1:1 대결
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Llama 4 (Scout / Maverick)($0.60/1M out (Maverick, hosted))와 GPT-5.2($14/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 2건 기준, Llama 4 (Scout / Maverick)가 지지율 50%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 GPT-5.2를 고르세요: 아레나 점수 4/5, Llama 4 (Scout / Maverick)는 2.5/5입니다. 예산 면에서는 Llama 4 (Scout / Maverick)의 승리입니다: $0.60/1M out (Maverick, hosted)부터 시작하는 반면, GPT-5.2는 $14/1M out부터입니다.
항목별 비교
강점과 약점
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoE 효율: 토큰당 활성 파라미터가 17B뿐(Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts)이라 GPT-4o급에 근접한 챗을 훨씬 적은 컴퓨트로 제공합니다
- 매우 저렴한 호스팅 추론: Maverick은 입력 약 $0.15/1M, 출력 약 $0.60/1M부터, Scout는 DeepInfra 기준 약 $0.10/$0.30, Groq 기준 $0.11/$0.34부터
- 오픈 웨이트 모델에서 네이티브 얼리퓨전 멀티모달(텍스트와 이미지, 최대 8장 테스트 완료)
- 출시 시점 오픈 웨이트 최대의 명목 컨텍스트: Scout 10M 토큰, Maverick 1M
- Scout는 Int4 양자화로 H100 GPU 한 장에 올라가며, 200개 언어로 사전학습되었습니다
- 높은 처리량: 활성 17B 파라미터로 고속 프로바이더에서 500+ tokens/s에 도달합니다(Groq는 Scout를 594 TPS로 표기)
- 벤치마크 신뢰 훼손: Meta가 미공개 챗 최적화 Maverick 변종을 LMArena에 제출했고(ELO 1417), 공개 가중치는 그보다 낮게 나와 개발자들이 기만적이라고 비판했습니다
- 장문 컨텍스트 주장이 실전에서 무너집니다: Scout는 Fiction.LiveBench 128K에서 약 15.6%(Gemini 2.5 Pro는 90.6%)를 기록했고, 호스팅 프로바이더들은 Scout를 10M보다 훨씬 낮게 제한합니다(예: DeepInfra 약 320K)
- 코딩은 r/LocalLlama와 HN에서 혹평받았으며, 비슷한 가격의 DeepSeek V3에 실전 개발 작업에서 밀립니다
- OSI 기준 오픈소스가 아닙니다: 라이선스가 EU 소재 기업을 배제하고, 700M MAU 초과 시 별도 라이선스를 요구하며, Llama 브랜딩을 의무화합니다
- 총 파라미터 109B/400B는 소비자 GPU에 너무 크고, 계보도 멈췄습니다: 추론 변종은 출시되지 않았고 Behemoth는 끝내 나오지 않았습니다
GPT-5.2
- 출시 시점 SWE-bench Verified 80.0%와 SWE-Bench Pro 55.6%로 Claude Opus 4.5(80.9%)와 거의 동률
- GDPval: 비교의 70.9%에서 인간 전문가와 동률이거나 우위, GPT-5.1의 38.8%의 거의 두 배
- 과학과 수학에 강합니다: GPQA Diamond 92.4%(Thinking, Pro는 93.2%)와 FrontierMath 40.3%로 출시 시점 최고 기록
- 400K 컨텍스트에 256K 토큰까지 거의 완벽한 MRCR v2 장문 컨텍스트 검색
- GPT-5.1 대비 환각 30% 감소(실제 ChatGPT 질의 오류율 8.8%에서 6.2%로)
- 후속 모델보다 저렴합니다: 1M당 $1.75/$14로 GPT-5.4($2.50/$15), GPT-5.5($5/$30)보다 쌉니다
- 속도가 커뮤니티 최대 불만입니다: ChatGPT에서 확장 사고 시 약 4 tokens/s까지 떨어진다는 보고가 있고, Pro는 아주 오래 생각하고도 실패할 수 있습니다
- 대표 벤치마크 점수는 xhigh 추론 effort에서 얻은 것으로, 기본 설정보다 토큰과 시간을 훨씬 많이 소모합니다
- GPT-5.1 대비 성격 퇴보가 널리 비판받았습니다: Reddit 사용자들은 챗과 글쓰기에서 '너무 기업적이고 너무 안전하다', '한 걸음 후퇴'라고 평했습니다
- 코딩은 Elo 비교에서 Anthropic 라인업에 뒤집니다(이후 Opus 4.7 분석에서 144 Elo 격차 인용). 오디오 모달리티와 파인튜닝은 없습니다
- 2026년 중반 기준 이미 구형입니다: OpenAI는 GPT-5.5를 권장하며 GPT-5.2는 더 이상 메인 API 가격 페이지에 없습니다
평결을 내리세요
검투사 한 명당 툴별 추천 한 번. 모두가 보는 대중 점수가 바뀝니다.
Llama 4 (Scout / Maverick)에 대한 아레나의 평결
EU 밖에서 대용량 챗, 추출, 다국어 워크로드를 위한 저렴하고 빠른 자체 호스팅 멀티모달 모델이 필요하다면 Llama 4를 선택하십시오. Maverick은 GPT-4o에 근접한 품질을 대략 10분의 1 가격에 제공합니다. 코딩, 어려운 추론, 진짜 백만 토큰 검색에는 피하십시오, 그 영역에서는 DeepSeek, Qwen 3, Gemini가 확실히 앞섭니다. Llama 3.3 70B 대비 네이티브 비전과 더 긴 윈도우가 추가되었지만, 순수 텍스트 품질에서는 구형 dense 모델이나 Qwen이 더 믿을 만하다는 개발자가 많았고, 10M 컨텍스트는 대체로 서류상의 숫자입니다.
GPT-5.2에 대한 아레나의 평결
무거운 추론, 장문 컨텍스트, 에이전트 작업이라면 GPT-5.1 대신 GPT-5.2를 선택하십시오: GDPval 승률을 거의 두 배로 올리고 환각을 30% 줄였으며 400K 컨텍스트를 안정적으로 다룹니다. 2026년 중반 기준으로는 주로 가성비 선택지입니다: GPT-5.5의 $5/$30 대비 $1.75/$14 가격에 대부분의 전문 업무를 무난히 소화합니다. 지연 시간에 민감한 챗과 창작 글쓰기에는 피하십시오, 사용자들이 느리고 GPT-5.1보다 밋밋하다고 평가한 영역입니다. OpenAI의 현행 프런티어를 원하는 팀은 GPT-5.5에 돈을 더 쓰는 편이 낫습니다.
대중의 목소리
Llama 4 (Scout / Maverick)에 대해
아직 평결이 없습니다. 첫 번째로 발언해 보세요.
GPT-5.2에 대해
“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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자주 묻는 질문
Llama 4 (Scout / Maverick)가 GPT-5.2보다 나은가요?
추론 항목에서는 GPT-5.2가 더 높은 평가를 받았습니다(4/5 vs 2.5/5). 정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
Llama 4 (Scout / Maverick)와 GPT-5.2 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Llama 4 (Scout / Maverick)가 더 저렴합니다: $0.60/1M out (Maverick, hosted)부터 시작하는 반면, GPT-5.2는 $14/1M out부터입니다.
Llama 4 (Scout / Maverick)와 GPT-5.2의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Llama 4 (Scout / Maverick): 입력 토큰 1M당 $0.15/1M in (Maverick, hosted), 출력 토큰 1M당 $0.60/1M out (Maverick, hosted). GPT-5.2: 입력 토큰 1M당 $1.75/1M in, 출력 토큰 1M당 $14/1M out.