Een-op-een
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Gemini 3 Pro: welke AI-model wint in 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) en Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 3 stemmen van de community leidt Gemini 3 Pro met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je Gemini 3 Pro: de arena geeft 4.5/5 tegenover 2.5/5 voor Llama 4 (Scout / Maverick). Qua budget wint Llama 4 (Scout / Maverick): die begint bij $0.60/1M out (Maverick, hosted) tegenover $12/1M out (prompts ≤200K) voor Gemini 3 Pro.
Vergelijking regel voor regel
Sterke en zwakke punten
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoE-efficiëntie: slechts 17B actieve parameters per token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), goed voor chat van bijna GPT-4o-klasse tegen een fractie van de rekenkracht
- Zeer goedkope gehoste inferentie: Maverick vanaf ongeveer $0.15/1M in en $0.60/1M uit; Scout vanaf ongeveer $0.10/$0.30 op DeepInfra of $0.11/$0.34 op Groq
- Native early-fusion-multimodaliteit (tekst plus afbeeldingen, getest tot 8 afbeeldingen) in een model met open weights
- Grootste nominale context van alle open-weight-modellen bij release: 10M tokens op Scout, 1M op Maverick
- Scout past op één H100-GPU met Int4-kwantisatie; voorgetraind op 200 talen
- Hoge doorvoer: 17B actieve parameters halen 500+ tokens/s bij snelle providers (Groq noteert Scout op 594 TPS)
- Vertrouwen in benchmarks beschadigd: Meta diende een niet-uitgebrachte, chat-geoptimaliseerde Maverick-variant in bij LMArena (ELO 1417), wat devs misleidend noemden omdat de publieke weights lager scoren
- Long-context-claims storten in de praktijk in: Scout scoorde ~15.6% op 128K op Fiction.LiveBench tegenover 90.6% voor Gemini 2.5 Pro, en gehoste providers cappen Scout ver onder de 10M (bijv. ~320K op DeepInfra)
- Programmeren breed afgekraakt op r/LocalLlama en HN, verliest van het vergelijkbaar geprijsde DeepSeek V3 op echte devtaken
- Geen OSI open source: de licentie sluit in de EU gevestigde bedrijven uit, vereist een speciale licentie boven 700M MAU en verplicht Llama-branding
- 109B/400B totale parameters zijn te groot voor consumenten-GPU's, en de lijn liep vast: er kwam geen redeneervariant en Behemoth is nooit uitgebracht
Gemini 3 Pro
- Voerde bij lancering LMArena aan met een record van 1501 Elo en scoorde 91.9% op GPQA Diamond, state of the art bij release
- ARC-AGI-2 op 31.1%, ruwweg 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) en destijds bijna het dubbele van GPT-5.1 (17.6%)
- Multimodaal begrip van topklasse: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, met een context window van 1M tokens
- Sterk agentisch programmeren: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo op WebDev Arena
- Onderbood concurrenten op prijs met $2/$12 per 1M tokens, onder de Claude Sonnet-klasse ($3/$15)
- Instelbaar thinking_level (low/medium/high) laat developers redeneerdiepte afwegen tegen latency en kosten
- Overmoedige hallucinaties: op AA-Omniscience gaf het in 88% van de gevallen een fout antwoord in plaats van te weigeren, tegenover 48% voor Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Slijmgedrag breed gemeld door reviewers (Zvi Mowshowitz: 'vast intelligence with no spine'); vereist strakke system prompts
- Betrouwbaarheidsproblemen met tool calling in agent-stacks: devs meldden tool-output die in de chatthread werd gedumpt en meer scaffolding dan bij modellen van OpenAI/Anthropic
- Traag op high thinking level: time to first token gemeten rond 30-60s op AI Studio, ondanks ~130 tok/s outputsnelheid
- Uit dienst: op 9 maart 2026 afgesloten op de Gemini API en AI Studio, waarbij gemini-3-pro-preview nu doorverwijst naar Gemini 3.1 Pro
Vel je verdict
Eén aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Het verdict van de arena over Llama 4 (Scout / Maverick)
Kies Llama 4 als je buiten de EU een goedkoop, snel, zelf te hosten multimodaal model nodig hebt voor high-volume chat, extractie of meertalige workloads; Maverick komt in de buurt van GPT-4o-kwaliteit voor ruwweg een tiende van de prijs. Vermijd het voor programmeren, hard redeneren of echte miljoen-token-retrieval, waar DeepSeek, Qwen 3 en Gemini het duidelijk overtreffen. Ten opzichte van Llama 3.3 70B voegt het native vision en een langer window toe, maar veel developers vonden het oudere dense-model of Qwen betrouwbaarder voor pure tekstkwaliteit, en de 10M context is vooral een papieren getal.
Het verdict van de arena over Gemini 3 Pro
Een mijlpaal die Google eind 2025 weer bovenaan zette, met een enorme redeneersprong ten opzichte van Gemini 2.5 Pro en de beste multimodale scores van zijn generatie. Medio 2026 is er geen reden meer om het te kiezen: Google sloot het op 9 maart 2026 af op de API, en Gemini 3.1 Pro kost exact hetzelfde terwijl het de ARC-AGI-2-prestaties meer dan verdubbelt (77.1% vs 31.1%). Teams met legacy-deployments moeten migreren naar 3.1 Pro, waar het oude model-ID sowieso al naartoe wijst. Vermijd het voor hallucinatie-gevoelige workloads tenzij je grounding toevoegt, een zwakte die reviewers herhaaldelijk aankaartten.
Wat het publiek zegt
Over Llama 4 (Scout / Maverick)
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Llama 4 (Scout / Maverick) beter dan Gemini 3 Pro?
Het publiek kiest momenteel voor Gemini 3 Pro: 57% raadt het aan, tegenover 50% voor Llama 4 (Scout / Maverick) (3 stemmen). Op Redeneren scoort Gemini 3 Pro hoger (4.5/5 vs 2.5/5). De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, Llama 4 (Scout / Maverick) of Gemini 3 Pro?
Llama 4 (Scout / Maverick) is goedkoper: die begint bij $0.60/1M out (Maverick, hosted), terwijl Gemini 3 Pro begint bij $12/1M out (prompts ≤200K).
Hoeveel kosten Llama 4 (Scout / Maverick) en Gemini 3 Pro per 1M tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M input tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M output tokens. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) per 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) per 1M output tokens.