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Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: Wer gewinnt das KI-Modell-Duell 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) und GPT-5.2 ($14/1M out) sind 2026 zwei der meistgenutzten KI-Modelle. Bei 2 Stimmen der Community führt Llama 4 (Scout / Maverick) mit 50% Zustimmung.
Schnelles Urteil
Bei Reasoning wählen Sie GPT-5.2: Die Arena bewertet es mit 4/5 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 $14/1M out für GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% SWE-bench Verified und 55.6% SWE-Bench Pro zum Start, nahezu gleichauf mit Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: erreicht oder schlägt menschliche Fachkräfte in 70.9% der Vergleiche, fast das Doppelte der 38.8% von GPT-5.1
- Stark in Naturwissenschaften und Mathematik: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) und 40.3% FrontierMath, State of the Art zum Release
- 400K Kontext mit nahezu perfekter MRCR-v2-Long-Context-Abfrage bis 256K Tokens
- 30% weniger Halluzinationen als GPT-5.1 (Fehlerquote bei echten ChatGPT-Anfragen von 8.8% auf 6.2% gesenkt)
- Günstiger als seine Nachfolger: $1.75/$14 pro 1M gegenüber $2.50/$15 (GPT-5.4) und $5/$30 (GPT-5.5)
- Tempo ist die häufigste Beschwerde der Community: Extended Thinking wurde in ChatGPT mit bis zu ~4 Tokens/s gemessen, und Pro kann sehr lange nachdenken und trotzdem scheitern
- Die Spitzen-Benchmarkwerte entstanden auf der Reasoning-Stufe xhigh, die weit mehr Tokens und Zeit verbraucht als die Standardeinstellungen
- Vielkritisierter Persönlichkeits-Rückschritt gegenüber GPT-5.1: Reddit-Nutzer nannten es 'zu korporativ, zu brav' und 'einen Schritt zurück' für Chat und Schreiben
- Coding liegt in direkten Elo-Vergleichen hinter Anthropics Reihe (eine spätere Opus-4.7-Analyse nannte 144 Elo Abstand); keine Audio-Modalität, kein Fine-Tuning
- Stand Mitte 2026 bereits abgelöst: OpenAI empfiehlt GPT-5.5, und GPT-5.2 taucht auf der Haupt-Preisseite der API nicht mehr auf
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 GPT-5.2
Wählen Sie GPT-5.2 statt GPT-5.1 für schweres Reasoning, Long-Context- oder agentische Arbeit: Es verdoppelt fast die GDPval-Gewinnquote von GPT-5.1, senkt Halluzinationen um 30% und verarbeitet 400K-Kontexte zuverlässig. Mitte 2026 ist es vor allem ein Preistipp: $1.75/$14 gegenüber $5/$30 für GPT-5.5, bei weiterhin solider Leistung in den meisten professionellen Aufgaben. Meiden Sie es für latenzsensiblen Chat und kreatives Schreiben, wo Nutzer es langsam und blasser als GPT-5.1 fanden. Teams, die OpenAIs aktuelle Spitze wollen, sollten stattdessen für GPT-5.5 tiefer in die Tasche greifen.
Was die Menge sagt
Zu Llama 4 (Scout / Maverick)
Noch keine Urteile. Ergreifen Sie als Erster das Wort.
Zu GPT-5.2
“The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.”
“GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.”
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Häufige Fragen
Ist Llama 4 (Scout / Maverick) besser als GPT-5.2?
Bei Reasoning schneidet GPT-5.2 besser ab (4/5 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 GPT-5.2?
Llama 4 (Scout / Maverick) ist günstiger: Es startet bei $0.60/1M out (Maverick, hosted), während GPT-5.2 bei $14/1M out startet.
Was kosten Llama 4 (Scout / Maverick) und GPT-5.2 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. GPT-5.2: $1.75/1M in pro 1M Input-Tokens, $14/1M out pro 1M Output-Tokens.