% auf GPQA Diamond, State of the Art zum Release
- ARC-AGI-2 bei 31.1%, rund 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) und damals fast das Doppelte von GPT-5.1 (17.6%)
- Klassenbestes multimodales Verständnis: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, mit 1M-Token-Kontextfenster
- Starkes agentisches Coding: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo auf WebDev Arena
- Unterbot die Konkurrenz mit $2/$12 pro 1M Tokens, unterhalb der Claude-Sonnet-Preisklasse ($3/$15)
- Konfigurierbares thinking_level (low/medium/high) lässt Entwickler Reasoning-Tiefe gegen Latenz und Kosten abwägen
- Selbstsichere Halluzinationen: Auf AA-Omniscience gab es in 88% der Fälle eine falsche Antwort statt abzulehnen, gegenüber 48% bei Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Vielfach berichtete Anbiederung (Zvi Mowshowitz: 'gewaltige Intelligenz ohne Rückgrat'); braucht strenge System-Prompts
- Zuverlässigkeitsprobleme beim Tool-Calling in Agent-Stacks: Entwickler meldeten Tool-Outputs, die in den Chat-Thread gekippt wurden, und mehr nötiges Scaffolding als bei OpenAI/Anthropic-Modellen
- Langsam bei hohem Thinking-Level: Zeit bis zum ersten Token auf AI Studio mit rund 30-60s gemessen, trotz ~130 Tokens/s Output-Tempo
- Eingestellt: am 9. März 2026 auf der Gemini API und in AI Studio abgeschaltet, gemini-3-pro-preview zeigt jetzt als Alias auf Gemini 3.1 Pro
Fällen Sie Ihr Urteil
Eine Empfehlung pro Tool und Gladiator. Sie verändert den Crowd-Score, den alle sehen.
Das Urteil der Arena zu Llama 4 (Scout / Maverick)
Wählen Sie Llama 4, wenn Sie ein günstiges, schnelles, selbst hostbares multimodales Modell für Chat mit hohem Volumen, Extraktion oder mehrsprachige Workloads außerhalb der EU brauchen; Maverick landet nahe GPT-4o-Qualität zu ungefähr einem Zehntel des Preises. Meiden Sie es für Coding, hartes Reasoning oder echte Million-Token-Abfragen, wo DeepSeek, Qwen 3 und Gemini klar besser abschneiden. Gegenüber Llama 3.3 70B bringt es native Vision und ein längeres Fenster, doch viele Entwickler fanden das ältere dichte Modell oder Qwen bei reiner Textqualität verlässlicher, und der 10M-Kontext ist überwiegend ein Papierwert.
Das Urteil der Arena zu Gemini 3 Pro
Ein Meilenstein-Release, das Google Ende 2025 zurück an die Spitze brachte, mit einem riesigen Reasoning-Sprung gegenüber Gemini 2.5 Pro und den besten multimodalen Scores seiner Generation. Stand Mitte 2026 gibt es keinen Grund mehr, es zu wählen: Google hat es am 9. März 2026 auf der API abgeschaltet, und Gemini 3.1 Pro kostet exakt dasselbe und mehr als verdoppelt die ARC-AGI-2-Leistung (77.1% vs 31.1%). Teams mit Legacy-Deployments sollten auf 3.1 Pro migrieren, auf das die alte Modell-ID ohnehin schon zeigt. Meiden Sie es für halluzinationssensible Workloads ohne Grounding, eine Schwäche, die Tester wiederholt anmahnten.
Was die Menge sagt
Zu Llama 4 (Scout / Maverick)
Noch keine Urteile. Ergreifen Sie als Erster das Wort.
Zu Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
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Häufige Fragen
Ist Llama 4 (Scout / Maverick) besser als Gemini 3 Pro?
Die Menge steht aktuell hinter Gemini 3 Pro: 57% empfehlen es, gegenüber 50% für Llama 4 (Scout / Maverick) (3 Stimmen). Bei Reasoning schneidet Gemini 3 Pro besser ab (4.5/5 vs 2.5/5). Die richtige Wahl hängt von Ihrem Einsatzzweck ab. Der Vergleich Zeile für Zeile auf dieser Seite schlüsselt Preise, Kerndaten und Arena-Bewertungen auf.
Was ist günstiger, Llama 4 (Scout / Maverick) oder Gemini 3 Pro?
Llama 4 (Scout / Maverick) ist günstiger: Es startet bei $0.60/1M out (Maverick, hosted), während Gemini 3 Pro bei $12/1M out (prompts ≤200K) startet.
Was kosten Llama 4 (Scout / Maverick) und Gemini 3 Pro pro 1M Tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) pro 1M Input-Tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) pro 1M Output-Tokens. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) pro 1M Input-Tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) pro 1M Output-Tokens.