Pojedynek
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Gemini 3 Pro: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) i Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi Gemini 3 Pro z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz Gemini 3 Pro: arena ocenia go na 4.5/5 wobec 2.5/5 u Llama 4 (Scout / Maverick). Pod względem budżetu wygrywa Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted) wobec $12/1M out (prompts ≤200K) u Gemini 3 Pro.
Porównanie linijka po linijce
Mocne i słabe strony
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efektywność MoE: tylko 17B aktywnych parametrów na token (Scout 109B/16 ekspertów, Maverick 400B/128 ekspertów), co daje czat klasy niemal GPT-4o za ułamek mocy obliczeniowej
- Bardzo tania inferencja hostowana: Maverick od około $0.15/1M wejście i $0.60/1M wyjście; Scout od około $0.10/$0.30 na DeepInfra lub $0.11/$0.34 na Groq
- Natywna multimodalność early-fusion (tekst plus obrazy, testowane do 8 obrazów) w modelu z otwartymi wagami
- Największy nominalny kontekst wśród modeli z otwartymi wagami w momencie wydania: 10M tokenów w Scout, 1M w Maverick
- Scout mieści się na pojedynczym GPU H100 z kwantyzacją Int4; pretrening na 200 językach
- Wysoka przepustowość: 17B aktywnych parametrów osiąga 500+ tokenów/s u szybkich dostawców (Groq podaje Scout na 594 TPS)
- Nadszarpnięte zaufanie do benchmarków: Meta zgłosiła do LMArena niewydany, zoptymalizowany pod czat wariant Mavericka (ELO 1417), co deweloperzy uznali za wprowadzające w błąd, bo publiczne wagi punktują niżej
- Deklaracje o długim kontekście padają w praktyce: Scout uzyskał ~15.6% przy 128K na Fiction.LiveBench vs 90.6% dla Gemini 2.5 Pro, a dostawcy hostowani tną kontekst Scouta znacznie poniżej 10M (np. ~320K na DeepInfra)
- Kodowanie szeroko krytykowane na r/LocalLlama i HN, przegrywa z podobnie wycenionym DeepSeek V3 w realnych zadaniach deweloperskich
- Nie jest open source według OSI: licencja wyklucza firmy z siedzibą w UE, wymaga specjalnej licencji powyżej 700M MAU i narzuca branding Llama
- 109B/400B parametrów łącznie to za dużo na konsumenckie GPU, a linia utknęła: żaden wariant rozumujący nie wyszedł, a Behemoth nigdy nie został wydany
Gemini 3 Pro
- Na starcie objął prowadzenie na LMArena z rekordowymi 1501 Elo i uzyskał 91.9% na GPQA Diamond, state of the art w momencie wydania
- ARC-AGI-2 na 31.1%, mniej więcej 6x więcej niż Gemini 2.5 Pro (4.9%) i prawie dwa razy więcej niż GPT-5.1 (17.6%) w tamtym czasie
- Najlepsze w klasie rozumienie multimodalne: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, z oknem kontekstu 1M tokenów
- Mocne kodowanie agentowe: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo na WebDev Arena
- Podciął ceny rywali z $2/$12 za 1M tokenów, poniżej cen klasy Claude Sonnet ($3/$15)
- Konfigurowalny thinking_level (low/medium/high) pozwala deweloperom wymieniać głębię rozumowania na opóźnienie i koszt
- Halucynacje z nadmierną pewnością siebie: na AA-Omniscience dawał błędną odpowiedź w 88% przypadków zamiast odmówić, vs 48% u Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Powszechnie raportowana służalczość (Zvi Mowshowitz: 'ogromna inteligencja bez kręgosłupa'); wymaga ciasnych promptów systemowych
- Problemy z niezawodnością tool callingu w stackach agentowych: deweloperzy zgłaszali wyniki narzędzi zrzucane do wątku czatu i większe zapotrzebowanie na scaffolding niż u modeli OpenAI/Anthropic
- Wolny na wysokim poziomie myślenia: czas do pierwszego tokena mierzony na około 30-60s w AI Studio mimo ~130 tok/s prędkości wyjścia
- Wycofany: wyłączony w Gemini API i AI Studio 9 marca 2026, a gemini-3-pro-preview jest teraz aliasem Gemini 3.1 Pro
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
Werdykt areny w sprawie Llama 4 (Scout / Maverick)
Wybierz Llama 4, jeśli potrzebujesz taniego, szybkiego, samodzielnie hostowalnego modelu multimodalnego do masowego czatu, ekstrakcji lub obciążeń wielojęzycznych poza UE; Maverick ląduje blisko jakości GPT-4o za mniej więcej jedną dziesiątą ceny. Unikaj go do kodowania, twardego rozumowania lub prawdziwego wyszukiwania w milionach tokenów, gdzie DeepSeek, Qwen 3 i Gemini wyraźnie go przewyższają. Względem Llama 3.3 70B dodaje natywną wizję i dłuższe okno, ale wielu deweloperów uznało starszy gęsty model albo Qwen za bardziej niezawodne w czystej jakości tekstu, a kontekst 10M to głównie liczba na papierze.
Werdykt areny w sprawie Gemini 3 Pro
Przełomowe wydanie, które pod koniec 2025 wróciło Google na szczyt, z ogromnym skokiem w rozumowaniu względem Gemini 2.5 Pro i najlepszymi wynikami multimodalnymi swojej generacji. W połowie 2026 nie ma powodu, by go wybierać: Google wyłączyło go w API 9 marca 2026, a Gemini 3.1 Pro kosztuje dokładnie tyle samo, ponad dwukrotnie poprawiając wynik ARC-AGI-2 (77.1% vs 31.1%). Zespoły na wdrożeniach legacy powinny migrować do 3.1 Pro, na który stare ID modelu i tak już wskazuje. Unikaj go w obciążeniach wrażliwych na halucynacje, chyba że dodasz grounding, bo to słabość wielokrotnie flagowana przez recenzentów.
Co mówi tłum
O Llama 4 (Scout / Maverick)
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O 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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Llama 4 (Scout / Maverick) jest lepszy niż Gemini 3 Pro?
Tłum staje obecnie po stronie Gemini 3 Pro: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Llama 4 (Scout / Maverick) (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Gemini 3 Pro (4.5/5 vs 2.5/5). Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.
Co jest tańsze: Llama 4 (Scout / Maverick) czy Gemini 3 Pro?
Tańszy jest Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted), podczas gdy Gemini 3 Pro zaczyna od $12/1M out (prompts ≤200K).
Ile kosztują Llama 4 (Scout / Maverick) i Gemini 3 Pro za 1M tokenów?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) za 1M tokenów wejściowych, $0.60/1M out (Maverick, hosted) za 1M tokenów wyjściowych. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) za 1M tokenów wejściowych, $12/1M out (prompts ≤200K) za 1M tokenów wyjściowych.