1:1 대결
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.5: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Llama 4 (Scout / Maverick)($0.60/1M out (Maverick, hosted))와 GPT-5.5($30/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 3건 기준, GPT-5.5가 지지율 57%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 GPT-5.5를 고르세요: 아레나 점수 5/5, 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-5.5는 $30/1M 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-5.5
- 1M 토큰 컨텍스트 윈도우(1,050,000)와 128K 최대 출력, none부터 xhigh까지 조절 가능한 추론 effort
- ARC-AGI-2 85.0%(GPT-5.4는 73.3%)와 Terminal-Bench 2.0 82.7%로 최고 기록(SOTA)
- 강력한 에이전트 코딩 자율성: GPT-5.4가 여러 턴 걸리던 작업을 원샷으로 처리하고 자기 실수를 스스로 고친다는 개발자 보고, Code Arena에서 GPT-5.4 대비 +50점
- 공격적인 할인: 캐시 입력 90% 할인($0.50/1M), Batch 또는 Flex로 50% 할인($2.50/$15)
- 프런티어 추론 모델치고 빠릅니다: medium이나 low 사고 effort로 돌려도 편안한 첫 GPT 모델이라는 개발자 평
- 정가가 GPT-5.4 대비 두 배로 뛰었습니다($5/$30 vs $2.50/$15). 1M 토큰 컨텍스트 윈도우는 동일합니다
- 지시를 지나치게 문자 그대로 따릅니다: Claude는 알아채는 명백한 대목에서 의도 추론에 실패한다는 개발자 보고가 있습니다
- SWE-bench Pro에서 Claude Opus 4.8에 뒤집니다(58.6% vs 69.2%). HN 개발자들은 코딩에서 여전히 약 2:1로 Claude를 선호합니다
- 때로는 코드 변경에 지나치게 소극적이거나, 복잡한 프롬프트에도 깊은 추론을 건너뛰고 즉답합니다
- 장문 컨텍스트 할증: 입력 272K 토큰을 넘는 프롬프트는 세션 전체에 입력 2배, 출력 1.5배가 과금됩니다
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-5.5에 대한 아레나의 평결
더 강한 에이전트 자율성, 터미널 중심 워크플로, 최고 수준의 추상 추론이 필요하다면 GPT-5.4 대신 GPT-5.5를 선택하십시오. 다만 1M 토큰 컨텍스트는 그대로인데 정가가 GPT-5.4의 $2.50/$15에서 $5/$30으로 두 배가 된 점은 알아두십시오. 고위험 다중 파일 리팩터링을 하는 팀이라면 SWE-bench Pro를 선도하고(69.2% vs 58.6%) 느슨한 프롬프트에서 의도를 더 잘 파악하는 Claude Opus를 여전히 선호할 수 있습니다. 예산에 민감한 사용자는 272K 토큰 할증과 한도 소진이 빨라졌다는 보고에 유의하고, 캐싱, Batch, Flex로 비용을 절반으로 줄이십시오.
대중의 목소리
Llama 4 (Scout / Maverick)에 대해
아직 평결이 없습니다. 첫 번째로 발언해 보세요.
GPT-5.5에 대해
“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.”
비교 계속하기
자주 묻는 질문
Llama 4 (Scout / Maverick)가 GPT-5.5보다 나은가요?
현재 대중은 GPT-5.5의 편입니다: 추천율 57%, Llama 4 (Scout / Maverick)는 50%입니다(투표 3건). 추론 항목에서는 GPT-5.5가 더 높은 평가를 받았습니다(5/5 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-5.5 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Llama 4 (Scout / Maverick)가 더 저렴합니다: $0.60/1M out (Maverick, hosted)부터 시작하는 반면, GPT-5.5는 $30/1M out부터입니다.
Llama 4 (Scout / Maverick)와 GPT-5.5의 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-5.5: 입력 토큰 1M당 $5/1M in, 출력 토큰 1M당 $30/1M out.