Testa a testa
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Gemini 3 Pro: quale modello IA vince nel 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 3 voti della community, Gemini 3 Pro è in testa con il 57% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli Gemini 3 Pro: l'arena lo valuta 4.5/5 contro 2.5/5 per Llama 4 (Scout / Maverick). Sul budget vince Llama 4 (Scout / Maverick): parte da $0.60/1M out (Maverick, hosted) contro $12/1M out (prompts ≤200K) per Gemini 3 Pro.
Confronto riga per riga
Punti di forza e debolezze
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efficienza MoE: solo 17B di parametri attivi per token (Scout 109B/16 expert, Maverick 400B/128 expert), per una chat quasi da GPT-4o a una frazione del compute
- Inferenza hosted molto economica: Maverick da circa $0.15/1M in input e $0.60/1M in output; Scout da circa $0.10/$0.30 su DeepInfra o $0.11/$0.34 su Groq
- Multimodalità nativa early-fusion (testo più immagini, testato fino a 8 immagini) in un modello open weights
- Il più grande contesto nominale di qualsiasi modello open weights alla release: 10M di tokens su Scout, 1M su Maverick
- Scout entra su una singola GPU H100 con quantizzazione Int4; pre-addestrato su 200 lingue
- Throughput elevato: i 17B di parametri attivi superano i 500 tokens/s sui provider veloci (Groq quota Scout a 594 TPS)
- Fiducia nei benchmark compromessa: Meta ha inviato a LMArena una variante Maverick chat-optimized mai rilasciata (ELO 1417), che gli sviluppatori hanno definito fuorviante visto che i pesi pubblici segnano meno
- Le promesse sul long-context crollano in pratica: Scout ha segnato ~15.6% a 128K su Fiction.LiveBench contro il 90.6% di Gemini 2.5 Pro, e i provider hosted limitano Scout ben sotto i 10M (es. ~320K su DeepInfra)
- Coding stroncato su r/LocalLlama e HN, perde contro DeepSeek V3 a parità di prezzo sui task reali di sviluppo
- Non è open source secondo OSI: la licenza esclude le aziende con sede nell'UE, richiede una licenza speciale oltre i 700M di MAU e impone il branding Llama
- 109B/400B di parametri totali sono troppi per le GPU consumer, e la linea si è fermata: nessuna variante di ragionamento è uscita e Behemoth non è mai stato rilasciato
Gemini 3 Pro
- In vetta a LMArena al lancio con un record di 1501 Elo e 91.9% su GPQA Diamond, stato dell'arte alla release
- ARC-AGI-2 al 31.1%, circa 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) e quasi il doppio di GPT-5.1 (17.6%) all'epoca
- Comprensione multimodale al top della categoria: 81% su MMMU-Pro, 87.6% su Video-MMMU, con finestra di contesto da 1M di tokens
- Coding agentico solido: 76.2% su SWE-bench Verified, 54.2% su Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo su WebDev Arena
- Prezzi sotto i rivali a $2/$12 per 1M di tokens, meno della fascia Claude Sonnet ($3/$15)
- Il thinking_level configurabile (low/medium/high) permette agli sviluppatori di bilanciare profondità di ragionamento, latenza e costo
- Allucinazioni con eccesso di sicurezza: su AA-Omniscience ha dato una risposta sbagliata l'88% delle volte invece di astenersi, contro il 48% di Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Piaggeria ampiamente segnalata dai recensori (Zvi Mowshowitz: 'vasta intelligenza senza spina dorsale'); richiede system prompt rigidi
- Problemi di affidabilità nel tool calling negli stack agentici: gli sviluppatori riportavano output dei tool scaricati nel thread della chat e più scaffolding necessario rispetto ai modelli OpenAI/Anthropic
- Lento a thinking level alto: time to first token misurato intorno ai 30-60s su AI Studio nonostante ~130 tok/s di velocità di output
- Ritirato: spento su Gemini API e AI Studio il 9 marzo 2026, con gemini-3-pro-preview ora puntato su Gemini 3.1 Pro
Emetti il tuo verdetto
Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.
Il verdetto dell'arena su Llama 4 (Scout / Maverick)
Scegli Llama 4 se ti serve un modello multimodale economico, veloce e self-hostabile per chat ad alto volume, estrazione o carichi multilingue fuori dall'UE; Maverick arriva vicino alla qualità di GPT-4o a circa un decimo del prezzo. Evitalo per il coding, il ragionamento difficile o il vero retrieval da un milione di tokens, dove DeepSeek, Qwen 3 e Gemini lo superano nettamente. Rispetto a Llama 3.3 70B aggiunge visione nativa e una finestra più lunga, ma molti sviluppatori hanno trovato il vecchio modello denso o Qwen più affidabili per la pura qualità testuale, e il contesto da 10M è per lo più un numero sulla carta.
Il verdetto dell'arena su Gemini 3 Pro
Una release storica che ha riportato Google in vetta a fine 2025, con un enorme salto di ragionamento rispetto a Gemini 2.5 Pro e i migliori punteggi multimodali della sua generazione. A metà 2026 non c'è motivo di sceglierlo: Google lo ha spento sull'API il 9 marzo 2026, e Gemini 3.1 Pro costa esattamente lo stesso più che raddoppiando le prestazioni su ARC-AGI-2 (77.1% contro 31.1%). I team con deployment legacy dovrebbero migrare al 3.1 Pro, verso cui il vecchio ID modello ormai punta comunque. Evitalo per i carichi sensibili alle allucinazioni senza aggiungere grounding, una debolezza che i recensori hanno segnalato più volte.
Cosa dice la folla
Su Llama 4 (Scout / Maverick)
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
Su 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.”
Continua a confrontare
Domande frequenti
Llama 4 (Scout / Maverick) è meglio di Gemini 3 Pro?
La folla oggi sta con Gemini 3 Pro: il 57% lo consiglia, contro il 50% per Llama 4 (Scout / Maverick) (3 voti). Su Ragionamento, Gemini 3 Pro ottiene il voto più alto (4.5/5 contro 2.5/5). La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.
Quale costa meno, Llama 4 (Scout / Maverick) o Gemini 3 Pro?
Llama 4 (Scout / Maverick) costa meno: parte da $0.60/1M out (Maverick, hosted), mentre Gemini 3 Pro parte da $12/1M out (prompts ≤200K).
Quanto costano Llama 4 (Scout / Maverick) e Gemini 3 Pro per 1M di token?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M di token in input, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M di token in output. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) per 1M di token in input, $12/1M out (prompts ≤200K) per 1M di token in output.