Head-to-head
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Gemini 3 Pro: model AI mana yang menang di 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) dan Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 3 suara komunitas, Gemini 3 Pro memimpin dengan persetujuan 57%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih Gemini 3 Pro: arena menilainya 4.5/5 berbanding 2.5/5 untuk Llama 4 (Scout / Maverick). Soal budget, Llama 4 (Scout / Maverick) menang: harganya mulai dari $0.60/1M out (Maverick, hosted) berbanding $12/1M out (prompts ≤200K) untuk Gemini 3 Pro.
Perbandingan baris demi baris
Kekuatan dan kelemahan
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efisiensi MoE: hanya 17B parameter aktif per token (Scout 109B/16 expert, Maverick 400B/128 expert), memberi chat mendekati kelas GPT-4o dengan sebagian kecil compute
- Inferensi hosted sangat murah: Maverick mulai sekitar $0.15/1M masuk dan $0.60/1M keluar; Scout mulai sekitar $0.10/$0.30 di DeepInfra atau $0.11/$0.34 di Groq
- Multimodalitas early-fusion natif (teks plus gambar, teruji hingga 8 gambar) dalam model open weights
- Context nominal terbesar di antara model open weights saat rilis: 10M tokens pada Scout, 1M pada Maverick
- Scout muat di satu GPU H100 dengan kuantisasi Int4; dilatih awal pada 200 bahasa
- Throughput tinggi: 17B parameter aktif mencapai 500+ tokens/detik di penyedia cepat (Groq mencantumkan Scout di 594 TPS)
- Kepercayaan benchmark rusak: Meta mengirimkan varian Maverick teroptimasi chat yang tidak dirilis ke LMArena (ELO 1417), yang disebut developer menyesatkan karena bobot publiknya berskor lebih rendah
- Klaim long-context runtuh di lapangan: Scout mencetak sekitar 15.6% pada 128K di Fiction.LiveBench vs 90.6% untuk Gemini 2.5 Pro, dan penyedia hosted membatasi Scout jauh di bawah 10M (misalnya sekitar 320K di DeepInfra)
- Coding banyak dicela di r/LocalLlama dan HN, kalah dari DeepSeek V3 yang berharga serupa pada tugas dev nyata
- Bukan open source versi OSI: lisensinya mengecualikan perusahaan berdomisili di Uni Eropa, mewajibkan lisensi khusus di atas 700M MAU, dan mengharuskan branding Llama
- Total parameter 109B/400B terlalu besar untuk GPU konsumen, dan garis keturunannya mandek: tidak ada varian reasoning yang dirilis dan Behemoth tidak pernah diluncurkan
Gemini 3 Pro
- Memuncaki LMArena saat peluncuran dengan rekor 1501 Elo dan mencetak 91.9% di GPQA Diamond, state of the art saat rilis
- ARC-AGI-2 di 31.1%, kira-kira 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) dan hampir dua kali lipat GPT-5.1 (17.6%) pada masanya
- Pemahaman multimodal terbaik di kelasnya: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, dengan context window 1M token
- Coding agentik kuat: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo di WebDev Arena
- Memotong harga pesaing di $2/$12 per 1M tokens, di bawah harga kelas Claude Sonnet ($3/$15)
- thinking_level yang bisa dikonfigurasi (low/medium/high) memungkinkan developer menukar kedalaman penalaran dengan latensi dan biaya
- Halusinasi yang terlalu percaya diri: di AA-Omniscience ia memberi jawaban salah 88% dari waktu alih-alih menolak menjawab, vs 48% untuk Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Sifat menjilat yang banyak dilaporkan reviewer (Zvi Mowshowitz: 'kecerdasan luas tanpa tulang punggung'); butuh system prompt yang ketat
- Masalah keandalan tool-calling di stack agen: developer melaporkan output tool tumpah ke utas chat dan butuh lebih banyak scaffolding dibanding model OpenAI/Anthropic
- Lambat pada thinking level tinggi: time to first token terukur sekitar 30-60s di AI Studio meski kecepatan output sekitar 130 tok/s
- Sudah dipensiunkan: dimatikan di Gemini API dan AI Studio pada 9 Maret 2026, dengan gemini-3-pro-preview kini dialiaskan ke Gemini 3.1 Pro
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
Vonis arena atas Llama 4 (Scout / Maverick)
Pilih Llama 4 jika Anda butuh model multimodal murah, cepat, dan bisa di-self-host untuk chat bervolume tinggi, ekstraksi, atau beban kerja multibahasa di luar Uni Eropa; Maverick mendarat mendekati kualitas GPT-4o dengan kira-kira sepersepuluh harganya. Hindari untuk coding, penalaran berat, atau retrieval sejuta token sungguhan, area di mana DeepSeek, Qwen 3, dan Gemini jelas mengunggulinya. Dibanding Llama 3.3 70B ia menambah vision natif dan window lebih panjang, tetapi banyak developer merasa model dense lama itu atau Qwen lebih andal untuk kualitas teks murni, dan context 10M sebagian besar hanyalah angka di atas kertas.
Vonis arena atas Gemini 3 Pro
Rilis bersejarah yang mengembalikan Google ke puncak pada akhir 2025, dengan lompatan penalaran besar dari Gemini 2.5 Pro dan skor multimodal terbaik di generasinya. Per pertengahan 2026 tidak ada alasan memilihnya: Google mematikannya di API pada 9 Maret 2026, dan Gemini 3.1 Pro berharga persis sama sambil melipatgandakan lebih dari dua kali performa ARC-AGI-2 (77.1% vs 31.1%). Tim dengan deployment legacy sebaiknya bermigrasi ke 3.1 Pro, yang toh kini menjadi tujuan alias ID model lamanya. Hindari untuk beban kerja yang sensitif halusinasi kecuali Anda menambahkan grounding, kelemahan yang berulang kali ditandai reviewer.
Kata penonton
Tentang Llama 4 (Scout / Maverick)
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang 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.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Llama 4 (Scout / Maverick) lebih baik daripada Gemini 3 Pro?
Saat ini penonton berpihak pada Gemini 3 Pro: 57% merekomendasikannya, berbanding 50% untuk Llama 4 (Scout / Maverick) (3 suara). Soal Penalaran, Gemini 3 Pro dinilai lebih tinggi (4.5/5 vs 2.5/5). Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.
Mana yang lebih murah, Llama 4 (Scout / Maverick) atau Gemini 3 Pro?
Llama 4 (Scout / Maverick) lebih murah: harganya mulai dari $0.60/1M out (Maverick, hosted), sementara Gemini 3 Pro mulai dari $12/1M out (prompts ≤200K).
Berapa biaya Llama 4 (Scout / Maverick) dan Gemini 3 Pro per 1M token?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M token input, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M token output. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) per 1M token input, $12/1M out (prompts ≤200K) per 1M token output.