Cara a cara
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.5: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) y GPT-5.5 ($30/1M out) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 3 votos de la comunidad, GPT-5.5 va en cabeza con un 57 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige GPT-5.5: la arena lo puntúa con 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 $30/1M out de GPT-5.5.
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-5.5
- Ventana de contexto de 1M de tokens (1.050.000) con salida máxima de 128K y esfuerzo de razonamiento ajustable de none a xhigh
- Estado del arte en ARC-AGI-2 con 85,0 % (frente a 73,3 % de GPT-5.4) y en Terminal-Bench 2.0 con 82,7 %
- Gran autonomía en codificación agéntica: los desarrolladores reportan que resuelve a la primera tareas que a GPT-5.4 le costaban varios turnos y corrige sus propios errores; +50 puntos en Code Arena frente a GPT-5.4
- Descuentos agresivos: 90 % en entrada cacheada ($0.50/1M) y 50 % vía Batch o Flex ($2.50/$15)
- Rápido para un razonador frontera: los desarrolladores dicen que es el primer modelo GPT cómodo de usar con esfuerzo de razonamiento medio o bajo
- El precio de lista se duplicó frente a GPT-5.4 ($5/$30 frente a $2.50/$15) por la misma ventana de contexto de 1M de tokens
- Seguimiento de instrucciones demasiado literal: los desarrolladores reportan que no infiere la intención en casos obvios donde Claude sí acierta
- Por detrás de Claude Opus 4.8 en SWE-bench Pro (58,6 % frente a 69,2 %); los desarrolladores de HN aún prefieren Claude aproximadamente 2:1 para codificar
- A veces demasiado conservador con los cambios de código o se salta por completo el razonamiento profundo, respondiendo de inmediato a prompts complejos
- Recargo por contexto largo: los prompts con más de 272K tokens de entrada se facturan a 2x la entrada y 1,5x la salida durante toda la sesión
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-5.5
Elija GPT-5.5 sobre GPT-5.4 si necesita mayor autonomía agéntica, flujos intensivos en terminal o razonamiento abstracto de vanguardia, pero sepa que el precio de lista se duplicó de los $2.50/$15 de GPT-5.4 a $5/$30 mientras el contexto de 1M de tokens quedó igual. Los equipos que hacen refactorizaciones multiarchivo de alto riesgo quizá sigan prefiriendo Claude Opus, que lidera SWE-bench Pro (69,2 % frente a 58,6 %) e infiere mejor la intención desde prompts imprecisos. Los usuarios con presupuesto ajustado deben vigilar el recargo de 272K tokens y los reportes de consumo de límites más rápido, y apoyarse en la caché, Batch o Flex para reducir los costes a la mitad.
Lo que dice la multitud
Sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
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Preguntas frecuentes
¿Es Llama 4 (Scout / Maverick) mejor que GPT-5.5?
La multitud se inclina hoy por GPT-5.5: el 57 % lo recomienda, frente al 50 % de Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votos). En Razonamiento, GPT-5.5 puntúa más alto (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 GPT-5.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) es más barata: empieza en $0.60/1M out (Maverick, hosted), mientras que GPT-5.5 empieza en $30/1M out.
¿Cuánto cuestan Llama 4 (Scout / Maverick) y GPT-5.5 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-5.5: $5/1M in por millón de tokens de entrada, $30/1M out por millón de tokens de salida.