Cara a cara
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) y GPT-5.2 ($14/1M out) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 2 votos de la comunidad, Llama 4 (Scout / Maverick) va en cabeza con un 50 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige GPT-5.2: la arena lo puntúa con 4/5, 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 $14/1M out de GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80,0 % en SWE-bench Verified y 55,6 % en SWE-Bench Pro en el lanzamiento, casi a la par de Claude Opus 4.5 (80,9 %)
- GDPval: iguala o supera a profesionales humanos en el 70,9 % de las comparaciones, casi el doble del 38,8 % de GPT-5.1
- Fuerte en ciencia y matemáticas: 92,4 % en GPQA Diamond (Thinking, 93,2 % en Pro) y 40,3 % en FrontierMath, estado del arte en su lanzamiento
- Contexto de 400K con recuperación de contexto largo casi perfecta en MRCR v2 hasta 256K tokens
- 30 % menos alucinaciones que GPT-5.1 (la tasa de error en consultas reales de ChatGPT bajó de 8,8 % a 6,2 %)
- Más barato que sus sucesores: $1.75/$14 por millón frente a $2.50/$15 (GPT-5.4) y $5/$30 (GPT-5.5)
- La velocidad es la principal queja de la comunidad: razonamiento extendido reportado hasta en ~4 tokens/s en ChatGPT, y Pro puede pensar muchísimo tiempo y aun así fallar
- Las puntuaciones de benchmark destacadas se obtuvieron con esfuerzo de razonamiento xhigh, que consume muchos más tokens y tiempo que la configuración por defecto
- Regresión de personalidad muy criticada frente a GPT-5.1: usuarios de Reddit lo llamaron « demasiado corporativo, demasiado seguro » y « un paso atrás » para chat y escritura
- La codificación va por detrás de la línea de Anthropic en comparaciones Elo cara a cara (un análisis posterior de Opus 4.7 citaba una brecha de 144 Elo); sin modalidad de audio ni fine-tuning
- Ya superado a mediados de 2026: OpenAI recomienda GPT-5.5 y GPT-5.2 ya no aparece en la página principal de precios de la API
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 GPT-5.2
Elija GPT-5.2 sobre GPT-5.1 para razonamiento pesado, contexto largo o trabajo agéntico: casi duplica la tasa de victorias GDPval de GPT-5.1, recorta las alucinaciones un 30 % y maneja contextos de 400K con fiabilidad. A mediados de 2026 es sobre todo una jugada de valor, a $1.75/$14 frente a $5/$30 de GPT-5.5, manteniéndose competente en la mayoría de tareas profesionales. Evítelo para chat sensible a la latencia y escritura creativa, donde los usuarios lo encontraron lento y más plano que GPT-5.1. Los equipos que quieran la frontera actual de OpenAI deberían pagar por GPT-5.5.
Lo que dice la multitud
Sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
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Sobre 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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Preguntas frecuentes
¿Es Llama 4 (Scout / Maverick) mejor que GPT-5.2?
En Razonamiento, GPT-5.2 puntúa más alto (4/5 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 GPT-5.2?
Llama 4 (Scout / Maverick) es más barata: empieza en $0.60/1M out (Maverick, hosted), mientras que GPT-5.2 empieza en $14/1M out.
¿Cuánto cuestan Llama 4 (Scout / Maverick) y GPT-5.2 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. GPT-5.2: $1.75/1M in por millón de tokens de entrada, $14/1M out por millón de tokens de salida.