Testa a testa
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: quale modello IA vince nel 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e GPT-5.2 ($14/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 2 voti della community, Llama 4 (Scout / Maverick) è in testa con il 50% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli GPT-5.2: l'arena lo valuta 4/5 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 $14/1M out per GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% su SWE-bench Verified e 55.6% su SWE-Bench Pro al lancio, quasi alla pari con Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: pareggia o batte i professionisti umani nel 70.9% dei confronti, quasi il doppio del 38.8% di GPT-5.1
- Ottimo in scienze e matematica: 92.4% su GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) e 40.3% su FrontierMath, stato dell'arte alla release
- Contesto da 400K con retrieval long-context quasi perfetto su MRCR v2 fino a 256K tokens
- 30% di allucinazioni in meno rispetto a GPT-5.1 (tasso di errore sulle query reali di ChatGPT sceso dall'8.8% al 6.2%)
- Più economico dei suoi successori: $1.75/$14 per 1M contro $2.50/$15 (GPT-5.4) e $5/$30 (GPT-5.5)
- La velocità è la lamentela numero uno della community: extended thinking riportato fino a ~4 tokens/s in ChatGPT, e il Pro può pensare a lungo e fallire comunque
- I punteggi di punta dei benchmark sono stati ottenuti a reasoning effort xhigh, che consuma molti più tokens e tempo delle impostazioni di default
- Regressione di personalità molto criticata rispetto a GPT-5.1: gli utenti su Reddit lo hanno definito 'troppo corporate, troppo prudente' e 'un passo indietro' per chat e scrittura
- Il coding resta dietro alla linea Anthropic nei confronti Elo testa a testa (un'analisi successiva su Opus 4.7 citava un gap di 144 Elo); niente modalità audio, niente fine-tuning
- Già superato a metà 2026: OpenAI raccomanda GPT-5.5 e GPT-5.2 non compare più nella pagina prezzi principale dell'API
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 GPT-5.2
Scegli GPT-5.2 al posto di GPT-5.1 per ragionamento pesante, long-context o lavoro agentico: quasi raddoppia il tasso di vittoria GDPval di GPT-5.1, taglia le allucinazioni del 30% e gestisce contesti da 400K in modo affidabile. A metà 2026 è soprattutto una scelta di convenienza, a $1.75/$14 contro i $5/$30 di GPT-5.5, restando competente sulla maggior parte dei task professionali. Evitalo per la chat sensibile alla latenza e la scrittura creativa, dove gli utenti lo hanno trovato lento e più piatto di GPT-5.1. I team che vogliono l'attuale frontiera di OpenAI dovrebbero invece pagare per GPT-5.5.
Cosa dice la folla
Su Llama 4 (Scout / Maverick)
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
Su 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.”
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Domande frequenti
Llama 4 (Scout / Maverick) è meglio di GPT-5.2?
Su Ragionamento, GPT-5.2 ottiene il voto più alto (4/5 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 GPT-5.2?
Llama 4 (Scout / Maverick) costa meno: parte da $0.60/1M out (Maverick, hosted), mentre GPT-5.2 parte da $14/1M out.
Quanto costano Llama 4 (Scout / Maverick) e GPT-5.2 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. GPT-5.2: $1.75/1M in per 1M di token in input, $14/1M out per 1M di token in output.