Face-à-face
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) et GPT-5.2 ($14/1M out) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 2 votes de la communauté, Llama 4 (Scout / Maverick) arrive en tête avec 50 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez GPT-5.2 : l'arène le note 4/5, 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 $14/1M out pour GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80,0 % sur SWE-bench Verified et 55,6 % sur SWE-Bench Pro au lancement, quasi à parité avec Claude Opus 4.5 (80,9 %)
- GDPval : égale ou bat les professionnels humains dans 70,9 % des comparaisons, près du double des 38,8 % de GPT-5.1
- Solide en sciences et en maths : 92,4 % sur GPQA Diamond (Thinking, 93,2 % en Pro) et 40,3 % sur FrontierMath, état de l'art à sa sortie
- Contexte de 400K avec une récupération long contexte quasi parfaite sur MRCR v2 jusqu'à 256K tokens
- 30 % d'hallucinations en moins que GPT-5.1 (taux d'erreur sur de vraies requêtes ChatGPT passé de 8,8 % à 6,2 %)
- Moins cher que ses successeurs : $1.75/$14 par million contre $2.50/$15 (GPT-5.4) et $5/$30 (GPT-5.5)
- La lenteur est la première plainte de la communauté : réflexion étendue rapportée jusqu'à ~4 tokens/s dans ChatGPT, et Pro peut réfléchir très longtemps et échouer quand même
- Les scores de benchmark mis en avant ont été obtenus à effort de raisonnement xhigh, qui consomme bien plus de tokens et de temps que les réglages par défaut
- Régression de personnalité largement critiquée face à GPT-5.1 : des utilisateurs de Reddit l'ont jugé « trop corporate, trop lisse » et « un pas en arrière » pour le chat et l'écriture
- Le codage est derrière la gamme d'Anthropic dans les comparaisons Elo en face-à-face (une analyse ultérieure d'Opus 4.7 citait un écart de 144 Elo) ; pas de modalité audio, pas de fine-tuning
- Déjà dépassé à la mi-2026 : OpenAI recommande GPT-5.5 et GPT-5.2 n'apparaît plus sur la page principale des tarifs de l'API
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 GPT-5.2
Choisissez GPT-5.2 plutôt que GPT-5.1 pour le raisonnement lourd, le long contexte ou le travail agentique : il double presque le taux de victoire GDPval de GPT-5.1, réduit les hallucinations de 30 % et gère les contextes de 400K de façon fiable. À la mi-2026, c'est surtout un choix de bon rapport qualité-prix, à $1.75/$14 contre $5/$30 pour GPT-5.5, tout en restant compétent sur la plupart des tâches professionnelles. Évitez-le pour le chat sensible à la latence et l'écriture créative, où les utilisateurs l'ont trouvé lent et plus plat que GPT-5.1. Les équipes qui veulent la frontière actuelle d'OpenAI devraient plutôt payer pour GPT-5.5.
Ce qu'en dit la foule
À propos de Llama 4 (Scout / Maverick)
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À propos de 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.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Llama 4 (Scout / Maverick) est-il meilleur que GPT-5.2 ?
Sur le critère Raisonnement, GPT-5.2 obtient la meilleure note (4/5 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 GPT-5.2 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) est le moins cher : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), tandis que GPT-5.2 démarre à $14/1M out.
Combien coûtent Llama 4 (Scout / Maverick) et GPT-5.2 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. GPT-5.2 : $1.75/1M in par million de tokens en entrée, $14/1M out par million de tokens en sortie.