Een-op-een
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.5: welke AI-model wint in 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) en GPT-5.5 ($30/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 3 stemmen van de community leidt GPT-5.5 met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je GPT-5.5: de arena geeft 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 $30/1M out voor GPT-5.5.
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-5.5
- Context window van 1M tokens (1,050,000) met 128K max output en reasoning effort instelbaar van none tot xhigh
- State of the art op ARC-AGI-2 met 85.0% (tegenover 73.3% voor GPT-5.4) en Terminal-Bench 2.0 met 82.7%
- Sterke agentische programmeerautonomie: devs melden dat het taken in één keer oplost waar GPT-5.4 meerdere beurten voor nodig had en zijn eigen fouten herstelt; +50 punten op Code Arena ten opzichte van GPT-5.4
- Agressieve kortingen: 90% korting op cached input ($0.50/1M) en 50% korting via Batch of Flex ($2.50/$15)
- Snel voor een frontier-redeneerder: devs zeggen dat het het eerste GPT-model is dat comfortabel draait op medium of low thinking effort
- Lijstprijs verdubbeld ten opzichte van GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) voor hetzelfde context window van 1M tokens
- Te letterlijke instructieopvolging: devs melden dat het intentie niet oppikt op voor de hand liggende plekken waar Claude dat wel doet
- Blijft achter op Claude Opus 4.8 op SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); HN-developers verkiezen voor programmeren nog altijd Claude met grofweg 2:1
- Soms te conservatief met codewijzigingen, of slaat diep redeneren volledig over en antwoordt meteen op complexe prompts
- Long-context-toeslag: prompts boven 272K input-tokens worden voor de hele sessie gefactureerd tegen 2x input en 1.5x output
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-5.5
Kies GPT-5.5 boven GPT-5.4 als je sterkere agentische autonomie, terminal-zware workflows of SOTA abstract redeneren nodig hebt, maar weet dat de lijstprijs verdubbelde van $2.50/$15 bij GPT-5.4 naar $5/$30, terwijl de 1M-token context gelijk bleef. Teams die risicovolle refactoring over meerdere bestanden doen, kunnen alsnog beter Claude Opus kiezen, dat SWE-bench Pro aanvoert (69.2% vs 58.6%) en intentie beter afleidt uit losse prompts. Prijsbewuste gebruikers moeten letten op de toeslag boven 272K tokens en meldingen van sneller opgebrande limieten, en leunen op caching, Batch of Flex om de kosten te halveren.
Wat het publiek zegt
Over Llama 4 (Scout / Maverick)
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over GPT-5.5
“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.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Llama 4 (Scout / Maverick) beter dan GPT-5.5?
Het publiek kiest momenteel voor GPT-5.5: 57% raadt het aan, tegenover 50% voor Llama 4 (Scout / Maverick) (3 stemmen). Op Redeneren scoort GPT-5.5 hoger (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 GPT-5.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) is goedkoper: die begint bij $0.60/1M out (Maverick, hosted), terwijl GPT-5.5 begint bij $30/1M out.
Hoeveel kosten Llama 4 (Scout / Maverick) en GPT-5.5 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-5.5: $5/1M in per 1M input tokens, $30/1M out per 1M output tokens.