ศึกตัวต่อตัว
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Gemini 3 Pro: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) และ Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 3 ครั้ง Gemini 3 Pro นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Gemini 3 Pro: สังเวียนให้คะแนน 4.5/5 เทียบกับ 2.5/5 ของ Llama 4 (Scout / Maverick) ด้านงบประมาณ Llama 4 (Scout / Maverick) ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) เทียบกับ $12/1M out (prompts ≤200K) ของ Gemini 3 Pro
เปรียบเทียบทีละบรรทัด
จุดแข็งและจุดอ่อน
Llama 4 (Scout / Maverick)
- ประสิทธิภาพแบบ MoE: พารามิเตอร์ active แค่ 17B ต่อโทเค็น (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts) ให้แชทระดับใกล้ GPT-4o ด้วยพลังประมวลผลเพียงเสี้ยวเดียว
- Hosted inference ถูกมาก: Maverick เริ่มราว $0.15/1M input และ $0.60/1M output; Scout เริ่มราว $0.10/$0.30 บน DeepInfra หรือ $0.11/$0.34 บน Groq
- มัลติโหมดแบบ early-fusion โดยกำเนิด (ข้อความบวกภาพ ทดสอบถึง 8 ภาพ) ในโมเดล open weights
- Context ตามสเปกใหญ่ที่สุดของโมเดล open weights ณ ตอนเปิดตัว: 10M โทเค็นบน Scout และ 1M บน Maverick
- Scout รันได้บน GPU H100 ตัวเดียวด้วย Int4 quantization และ pretrain มาบน 200 ภาษา
- Throughput สูง: พารามิเตอร์ active 17B ทำได้ 500+ โทเค็น/วินาทีบนผู้ให้บริการสายเร็ว (Groq ระบุ Scout ที่ 594 TPS)
- ความเชื่อมั่นใน benchmark เสียหาย: Meta ส่ง Maverick เวอร์ชันจูนสำหรับแชทที่ไม่เผยแพร่ไปขึ้น LMArena (ELO 1417) ซึ่งนักพัฒนาเรียกว่าชี้นำผิด เพราะ weights สาธารณะทำคะแนนต่ำกว่า
- คำอ้าง long-context พังในการใช้จริง: Scout ทำได้ ~15.6% ที่ 128K บน Fiction.LiveBench เทียบกับ 90.6% ของ Gemini 2.5 Pro และผู้ให้บริการ hosted จำกัด Scout ต่ำกว่า 10M มาก (เช่น ~320K บน DeepInfra)
- งานโค้ดถูกสับเละบน r/LocalLlama และ HN แพ้ DeepSeek V3 ที่ราคาพอกันในงานพัฒนาจริง
- ไม่ใช่โอเพนซอร์สตามนิยาม OSI: ไลเซนส์กีดกันบริษัทที่จดทะเบียนใน EU ต้องขอไลเซนส์พิเศษเมื่อเกิน 700M MAU และบังคับติดแบรนด์ Llama
- พารามิเตอร์รวม 109B/400B ใหญ่เกินไปสำหรับ GPU ผู้บริโภค และสายพันธุ์นี้ก็ชะงัก: ไม่มีรุ่น reasoning ออกมา และ Behemoth ไม่เคยเปิดตัว
Gemini 3 Pro
- ครองอันดับหนึ่ง LMArena ตอนเปิดตัวด้วยสถิติ 1501 Elo และทำ 91.9% บน GPQA Diamond ซึ่งเป็น state of the art ณ ตอนนั้น
- ARC-AGI-2 ที่ 31.1% ราว 6 เท่าของ Gemini 2.5 Pro (4.9%) และเกือบสองเท่าของ GPT-5.1 (17.6%) ในเวลานั้น
- ความเข้าใจมัลติโหมดดีที่สุดในคลาส: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU พร้อม context window 1M โทเค็น
- Agentic coding แข็งแรง: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo บน WebDev Arena
- ตัดราคาคู่แข่งที่ $2/$12 ต่อ 1M โทเค็น ต่ำกว่าราคาระดับ Claude Sonnet ($3/$15)
- thinking_level ปรับได้ (low/medium/high) ให้นักพัฒนาแลกความลึกของการใช้เหตุผลกับ latency และต้นทุน
- Hallucination แบบมั่นใจเกินเหตุ: บน AA-Omniscience มันตอบผิดแทนที่จะปฏิเสธถึง 88% ของกรณี เทียบกับ 48% ของ Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- อาการประจบผู้ใช้ถูกผู้รีวิวรายงานทั่วกัน (Zvi Mowshowitz: 'vast intelligence with no spine') ต้องใช้ system prompt คุมแน่น
- ปัญหาความน่าเชื่อถือของ tool-calling ใน stack แบบ agent: นักพัฒนารายงานว่า output ของเครื่องมือหลุดลงเธรดแชท และต้องทำ scaffolding มากกว่าโมเดลของ OpenAI/Anthropic
- ช้าที่ thinking level สูง: time to first token วัดได้ราว 30-60 วินาทีบน AI Studio แม้ความเร็ว output จะอยู่ที่ ~130 โทเค็น/วินาที
- ปลดระวางแล้ว: ปิดบริการบน Gemini API และ AI Studio เมื่อ 9 มีนาคม 2026 โดย gemini-3-pro-preview ตอนนี้ชี้ไปที่ Gemini 3.1 Pro แทน
ออกคำตัดสินของคุณ
หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Llama 4 (Scout / Maverick)
เลือก Llama 4 ถ้าคุณต้องการโมเดลมัลติโหมดที่ถูก เร็ว และ self-host ได้ สำหรับแชทปริมาณสูง งานสกัดข้อมูล หรืองานหลายภาษานอก EU; Maverick ให้คุณภาพใกล้ GPT-4o ที่ราวหนึ่งในสิบของราคา ควรเลี่ยงสำหรับงานโค้ด การใช้เหตุผลยาก หรือการดึงข้อมูลระดับล้านโทเค็นของจริง ซึ่ง DeepSeek, Qwen 3 และ Gemini เหนือกว่าชัดเจน เทียบกับ Llama 3.3 70B มันเพิ่มวิชันแบบ native และหน้าต่างที่ยาวขึ้น แต่นักพัฒนาจำนวนมากพบว่าโมเดล dense รุ่นเก่าหรือ Qwen น่าเชื่อถือกว่าสำหรับคุณภาพข้อความล้วน และ context 10M ส่วนใหญ่เป็นแค่ตัวเลขบนกระดาษ
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Gemini 3 Pro
เป็นรุ่นประวัติศาสตร์ที่พา Google กลับขึ้นจ่าฝูงปลายปี 2025 ด้วยการใช้เหตุผลที่ก้าวกระโดดจาก Gemini 2.5 Pro และคะแนนมัลติโหมดดีที่สุดของรุ่น แต่ ณ กลางปี 2026 ไม่มีเหตุผลให้เลือกมันเลย: Google ปิด API ไปเมื่อ 9 มีนาคม 2026 และ Gemini 3.1 Pro ราคาเท่ากันเป๊ะแต่ทำ ARC-AGI-2 ได้มากกว่าสองเท่า (77.1% เทียบกับ 31.1%) ทีมที่ยังอยู่บน deployment เก่าควรย้ายไป 3.1 Pro ซึ่ง model ID เดิมชี้ไปหาอยู่แล้ว และควรเลี่ยงกับงานที่แพ้ hallucination เว้นแต่จะเสริม grounding ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่ผู้รีวิวชี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Llama 4 (Scout / Maverick)
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ 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.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Llama 4 (Scout / Maverick) ดีกว่า Gemini 3 Pro ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Gemini 3 Pro: 57% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Llama 4 (Scout / Maverick) (3 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Gemini 3 Pro ได้คะแนนสูงกว่า (4.5/5 vs 2.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Llama 4 (Scout / Maverick) หรือ Gemini 3 Pro?
Llama 4 (Scout / Maverick) ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) ขณะที่ Gemini 3 Pro เริ่มต้นที่ $12/1M out (prompts ≤200K)
Llama 4 (Scout / Maverick) และ Gemini 3 Pro ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) ต่อ 1M input tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) ต่อ 1M output tokens Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) ต่อ 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) ต่อ 1M output tokens