Frente a frente
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: qual modelo de IA vence em 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e GPT-5.2 ($14/1M out) estão entre os modelos de IA mais usados de 2026. Em 2 votos da comunidade, Llama 4 (Scout / Maverick) lidera com 50% de aprovação.
Veredicto rápido
Em Raciocínio, escolha GPT-5.2: a arena o avalia em 4/5 contra 2.5/5 de Llama 4 (Scout / Maverick). No orçamento, Llama 4 (Scout / Maverick) vence: começa em $0.60/1M out (Maverick, hosted) contra $14/1M out de GPT-5.2.
Comparação linha por linha
Pontos fortes e fracos
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Eficiência de MoE: apenas 17B de parâmetros ativos por token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), entregando chat quase classe GPT-4o por uma fração da computação
- Inferência hospedada muito barata: Maverick a partir de cerca de $0.15/1M de entrada e $0.60/1M de saída; Scout a partir de cerca de $0.10/$0.30 na DeepInfra ou $0.11/$0.34 na Groq
- Multimodalidade nativa por early fusion (texto mais imagens, testado com até 8 imagens) em um modelo de open weights
- Maior contexto nominal de qualquer modelo de open weights no lançamento: 10M de tokens no Scout, 1M no Maverick
- O Scout cabe em uma única GPU H100 com quantização Int4; pré-treinado em 200 idiomas
- Alta vazão: 17B de parâmetros ativos alcançam 500+ tokens/s em provedores rápidos (a Groq lista o Scout a 594 TPS)
- Confiança nos benchmarks abalada: a Meta submeteu ao LMArena uma variante do Maverick otimizada para chat e não lançada (ELO 1417), o que os devs chamaram de enganoso já que os pesos públicos pontuam menos
- As promessas de contexto longo desmoronam na prática: o Scout marcou ~15.6% em 128K no Fiction.LiveBench contra 90.6% do Gemini 2.5 Pro, e os provedores hospedados limitam o Scout bem abaixo de 10M (por exemplo ~320K na DeepInfra)
- Código amplamente criticado no r/LocalLlama e no HN, perdendo para o DeepSeek V3 de preço similar em tarefas reais de dev
- Não é open source pela OSI: a licença exclui empresas domiciliadas na UE, exige licença especial acima de 700M de MAU e obriga o uso da marca Llama
- Os 109B/400B de parâmetros totais são grandes demais para GPUs de consumo, e a linhagem estagnou: nenhuma variante de raciocínio foi lançada e o Behemoth nunca saiu
GPT-5.2
- 80.0% no SWE-bench Verified e 55.6% no SWE-Bench Pro no lançamento, quase empatado com o Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: empata ou vence profissionais humanos em 70.9% das comparações, quase o dobro dos 38.8% do GPT-5.1
- Forte em ciência e matemática: 92.4% no GPQA Diamond (Thinking, 93.2% no Pro) e 40.3% no FrontierMath, estado da arte no lançamento
- Contexto de 400K com recuperação de contexto longo quase perfeita no MRCR v2 até 256K tokens
- 30% menos alucinações que o GPT-5.1 (taxa de erro em consultas reais do ChatGPT caiu de 8.8% para 6.2%)
- Mais barato que os sucessores: $1.75/$14 por 1M contra $2.50/$15 (GPT-5.4) e $5/$30 (GPT-5.5)
- Velocidade é a principal queixa da comunidade: o extended thinking foi reportado a apenas ~4 tokens/s no ChatGPT, e o Pro pode pensar por muito tempo e ainda assim falhar
- As notas de benchmark de manchete foram obtidas em effort de raciocínio xhigh, que consome muito mais tokens e tempo que as configurações padrão
- Regressão de personalidade amplamente criticada em relação ao GPT-5.1: usuários do Reddit o chamaram de 'corporativo demais, seguro demais' e 'um passo para trás' em chat e escrita
- O código fica atrás da linha da Anthropic em comparações diretas de Elo (uma análise posterior do Opus 4.7 citou uma diferença de 144 de Elo); sem modalidade de áudio, sem fine-tuning
- Já superado em meados de 2026: a OpenAI recomenda o GPT-5.5 e o GPT-5.2 não aparece mais na página principal de preços da API
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O veredicto da arena sobre o Llama 4 (Scout / Maverick)
Escolha o Llama 4 se você precisa de um modelo multimodal barato, rápido e auto-hospedável para chat de alto volume, extração ou cargas multilíngues fora da UE; o Maverick chega perto da qualidade do GPT-4o por cerca de um décimo do preço. Evite-o para código, raciocínio difícil ou recuperação genuína de um milhão de tokens, onde DeepSeek, Qwen 3 e Gemini claramente o superam. Em relação ao Llama 3.3 70B ele adiciona visão nativa e uma janela maior, mas muitos desenvolvedores acharam o modelo denso mais antigo ou o Qwen mais confiáveis em pura qualidade de texto, e o contexto de 10M é em grande parte um número de papel.
O veredicto da arena sobre o GPT-5.2
Escolha o GPT-5.2 em vez do GPT-5.1 para raciocínio pesado, contexto longo ou trabalho agêntico: ele quase dobra a taxa de vitória do GPT-5.1 no GDPval, corta as alucinações em 30% e lida com contextos de 400K de forma confiável. Em meados de 2026 ele é sobretudo uma jogada de custo-benefício, cotado a $1.75/$14 contra $5/$30 do GPT-5.5, mantendo-se competente na maioria das tarefas profissionais. Evite-o para chat sensível a latência e escrita criativa, onde os usuários o acharam lento e mais sem graça que o GPT-5.1. Equipes que querem a fronteira atual da OpenAI devem pagar mais caro pelo GPT-5.5.
O que a multidão diz
Sobre o Llama 4 (Scout / Maverick)
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Sobre o 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.”
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Perguntas frequentes
O Llama 4 (Scout / Maverick) é melhor que o GPT-5.2?
Em Raciocínio, o GPT-5.2 pontua mais alto (4/5 vs 2.5/5). A escolha certa depende do seu caso de uso. A comparação linha por linha nesta página detalha preços, especificações principais e notas da arena.
Qual é mais barato, Llama 4 (Scout / Maverick) ou GPT-5.2?
O Llama 4 (Scout / Maverick) é mais barato: começa em $0.60/1M out (Maverick, hosted), enquanto o GPT-5.2 começa em $14/1M out.
Quanto custam Llama 4 (Scout / Maverick) e GPT-5.2 por 1M de tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) por 1M de tokens de entrada, $0.60/1M out (Maverick, hosted) por 1M de tokens de saída. GPT-5.2: $1.75/1M in por 1M de tokens de entrada, $14/1M out por 1M de tokens de saída.