Pojedynek

Logo Llama 4 (Scout / Maverick)vsLogo GPT-5.2

Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?

Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) i GPT-5.2 ($14/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 2 głosach społeczności prowadzi Llama 4 (Scout / Maverick) z 50% aprobaty.

Szybki werdykt

W kategorii Rozumowanie wybierz GPT-5.2: arena ocenia go na 4/5 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 $14/1M out u GPT-5.2.

Porównanie linijka po linijce

Od
$0.60/1M out (Maverick, hosted)Brak własnego płatnego API Mety; pokazane typowe stawki hostingu zewnętrznego dla Mavericka (Scout od ~$0.10/$0.30 za 1M na DeepInfra, $0.11/$0.34 na Groq). Kontekst hostowanego Scouta jest cięty znacznie poniżej nominalnych 10M (np. ~320K na DeepInfra).
$14/1M outBazowy gpt-5.2 (Thinking) za $1.75/$14 za 1M; poziom gpt-5.2-pro za $21/$168; cache'owane wejście $0.175 (90% zniżki).
Dostawca
Meta
OpenAI
Okno kontekstu
10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)
400K tokens (128K max output)
Cena wejścia
$0.15/1M in (Maverick, hosted)
$1.75/1M in
Cena wyjścia
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
$14/1M out
Modalności
text, vision (image input)
text, vision (text output only)
Open weights
Tak
Nie
Wynik tłumu
50%(0)
50%(2)
Oceny areny (1-5)
Rozumowanie
2.5
4.0
Kodowanie
2.0
4.0
Pisanie
2.5
3.5
Szybkość
4.5
2.5
Stosunek jakości do ceny
3.5
3.5

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

GPT-5.2

  • 80.0% SWE-bench Verified i 55.6% SWE-Bench Pro na starcie, niemal na równi z Claude Opus 4.5 (80.9%)
  • GDPval: remisuje lub wygrywa z ludzkimi profesjonalistami w 70.9% porównań, prawie dwa razy więcej niż 38.8% u GPT-5.1
  • Mocna nauka i matematyka: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) i 40.3% FrontierMath, state of the art w momencie wydania
  • 400K kontekstu z niemal bezbłędnym odzyskiwaniem na długim kontekście MRCR v2 do 256K tokenów
  • 30% mniej halucynacji niż GPT-5.1 (wskaźnik błędów na realnych zapytaniach ChatGPT spadł z 8.8% do 6.2%)
  • Tańszy od następców: $1.75/$14 za 1M vs $2.50/$15 (GPT-5.4) i $5/$30 (GPT-5.5)
  • Szybkość to główna skarga społeczności: extended thinking raportowane nawet na poziomie ~4 tokenów/s w ChatGPT, a Pro potrafi myśleć bardzo długo i mimo to zawieść
  • Nagłówkowe wyniki benchmarków uzyskano na wysiłku rozumowania xhigh, który zużywa znacznie więcej tokenów i czasu niż ustawienia domyślne
  • Szeroko krytykowany regres osobowości vs GPT-5.1: użytkownicy Reddita nazwali go 'zbyt korporacyjnym, zbyt bezpiecznym' i 'krokiem wstecz' w czacie i pisaniu
  • Kodowanie ustępuje linii Anthropic w bezpośrednich porównaniach Elo (późniejsza analiza Opus 4.7 wskazała lukę 144 Elo); brak modalności audio, brak fine-tuningu
  • Już zastąpiony w połowie 2026: OpenAI rekomenduje GPT-5.5, a GPT-5.2 nie figuruje już na głównej stronie cennika API

Wydaj swój werdykt

Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.

Llama 4 (Scout / Maverick)$0.60/1M out (Maverick, hosted)
50%wynik tłumu · 0
GPT-5.2$14/1M out
50%wynik tłumu · 2

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 GPT-5.2

Wybierz GPT-5.2 zamiast GPT-5.1 do ciężkiego rozumowania, długiego kontekstu lub pracy agentowej: niemal podwaja wskaźnik wygranych GPT-5.1 na GDPval, tnie halucynacje o 30% i niezawodnie obsługuje konteksty 400K. W połowie 2026 to głównie gra na wartość, wyceniony na $1.75/$14 wobec $5/$30 za GPT-5.5, a wciąż kompetentny w większości zadań profesjonalnych. Unikaj go do czatu wrażliwego na opóźnienia i pisania kreatywnego, gdzie użytkownicy uznali go za wolny i bardziej płaski niż GPT-5.1. Zespoły, które chcą aktualnej czołówki OpenAI, powinny dopłacić do GPT-5.5.

Co mówi tłum

O Llama 4 (Scout / Maverick)

Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.

O GPT-5.2

Bez Zwrotus

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.

Święty Deployus

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.

Najczęstsze pytania

Czy Llama 4 (Scout / Maverick) jest lepszy niż GPT-5.2?

W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest GPT-5.2 (4/5 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 GPT-5.2?

Tańszy jest Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted), podczas gdy GPT-5.2 zaczyna od $14/1M out.

Ile kosztują Llama 4 (Scout / Maverick) i GPT-5.2 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. GPT-5.2: $1.75/1M in za 1M tokenów wejściowych, $14/1M out za 1M tokenów wyjściowych.