Een-op-een
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: welke AI-model wint in 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) en GPT-5.2 ($14/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 2 stemmen van de community leidt Llama 4 (Scout / Maverick) met 50% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je GPT-5.2: de arena geeft 4/5 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 $14/1M out voor GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% SWE-bench Verified en 55.6% SWE-Bench Pro bij lancering, bijna gelijk aan Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: evenaart of verslaat menselijke professionals in 70.9% van de vergelijkingen, bijna het dubbele van GPT-5.1's 38.8%
- Sterk in exacte wetenschap en wiskunde: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) en 40.3% FrontierMath, state of the art bij release
- 400K context met vrijwel perfecte MRCR v2 long-context-retrieval tot 256K tokens
- 30% minder hallucinaties dan GPT-5.1 (foutpercentage op echte ChatGPT-vragen van 8.8% naar 6.2%)
- Goedkoper dan zijn opvolgers: $1.75/$14 per 1M tegenover $2.50/$15 (GPT-5.4) en $5/$30 (GPT-5.5)
- Snelheid is de grootste klacht van de community: extended thinking gemeld op amper ~4 tokens/s in ChatGPT, en Pro kan heel lang nadenken en alsnog falen
- De topbenchmarkscores werden behaald op xhigh reasoning effort, dat veel meer tokens en tijd kost dan de standaardinstellingen
- Breed bekritiseerde persoonlijkheidsregressie ten opzichte van GPT-5.1: Reddit-gebruikers noemden het 'too corporate, too safe' en 'a step backwards' voor chat en schrijven
- Programmeren blijft achter op de lijn van Anthropic in directe Elo-vergelijkingen (een latere Opus 4.7-analyse noemde een gat van 144 Elo); geen audiomodaliteit, geen fine-tuning
- Medio 2026 al achterhaald: OpenAI raadt GPT-5.5 aan en GPT-5.2 staat niet meer op de hoofdpagina met API-prijzen
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 GPT-5.2
Kies GPT-5.2 boven GPT-5.1 voor zwaar redeneren, long-context of agentisch werk: het verdubbelt bijna GPT-5.1's winstpercentage op GDPval, snijdt 30% van de hallucinaties weg en verwerkt 400K contexten betrouwbaar. Medio 2026 is het vooral een prijskoopje, geprijsd op $1.75/$14 tegenover $5/$30 voor GPT-5.5, terwijl het competent blijft op de meeste professionele taken. Vermijd het voor latency-gevoelige chat en creatief schrijven, waar gebruikers het traag en vlakker dan GPT-5.1 vonden. Teams die OpenAI's huidige frontier willen, betalen beter door voor GPT-5.5.
Wat het publiek zegt
Over Llama 4 (Scout / Maverick)
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over GPT-5.2
“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.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Llama 4 (Scout / Maverick) beter dan GPT-5.2?
Op Redeneren scoort GPT-5.2 hoger (4/5 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 GPT-5.2?
Llama 4 (Scout / Maverick) is goedkoper: die begint bij $0.60/1M out (Maverick, hosted), terwijl GPT-5.2 begint bij $14/1M out.
Hoeveel kosten Llama 4 (Scout / Maverick) en GPT-5.2 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. GPT-5.2: $1.75/1M in per 1M input tokens, $14/1M out per 1M output tokens.