Pojedynek
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.5: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) i GPT-5.5 ($30/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi GPT-5.5 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz GPT-5.5: arena ocenia go na 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 $30/1M out u GPT-5.5.
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
GPT-5.5
- Okno kontekstu 1M tokenów (1,050,000) ze 128K maks. wyjścia i wysiłkiem rozumowania regulowanym od none do xhigh
- State-of-the-art na ARC-AGI-2 z 85.0% (vs 73.3% dla GPT-5.4) i Terminal-Bench 2.0 z 82.7%
- Mocna autonomia w kodowaniu agentowym: deweloperzy raportują, że za jednym podejściem robi zadania, które GPT-5.4 zajmowały wiele tur, i naprawia własne błędy; +50 punktów na Code Arena vs GPT-5.4
- Agresywne zniżki: 90% taniej za cache'owane wejście ($0.50/1M) i 50% taniej przez Batch lub Flex ($2.50/$15)
- Szybki jak na frontierowy model rozumujący: deweloperzy mówią, że to pierwszy model GPT, na którym komfortowo pracuje się przy średnim lub niskim wysiłku myślenia
- Cena katalogowa podwoiła się vs GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) przy tym samym oknie kontekstu 1M tokenów
- Nadmiernie dosłowne wykonywanie instrukcji: deweloperzy raportują, że nie potrafi odczytać intencji w oczywistych miejscach, gdzie Claude sobie radzi
- Ustępuje Claude Opus 4.8 na SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); deweloperzy na HN wciąż wolą Claude do kodowania mniej więcej 2:1
- Czasem zbyt zachowawczy przy zmianach w kodzie albo całkiem pomija głębokie rozumowanie, odpowiadając natychmiast na złożone prompty
- Dopłata za długi kontekst: prompty powyżej 272K tokenów wejścia rozliczane 2x za wejście i 1.5x za wyjście dla całej sesji
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 GPT-5.5
Wybierz GPT-5.5 zamiast GPT-5.4, jeśli potrzebujesz mocniejszej autonomii agentowej, workflowów ciężkich na terminalu albo SOTA w rozumowaniu abstrakcyjnym, ale pamiętaj, że cena katalogowa podwoiła się z $2.50/$15 u GPT-5.4 do $5/$30, a kontekst 1M tokenów pozostał ten sam. Zespoły robiące wieloplikowe refaktoryzacje wysokiego ryzyka mogą nadal woleć Claude Opus, który prowadzi na SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) i lepiej odczytuje intencje z luźnych promptów. Użytkownicy pilnujący budżetu powinni uważać na dopłatę powyżej 272K tokenów i raporty o szybszym wypalaniu limitów, i mocno korzystać z cachingu, Batch lub Flex, by ciąć koszty o połowę.
Co mówi tłum
O Llama 4 (Scout / Maverick)
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O 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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Llama 4 (Scout / Maverick) jest lepszy niż GPT-5.5?
Tłum staje obecnie po stronie GPT-5.5: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Llama 4 (Scout / Maverick) (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest GPT-5.5 (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 GPT-5.5?
Tańszy jest Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted), podczas gdy GPT-5.5 zaczyna od $30/1M out.
Ile kosztują Llama 4 (Scout / Maverick) i GPT-5.5 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-5.5: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $30/1M out za 1M tokenów wyjściowych.