ศึกตัวต่อตัว
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) และ GPT-5.2 ($14/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 2 ครั้ง Llama 4 (Scout / Maverick) นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 50%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก GPT-5.2: สังเวียนให้คะแนน 4/5 เทียบกับ 2.5/5 ของ Llama 4 (Scout / Maverick) ด้านงบประมาณ Llama 4 (Scout / Maverick) ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) เทียบกับ $14/1M out ของ GPT-5.2
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
GPT-5.2
- 80.0% บน SWE-bench Verified และ 55.6% บน SWE-Bench Pro ตอนเปิดตัว เกือบเสมอ Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: เสมอหรือชนะมืออาชีพมนุษย์ใน 70.9% ของการเปรียบเทียบ เกือบสองเท่าของ 38.8% ของ GPT-5.1
- วิทยาศาสตร์และคณิตแข็งแรง: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) และ 40.3% FrontierMath เป็น state of the art ณ ตอนเปิดตัว
- Context 400K พร้อมการดึงข้อมูล long-context แบบ MRCR v2 ที่เกือบสมบูรณ์แบบถึง 256K โทเค็น
- Hallucination น้อยกว่า GPT-5.1 ถึง 30% (อัตราผิดพลาดบนคำถามจริงใน ChatGPT ลดจาก 8.8% เหลือ 6.2%)
- ถูกกว่ารุ่นถัดมา: $1.75/$14 ต่อ 1M เทียบกับ $2.50/$15 (GPT-5.4) และ $5/$30 (GPT-5.5)
- ความเร็วคือคำบ่นอันดับหนึ่งของชุมชน: มีรายงาน extended thinking ต่ำถึง ~4 โทเค็น/วินาทีใน ChatGPT และรุ่น Pro อาจคิดนานมากแล้วยังตอบพลาด
- คะแนน benchmark ตัวชูโรงได้จาก reasoning effort ระดับ xhigh ซึ่งกินโทเค็นและเวลามากกว่าค่าเริ่มต้นหลายเท่า
- บุคลิกถดถอยจาก GPT-5.1 ถูกวิจารณ์กว้างขวาง: ผู้ใช้ Reddit เรียกว่า 'too corporate, too safe' และ 'ถอยหลังหนึ่งก้าว' สำหรับแชทและงานเขียน
- งานโค้ดตามหลังสาย Anthropic ในการเทียบ Elo แบบตัวต่อตัว (การวิเคราะห์ Opus 4.7 ภายหลังอ้างช่องว่าง 144 Elo) ไม่มีโหมดเสียง ไม่มี fine-tuning
- ถูกแทนที่แล้ว ณ กลางปี 2026: OpenAI แนะนำ GPT-5.5 และ GPT-5.2 ไม่ปรากฏบนหน้าราคา API หลักอีกต่อไป
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 GPT-5.2
เลือก GPT-5.2 แทน GPT-5.1 สำหรับการใช้เหตุผลหนัก long-context หรืองาน agentic: มันเกือบเพิ่มอัตราชนะ GDPval ของ GPT-5.1 เป็นสองเท่า ลด hallucination 30% และจัดการ context 400K ได้น่าเชื่อถือ ณ กลางปี 2026 มันคือหมากสายคุ้มค่าเป็นหลัก ราคา $1.75/$14 เทียบกับ $5/$30 ของ GPT-5.5 โดยยังทำงานมืออาชีพส่วนใหญ่ได้ดี ควรเลี่ยงสำหรับแชทที่อ่อนไหวต่อ latency และงานเขียนสร้างสรรค์ ที่ผู้ใช้พบว่ามันช้าและจืดกว่า GPT-5.1 ส่วนทีมที่ต้องการ frontier ปัจจุบันของ OpenAI ควรยอมจ่ายให้ GPT-5.5 แทน
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Llama 4 (Scout / Maverick)
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ 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.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Llama 4 (Scout / Maverick) ดีกว่า GPT-5.2 ไหม?
ด้านการใช้เหตุผล GPT-5.2 ได้คะแนนสูงกว่า (4/5 vs 2.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Llama 4 (Scout / Maverick) หรือ GPT-5.2?
Llama 4 (Scout / Maverick) ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) ขณะที่ GPT-5.2 เริ่มต้นที่ $14/1M out
Llama 4 (Scout / Maverick) และ GPT-5.2 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 GPT-5.2: $1.75/1M in ต่อ 1M input tokens, $14/1M out ต่อ 1M output tokens