一騎打ち
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.5:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Llama 4 (Scout / Maverick)($0.60/1M out (Maverick, hosted))と GPT-5.5($30/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 3件のコミュニティ票のうち、GPT-5.5 が支持率57%でリードしています。
即断の評決
推論で選ぶなら GPT-5.5:アリーナの評価は5/5、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-5.5 は$30/1M 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-5.5
- 1M tokensのコンテキストウィンドウ(1,050,000)と128Kの最大出力、推論エフォートはnoneからxhighまで調整可能です
- ARC-AGI-2で85.0%(GPT-5.4は73.3%)、Terminal-Bench 2.0で82.7%のstate-of-the-artです
- エージェント型コーディングの自律性が高い:GPT-5.4が複数ターンかけたタスクを一発で完了し、自分のミスを修正すると開発者が報告。Code ArenaではGPT-5.4比+50ポイントです
- 積極的な割引:キャッシュ済み入力は90%オフ($0.50/1M)、BatchまたはFlex経由で50%オフ($2.50/$15)です
- フロンティア推論モデルとしては高速:中・低の思考エフォートで快適に回せる初のGPTモデルと開発者は評しています
- リスト価格がGPT-5.4比で倍増($5/$30 vs $2.50/$15)、コンテキストウィンドウは同じ1M tokensのままです
- 指示に過度に忠実:Claudeなら意図を汲む明白な場面で、意図の推測に失敗すると開発者が報告しています
- SWE-bench ProではClaude Opus 4.8に後れ(58.6% vs 69.2%)。HNの開発者は依然コーディングでClaudeを約2:1で支持しています
- コード変更に保守的すぎたり、複雑なプロンプトに深い推論を完全にスキップして即答したりすることがあります
- 長文コンテキスト割増:入力272K tokensを超えるプロンプトは、セッション全体で入力2倍・出力1.5倍で課金されます
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-5.5 へのアリーナの評決
より強いエージェント自律性、ターミナル中心のワークフロー、SOTAの抽象推論が必要ならGPT-5.4よりGPT-5.5を選んでください。ただしリスト価格はGPT-5.4の$2.50/$15から$5/$30に倍増し、1M tokensのコンテキストは据え置きです。高リスクの複数ファイルリファクタリングを行うチームは、SWE-bench Proで首位(69.2% vs 58.6%)で曖昧なプロンプトから意図をよく汲むClaude Opusの方を好むかもしれません。予算重視のユーザーは272K tokensの割増と制限消費が速いという報告に注意し、キャッシュ、Batch、Flexを活用してコストを半減させましょう。
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-5.5 について
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
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よくある質問
Llama 4 (Scout / Maverick) は GPT-5.5 より優れていますか?
現在、観客は GPT-5.5 を支持しています:推薦率57%、対する Llama 4 (Scout / Maverick) は50%です(3票)。 推論では GPT-5.5 が上回っています(5/5 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-5.5、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-5.5 は$30/1M outからです。
Llama 4 (Scout / Maverick) と GPT-5.5 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-5.5:入力100万トークンあたり$5/1M in、出力100万トークンあたり$30/1M out。