Frente a frente
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.5: qual modelo de IA vence em 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e GPT-5.5 ($30/1M out) estão entre os modelos de IA mais usados de 2026. Em 3 votos da comunidade, GPT-5.5 lidera com 57% de aprovação.
Veredicto rápido
Em Raciocínio, escolha GPT-5.5: a arena o avalia em 5/5 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 $30/1M out de GPT-5.5.
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-5.5
- Janela de contexto de 1M de tokens (1,050,000) com saída máxima de 128K e effort de raciocínio ajustável de none a xhigh
- Estado da arte no ARC-AGI-2 com 85.0% (contra 73.3% do GPT-5.4) e no Terminal-Bench 2.0 com 82.7%
- Forte autonomia em código agêntico: devs relatam que ele resolve de primeira tarefas que exigiam vários turnos do GPT-5.4 e corrige os próprios erros; +50 pontos no Code Arena contra o GPT-5.4
- Descontos agressivos: 90% de desconto em entrada cacheada ($0.50/1M) e 50% via Batch ou Flex ($2.50/$15)
- Rápido para um reasoner de fronteira: devs dizem que é o primeiro modelo GPT confortável de rodar em effort de thinking médio ou baixo
- O preço de tabela dobrou em relação ao GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) para a mesma janela de contexto de 1M de tokens
- Seguimento de instruções literal demais: devs relatam que ele falha em inferir a intenção em situações óbvias onde o Claude acerta
- Fica atrás do Claude Opus 4.8 no SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); devs do HN ainda preferem o Claude em cerca de 2:1 para código
- Às vezes conservador demais nas mudanças de código, ou pula completamente o raciocínio profundo, respondendo de imediato a prompts complexos
- Sobretaxa de contexto longo: prompts acima de 272K tokens de entrada são cobrados a 2x na entrada e 1.5x na saída para a sessão inteira
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Uma recomendação por ferramenta por gladiador. Ela redefine a pontuação da multidão que todos veem.
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-5.5
Escolha o GPT-5.5 em vez do GPT-5.4 se você precisa de mais autonomia agêntica, fluxos pesados em terminal ou raciocínio abstrato SOTA, mas saiba que o preço de tabela dobrou dos $2.50/$15 do GPT-5.4 para $5/$30 enquanto o contexto de 1M ficou o mesmo. Equipes fazendo refatoração multi-arquivo de alto risco podem ainda preferir o Claude Opus, que lidera o SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) e infere melhor a intenção a partir de prompts soltos. Usuários sensíveis a orçamento devem ficar atentos à sobretaxa de 272K tokens e aos relatos de limites que se esgotam mais rápido, e apoiar-se em caching, Batch ou Flex para cortar os custos pela metade.
O que a multidão diz
Sobre o Llama 4 (Scout / Maverick)
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Sobre 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.”
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Perguntas frequentes
O Llama 4 (Scout / Maverick) é melhor que o GPT-5.5?
A multidão está atualmente com o GPT-5.5: 57% o recomendam, contra 50% para o Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votos). Em Raciocínio, o GPT-5.5 pontua mais alto (5/5 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-5.5?
O Llama 4 (Scout / Maverick) é mais barato: começa em $0.60/1M out (Maverick, hosted), enquanto o GPT-5.5 começa em $30/1M out.
Quanto custam Llama 4 (Scout / Maverick) e GPT-5.5 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-5.5: $5/1M in por 1M de tokens de entrada, $30/1M out por 1M de tokens de saída.