Cara a cara
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Gemini 3 Pro: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) y Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 3 votos de la comunidad, Gemini 3 Pro va en cabeza con un 57 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige Gemini 3 Pro: la arena lo puntúa con 4.5/5, frente a 2.5/5 de Llama 4 (Scout / Maverick). En presupuesto gana Llama 4 (Scout / Maverick): empieza en $0.60/1M out (Maverick, hosted), frente a $12/1M out (prompts ≤200K) de Gemini 3 Pro.
Comparación línea a línea
Fortalezas y debilidades
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Eficiencia MoE: solo 17B de parámetros activos por token (Scout 109B/16 expertos, Maverick 400B/128 expertos), logrando un chat casi de clase GPT-4o con una fracción del cómputo
- Inferencia alojada muy barata: Maverick desde unos $0.15/1M de entrada y $0.60/1M de salida; Scout desde unos $0.10/$0.30 en DeepInfra o $0.11/$0.34 en Groq
- Multimodalidad nativa de fusión temprana (texto más imágenes, probada hasta con 8 imágenes) en un modelo de pesos abiertos
- El mayor contexto nominal de cualquier modelo de pesos abiertos en su lanzamiento: 10M de tokens en Scout, 1M en Maverick
- Scout cabe en una sola GPU H100 con cuantización Int4; preentrenado en 200 idiomas
- Alto rendimiento: los 17B de parámetros activos alcanzan 500+ tokens/s en proveedores rápidos (Groq lista Scout a 594 TPS)
- Confianza en los benchmarks dañada: Meta envió a LMArena una variante de Maverick no publicada optimizada para chat (ELO 1417), lo que los desarrolladores tacharon de engañoso porque los pesos públicos puntúan más bajo
- Las promesas de contexto largo se derrumban en la práctica: Scout obtuvo ~15,6 % a 128K en Fiction.LiveBench frente al 90,6 % de Gemini 2.5 Pro, y los proveedores alojados capan a Scout muy por debajo de 10M (p. ej. ~320K en DeepInfra)
- Codificación muy criticada en r/LocalLlama y HN, perdiendo frente a DeepSeek V3, de precio similar, en tareas reales de desarrollo
- No es open source según la OSI: la licencia excluye a las empresas domiciliadas en la UE, exige una licencia especial por encima de 700M de MAU y obliga a usar la marca Llama
- Los 109B/400B de parámetros totales son demasiado grandes para GPU de consumo, y el linaje se estancó: no salió ninguna variante de razonamiento y Behemoth nunca se publicó
Gemini 3 Pro
- Lideró LMArena en su lanzamiento con un récord de 1501 Elo y logró 91,9 % en GPQA Diamond, estado del arte en su salida
- ARC-AGI-2 de 31,1 %, unas 6x Gemini 2.5 Pro (4,9 %) y casi el doble de GPT-5.1 (17,6 %) en su momento
- Comprensión multimodal de primera clase: 81 % en MMMU-Pro, 87,6 % en Video-MMMU, con ventana de contexto de 1M de tokens
- Codificación agéntica sólida: 76,2 % en SWE-bench Verified, 54,2 % en Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo en WebDev Arena
- Rebajó a sus rivales con $2/$12 por millón de tokens, por debajo de los precios de clase Claude Sonnet ($3/$15)
- El thinking_level configurable (low/medium/high) permite a los desarrolladores equilibrar profundidad de razonamiento, latencia y coste
- Alucinaciones con exceso de confianza: en AA-Omniscience dio una respuesta errónea el 88 % de las veces en lugar de abstenerse, frente al 48 % de Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Adulación ampliamente reportada por los analistas (Zvi Mowshowitz: « una vasta inteligencia sin columna vertebral »); necesita prompts de sistema estrictos
- Problemas de fiabilidad en llamadas a herramientas en stacks de agentes: los desarrolladores reportaron salidas de herramientas volcadas al hilo de chat y más andamiaje necesario que con los modelos de OpenAI/Anthropic
- Lento a thinking level alto: tiempo hasta el primer token medido en torno a 30-60 s en AI Studio pese a ~130 tokens/s de salida
- Retirado: apagado en la API de Gemini y AI Studio el 9 de marzo de 2026, con gemini-3-pro-preview ahora apuntando como alias a Gemini 3.1 Pro
Dicta tu veredicto
Una recomendación por herramienta y por gladiador. Moldea la puntuación de la multitud que ven todos.
El veredicto de la arena sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
Elija Llama 4 si necesita un modelo multimodal barato, rápido y autoalojable para chat de alto volumen, extracción o cargas multilingües fuera de la UE; Maverick se acerca a la calidad de GPT-4o por aproximadamente una décima parte del precio. Evítelo para codificación, razonamiento difícil o recuperación genuina de un millón de tokens, donde DeepSeek, Qwen 3 y Gemini lo superan con claridad. Frente a Llama 3.3 70B añade visión nativa y una ventana más larga, pero muchos desarrolladores encontraron el antiguo modelo denso o Qwen más fiables en pura calidad de texto, y el contexto de 10M es sobre todo un número sobre el papel.
El veredicto de la arena sobre Gemini 3 Pro
Un lanzamiento histórico que devolvió a Google a la cima a finales de 2025, con un salto enorme de razonamiento sobre Gemini 2.5 Pro y las mejores puntuaciones multimodales de su generación. A mediados de 2026 no hay razón para elegirlo: Google lo apagó en la API el 9 de marzo de 2026, y Gemini 3.1 Pro cuesta exactamente lo mismo mientras más que duplica el rendimiento en ARC-AGI-2 (77,1 % frente a 31,1 %). Los equipos con despliegues heredados deberían migrar a 3.1 Pro, al que de todos modos apunta ya el antiguo ID de modelo. Evítelo para cargas sensibles a alucinaciones salvo que añada grounding, una debilidad que los analistas señalaron repetidamente.
Lo que dice la multitud
Sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre 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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Preguntas frecuentes
¿Es Llama 4 (Scout / Maverick) mejor que Gemini 3 Pro?
La multitud se inclina hoy por Gemini 3 Pro: el 57 % lo recomienda, frente al 50 % de Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votos). En Razonamiento, Gemini 3 Pro puntúa más alto (4.5/5 frente a 2.5/5). La mejor opción depende de tu caso de uso. La comparación línea a línea de esta página desglosa precios, características clave y las puntuaciones de la arena.
¿Cuál es más barata, Llama 4 (Scout / Maverick) o Gemini 3 Pro?
Llama 4 (Scout / Maverick) es más barata: empieza en $0.60/1M out (Maverick, hosted), mientras que Gemini 3 Pro empieza en $12/1M out (prompts ≤200K).
¿Cuánto cuestan Llama 4 (Scout / Maverick) y Gemini 3 Pro por millón de tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) por millón de tokens de entrada, $0.60/1M out (Maverick, hosted) por millón de tokens de salida. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) por millón de tokens de entrada, $12/1M out (prompts ≤200K) por millón de tokens de salida.