Head-to-head
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: model AI mana yang menang di 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) dan GPT-5.2 ($14/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 2 suara komunitas, Llama 4 (Scout / Maverick) memimpin dengan persetujuan 50%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih GPT-5.2: arena menilainya 4/5 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 $14/1M out untuk GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% SWE-bench Verified dan 55.6% SWE-Bench Pro saat peluncuran, nyaris setara Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: menyamai atau mengalahkan profesional manusia di 70.9% perbandingan, hampir dua kali lipat 38.8% milik GPT-5.1
- Sains dan matematika kuat: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) dan 40.3% FrontierMath, state of the art saat rilis
- Context 400K dengan retrieval long-context MRCR v2 nyaris sempurna hingga 256K tokens
- 30% lebih sedikit halusinasi dibanding GPT-5.1 (tingkat kesalahan pada kueri ChatGPT nyata turun dari 8.8% ke 6.2%)
- Lebih murah dari penerusnya: $1.75/$14 per 1M vs $2.50/$15 (GPT-5.4) dan $5/$30 (GPT-5.5)
- Kecepatan adalah keluhan utama komunitas: extended thinking dilaporkan serendah sekitar 4 tokens/s di ChatGPT, dan Pro bisa berpikir sangat lama dan tetap gagal
- Skor benchmark unggulannya diperoleh pada reasoning effort xhigh, yang menghabiskan jauh lebih banyak token dan waktu dibanding pengaturan default
- Regresi kepribadian yang dikritik luas vs GPT-5.1: pengguna Reddit menyebutnya 'terlalu korporat, terlalu aman' dan 'langkah mundur' untuk chat dan menulis
- Coding tertinggal dari lini Anthropic dalam perbandingan Elo langsung (analisis Opus 4.7 belakangan menyebut selisih 144 Elo); tanpa modalitas audio, tanpa fine-tuning
- Sudah tergantikan per pertengahan 2026: OpenAI merekomendasikan GPT-5.5 dan GPT-5.2 tidak lagi tampil di halaman harga API utama
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 GPT-5.2
Pilih GPT-5.2 di atas GPT-5.1 untuk penalaran berat, long-context, atau pekerjaan agentik: ia nyaris menggandakan tingkat kemenangan GDPval milik GPT-5.1, memangkas halusinasi 30%, dan menangani context 400K dengan andal. Pada pertengahan 2026 ia terutama adalah pilihan hemat, seharga $1.75/$14 dibanding $5/$30 untuk GPT-5.5 sambil tetap kompeten di sebagian besar tugas profesional. Hindari untuk chat yang sensitif latensi dan penulisan kreatif, area di mana pengguna merasa ia lambat dan lebih datar dari GPT-5.1. Tim yang menginginkan frontier terkini OpenAI sebaiknya membayar lebih untuk GPT-5.5.
Kata penonton
Tentang Llama 4 (Scout / Maverick)
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang 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.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Llama 4 (Scout / Maverick) lebih baik daripada GPT-5.2?
Soal Penalaran, GPT-5.2 dinilai lebih tinggi (4/5 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 GPT-5.2?
Llama 4 (Scout / Maverick) lebih murah: harganya mulai dari $0.60/1M out (Maverick, hosted), sementara GPT-5.2 mulai dari $14/1M out.
Berapa biaya Llama 4 (Scout / Maverick) dan GPT-5.2 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. GPT-5.2: $1.75/1M in per 1M token input, $14/1M out per 1M token output.