一騎打ち
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Llama 4 (Scout / Maverick)($0.60/1M out (Maverick, hosted))と GPT-5.2($14/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 2件のコミュニティ票のうち、Llama 4 (Scout / Maverick) が支持率50%でリードしています。
即断の評決
推論で選ぶなら GPT-5.2:アリーナの評価は4/5、対する Llama 4 (Scout / Maverick) は2.5/5です。 予算重視なら Llama 4 (Scout / Maverick) の勝ち:$0.60/1M out (Maverick, hosted)から始められるのに対し、GPT-5.2 は$14/1M outからです。
項目別比較
強みと弱み
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoEの効率性:トークンあたりアクティブなのは17Bパラメータのみ(Scout 109B/16エキスパート、Maverick 400B/128エキスパート)で、わずかな計算量でGPT-4o級に迫るチャット性能を実現します
- ホスト型推論が非常に安価:Maverickは入力約$0.15/1M・出力約$0.60/1Mから、ScoutはDeepInfraで約$0.10/$0.30、Groqで$0.11/$0.34からです
- オープンウェイトモデルでネイティブのearly-fusionマルチモーダリティ(テキストと画像、8枚までテスト済み)を実現しています
- リリース時点でオープンウェイト最大の公称コンテキスト:Scoutで10M tokens、Maverickで1Mです
- ScoutはInt4量子化でH100 GPU 1枚に収まり、200言語で事前学習されています
- 高スループット:アクティブ17Bパラメータで高速プロバイダーなら500+ tokens/sに達します(GroqはScoutを594 TPSと掲載)
- ベンチマークへの信頼が毀損:Metaは未公開のチャット最適化版MaverickをLMArenaに提出し(ELO 1417)、公開ウェイトのスコアはそれより低いため開発者から誤解を招くと批判されました
- 長文コンテキストの主張は実際には崩壊:ScoutのFiction.LiveBench 128Kスコアは約15.6%(Gemini 2.5 Proは90.6%)で、ホスティング各社はScoutを10Mよりはるかに低く制限しています(例:DeepInfraで約320K)
- コーディングはr/LocalLlamaとHNで酷評され、実際の開発タスクでは同価格帯のDeepSeek V3に負けています
- OSI基準のオープンソースではありません:ライセンスはEU所在企業を除外し、700M MAU超には特別ライセンスを要求し、Llamaブランド表記を義務付けます
- 総パラメータ109B/400BはコンシューマーGPUには大きすぎ、系譜も停滞:推論特化版は出荷されず、Behemothはリリースされないままです
GPT-5.2
- 発売時にSWE-bench Verified 80.0%とSWE-Bench Pro 55.6%を記録、Claude Opus 4.5(80.9%)とほぼ互角です
- GDPval:比較の70.9%で人間のプロフェッショナルと同等以上、GPT-5.1の38.8%のほぼ2倍です
- 科学と数学に強い:GPQA Diamond 92.4%(Thinking、Proは93.2%)とFrontierMath 40.3%で、リリース時点のstate of the artでした
- 400Kコンテキストで、256K tokensまでMRCR v2の長文検索がほぼ完璧です
- GPT-5.1比でハルシネーションが30%減(実際のChatGPTクエリでのエラー率が8.8%から6.2%に低下)
- 後継より安価:$1.75/$14 per 1Mで、GPT-5.4の$2.50/$15、GPT-5.5の$5/$30に対して割安です
- 速度がコミュニティ最大の不満:ChatGPTでの拡張思考は約4 tokens/sまで落ちるとの報告があり、Proは非常に長く考えた末に失敗することもあります
- 看板のベンチマークスコアはxhigh推論エフォートで取得されたもので、デフォルト設定よりはるかに多くのトークンと時間を消費します
- GPT-5.1からの人格の後退が広く批判されました:Redditユーザーは「企業的すぎ、安全すぎ」「チャットとライティングでは一歩後退」と評しています
- コーディングは直接対決のElo比較でAnthropic系に後れます(後のOpus 4.7分析では144 Eloの差)。音声モダリティなし、ファインチューニング不可です
- 2026年半ば時点で既に旧世代:OpenAIはGPT-5.5を推奨し、GPT-5.2はメインのAPI価格ページに載っていません
あなたの審判を下す
1人につき各ツール1票。あなたの推薦が、みんなの見る観客スコアを動かします。
Llama 4 (Scout / Maverick) へのアリーナの評決
EU域外で、大量のチャット、抽出、多言語ワークロード向けに安価で高速なセルフホスト可能のマルチモーダルモデルが必要ならLlama 4を選んでください。MaverickはGPT-4o級の品質に約10分の1の価格で迫ります。コーディング、高度な推論、本物の100万トークン検索には避けるべきで、DeepSeek、Qwen 3、Geminiが明確に上回ります。Llama 3.3 70Bと比べればネイティブビジョンと長いウィンドウが加わりましたが、純粋なテキスト品質では旧来の密モデルやQwenの方が信頼できると多くの開発者が感じており、10Mコンテキストはほぼ紙の上の数字です。
GPT-5.2 へのアリーナの評決
重い推論、長文コンテキスト、エージェント作業ならGPT-5.1よりGPT-5.2を選んでください。GDPvalの勝率はGPT-5.1のほぼ2倍、ハルシネーションは30%減、400Kコンテキストも安定して扱えます。2026年半ばでは主にコスパ狙いの選択肢で、GPT-5.5の$5/$30に対し$1.75/$14でほとんどの業務タスクをこなせます。レイテンシ重視のチャットやクリエイティブライティングには不向きで、ユーザーはGPT-5.1より遅く平板だと感じています。OpenAIの現行フロンティアが欲しいチームは、素直にGPT-5.5に投資すべきです。
観客の声
Llama 4 (Scout / Maverick) について
まだ審判はありません。最初の声を上げてください。
GPT-5.2 について
“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.”
比較を続ける
よくある質問
Llama 4 (Scout / Maverick) は GPT-5.2 より優れていますか?
推論では GPT-5.2 が上回っています(4/5 vs 2.5/5)。 最適な選択は用途次第です。このページの項目別比較で、料金、主要スペック、アリーナ評価を分解しています。
Llama 4 (Scout / Maverick) と GPT-5.2、安いのはどちらですか?
Llama 4 (Scout / Maverick) の方が安く、$0.60/1M out (Maverick, hosted)から始められます。GPT-5.2 は$14/1M outからです。
Llama 4 (Scout / Maverick) と GPT-5.2 の100万トークンあたりの料金は?
Llama 4 (Scout / Maverick):入力100万トークンあたり$0.15/1M in (Maverick, hosted)、出力100万トークンあたり$0.60/1M out (Maverick, hosted)。GPT-5.2:入力100万トークンあたり$1.75/1M in、出力100万トークンあたり$14/1M out。