Face-à-face
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Gemini 3 Pro : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) et Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 3 votes de la communauté, Gemini 3 Pro arrive en tête avec 57 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez Gemini 3 Pro : l'arène le note 4.5/5, contre 2.5/5 pour Llama 4 (Scout / Maverick). Côté budget, Llama 4 (Scout / Maverick) l'emporte : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), contre $12/1M out (prompts ≤200K) pour Gemini 3 Pro.
Comparaison ligne par ligne
Forces et faiblesses
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efficacité MoE : seulement 17B de paramètres actifs par token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), pour un chat proche de la classe GPT-4o à une fraction du calcul
- Inférence hébergée très bon marché : Maverick dès environ $0.15/1M en entrée et $0.60/1M en sortie ; Scout dès environ $0.10/$0.30 sur DeepInfra ou $0.11/$0.34 sur Groq
- Multimodalité native à fusion précoce (texte plus images, testée jusqu'à 8 images) dans un modèle à poids ouverts
- Le plus grand contexte nominal de tous les modèles à poids ouverts à sa sortie : 10M de tokens sur Scout, 1M sur Maverick
- Scout tient sur un seul GPU H100 avec quantification Int4 ; pré-entraîné sur 200 langues
- Débit élevé : 17B de paramètres actifs atteignent 500+ tokens/s chez les fournisseurs rapides (Groq annonce Scout à 594 TPS)
- Confiance dans les benchmarks entamée : Meta a soumis à LMArena une variante Maverick non publiée optimisée pour le chat (ELO 1417), ce que les développeurs ont jugé trompeur puisque les poids publics scorent plus bas
- Les promesses de long contexte s'effondrent en pratique : Scout a obtenu ~15,6 % à 128K sur Fiction.LiveBench contre 90,6 % pour Gemini 2.5 Pro, et les hébergeurs plafonnent Scout bien en dessous de 10M (par ex. ~320K sur DeepInfra)
- Codage largement éreinté sur r/LocalLlama et HN, perdant face à DeepSeek V3, au prix similaire, sur les vraies tâches de développement
- Pas open source au sens OSI : la licence exclut les entreprises domiciliées dans l'UE, exige une licence spéciale au-delà de 700M de MAU et impose le branding Llama
- Les 109B/400B de paramètres totaux sont trop gros pour les GPU grand public, et la lignée s'est enlisée : aucune variante de raisonnement n'est sortie et Behemoth n'a jamais été publié
Gemini 3 Pro
- En tête de LMArena à son lancement avec un record de 1501 Elo et 91,9 % sur GPQA Diamond, état de l'art à sa sortie
- ARC-AGI-2 à 31,1 %, environ 6x Gemini 2.5 Pro (4,9 %) et près du double de GPT-5.1 (17,6 %) à l'époque
- Compréhension multimodale de premier ordre : 81 % sur MMMU-Pro, 87,6 % sur Video-MMMU, avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens
- Codage agentique solide : 76,2 % sur SWE-bench Verified, 54,2 % sur Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo sur WebDev Arena
- Prix plus bas que ses rivaux à $2/$12 par million de tokens, sous les tarifs de classe Claude Sonnet ($3/$15)
- Le thinking_level configurable (low/medium/high) permet aux développeurs d'arbitrer profondeur de raisonnement, latence et coût
- Hallucinations avec excès de confiance : sur AA-Omniscience, il a donné une mauvaise réponse 88 % du temps au lieu de s'abstenir, contre 48 % pour Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Flagornerie largement rapportée par les testeurs (Zvi Mowshowitz : « une vaste intelligence sans colonne vertébrale ») ; exige des prompts système stricts
- Problèmes de fiabilité des appels d'outils dans les stacks d'agents : les développeurs rapportaient des sorties d'outils déversées dans le fil de conversation et plus d'échafaudage nécessaire qu'avec les modèles OpenAI/Anthropic
- Lent à thinking level élevé : temps jusqu'au premier token mesuré autour de 30-60 s sur AI Studio malgré ~130 tokens/s en sortie
- Retiré : arrêté sur l'API Gemini et AI Studio le 9 mars 2026, gemini-3-pro-preview étant désormais un alias de Gemini 3.1 Pro
Rendez votre verdict
Une recommandation par outil et par gladiateur. Elle façonne le score de foule que tout le monde voit.
Le verdict de l'arène sur Llama 4 (Scout / Maverick)
Choisissez Llama 4 si vous avez besoin d'un modèle multimodal bon marché, rapide et auto-hébergeable pour du chat à fort volume, de l'extraction ou des charges multilingues hors UE ; Maverick approche la qualité de GPT-4o pour environ un dixième du prix. Évitez-le pour le codage, le raisonnement difficile ou la vraie récupération sur un million de tokens, où DeepSeek, Qwen 3 et Gemini le surpassent nettement. Face à Llama 3.3 70B, il ajoute la vision native et une fenêtre plus longue, mais beaucoup de développeurs ont trouvé l'ancien modèle dense ou Qwen plus fiables pour la pure qualité textuelle, et le contexte de 10M reste surtout un chiffre sur le papier.
Le verdict de l'arène sur Gemini 3 Pro
Une sortie marquante qui a remis Google au sommet fin 2025, avec un énorme bond en raisonnement par rapport à Gemini 2.5 Pro et les meilleurs scores multimodaux de sa génération. À la mi-2026, il n'y a aucune raison de le choisir : Google l'a arrêté sur l'API le 9 mars 2026, et Gemini 3.1 Pro coûte exactement le même prix tout en plus que doublant la performance sur ARC-AGI-2 (77,1 % contre 31,1 %). Les équipes sur des déploiements hérités devraient migrer vers 3.1 Pro, vers lequel l'ancien ID de modèle pointe désormais de toute façon. Évitez-le pour les charges sensibles aux hallucinations, sauf à ajouter du grounding, une faiblesse que les testeurs ont signalée à répétition.
Ce qu'en dit la foule
À propos de Llama 4 (Scout / Maverick)
Pas encore de verdict. Soyez le premier à vous exprimer.
À propos de 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.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Llama 4 (Scout / Maverick) est-il meilleur que Gemini 3 Pro ?
La foule penche aujourd'hui pour Gemini 3 Pro : 57 % le recommandent, contre 50 % pour Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votes). Sur le critère Raisonnement, Gemini 3 Pro obtient la meilleure note (4.5/5 contre 2.5/5). Le bon choix dépend de votre usage. La comparaison ligne par ligne de cette page passe en revue les prix, les caractéristiques clés et les notes de l'arène.
Lequel est le moins cher, Llama 4 (Scout / Maverick) ou Gemini 3 Pro ?
Llama 4 (Scout / Maverick) est le moins cher : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), tandis que Gemini 3 Pro démarre à $12/1M out (prompts ≤200K).
Combien coûtent Llama 4 (Scout / Maverick) et Gemini 3 Pro par million de tokens ?
Llama 4 (Scout / Maverick) : $0.15/1M in (Maverick, hosted) par million de tokens en entrée, $0.60/1M out (Maverick, hosted) par million de tokens en sortie. Gemini 3 Pro : $2/1M in (prompts ≤200K) par million de tokens en entrée, $12/1M out (prompts ≤200K) par million de tokens en sortie.