Віч-на-віч
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Gemini 3 Pro: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) і Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 3 голосів спільноти лідирує Gemini 3 Pro зі схваленням 57%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» обирайте Gemini 3 Pro: арена оцінює його на 4.5/5 проти 2.5/5 у Llama 4 (Scout / Maverick). За бюджетом виграє Llama 4 (Scout / Maverick): він коштує від $0.60/1M out (Maverick, hosted) проти $12/1M out (prompts ≤200K) у Gemini 3 Pro.
Порівняння рядок за рядком
Сильні та слабкі сторони
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Ефективність MoE: лише 17B активних параметрів на токен (Scout 109B/16 експертів, Maverick 400B/128 експертів), що дає чат майже класу GPT-4o за частку обчислень
- Дуже дешевий хостований інференс: Maverick приблизно від $0.15/1M за вхід і $0.60/1M за вихід; Scout приблизно від $0.10/$0.30 на DeepInfra або $0.11/$0.34 на Groq
- Нативна мультимодальність з early fusion (текст плюс зображення, протестовано до 8 зображень) в open-weight моделі
- Найбільший номінальний контекст серед open-weight моделей на момент релізу: 10M токенів у Scout, 1M у Maverick
- Scout вміщується на одному GPU H100 із квантуванням Int4; попередньо навчений на 200 мовах
- Висока пропускна здатність: 17B активних параметрів досягають 500+ токенів/с у швидких провайдерів (Groq заявляє для Scout 594 TPS)
- Підірвана довіра до бенчмарків: Meta подала на LMArena неопублікований чат-оптимізований варіант Maverick (ELO 1417), що розробники назвали оманливим, оскільки публічні ваги набирають менше
- Заяви про довгий контекст розсипаються на практиці: Scout набрав ~15.6% на 128K у Fiction.LiveBench проти 90.6% у Gemini 2.5 Pro, а хостинг-провайдери обмежують Scout значно нижче 10M (наприклад, ~320K на DeepInfra)
- Кодування масово розкритикували на r/LocalLlama і HN: програє порівнянному за ціною DeepSeek V3 на реальних задачах розробки
- Не open source за OSI: ліцензія виключає компанії з юрисдикцією в ЄС, вимагає окремої ліцензії понад 700M MAU і зобов'язує до брендингу Llama
- 109B/400B загальних параметрів завеликі для споживчих GPU, а лінійка застигла: варіант із міркуваннями так і не вийшов, а Behemoth так і не випустили
Gemini 3 Pro
- Очолила LMArena на старті з рекордними 1501 Elo і набрала 91.9% на GPQA Diamond, найкращий результат на момент релізу
- ARC-AGI-2 на рівні 31.1%, приблизно в 6 разів більше за Gemini 2.5 Pro (4.9%) і майже вдвічі за тодішній GPT-5.1 (17.6%)
- Найкраще у класі мультимодальне розуміння: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, із контекстним вікном на 1M токенів
- Сильне агентне кодування: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo на WebDev Arena
- Підрізала конкурентів ціною $2/$12 за 1M токенів, нижче цін класу Claude Sonnet ($3/$15)
- Налаштовуваний thinking_level (low/medium/high) дає розробникам балансувати глибину міркувань, затримку й вартість
- Самовпевнені галюцинації: на AA-Omniscience давала хибну відповідь у 88% випадків замість відмови, проти 48% у Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Оглядачі масово скаржилися на підлабузництво (Zvi Mowshowitz: 'величезний інтелект без хребта'); потребує жорстких системних промтів
- Проблеми з надійністю виклику інструментів в агентних стеках: розробники повідомляли, що виводи інструментів вивалюються в тред чату, і потрібно більше обв'язки, ніж у моделей OpenAI/Anthropic
- Повільна на високому рівні мислення: час до першого токена вимірювали близько 30-60с на AI Studio попри вихідну швидкість ~130 ток/с
- Виведена з експлуатації: вимкнена в Gemini API та AI Studio 9 березня 2026, а gemini-3-pro-preview тепер вказує на Gemini 3.1 Pro
Винесіть свій вердикт
Одна рекомендація на інструмент від кожного гладіатора. Вона змінює оцінку натовпу, яку бачать усі.
Вердикт арени щодо Llama 4 (Scout / Maverick)
Беріть Llama 4, якщо вам потрібна дешева, швидка мультимодальна модель для самостійного хостингу під масовий чат, витяг даних чи багатомовні навантаження поза ЄС; Maverick виходить майже на якість GPT-4o приблизно за десяту частину ціни. Уникайте її для кодування, складних міркувань чи справжнього пошуку в мільйонних контекстах, де DeepSeek, Qwen 3 і Gemini явно кращі. Проти Llama 3.3 70B вона додає нативний зір і довше вікно, але багато розробників вважали стару щільну модель або Qwen надійнішими за чистою якістю тексту, а контекст 10M здебільшого лишається цифрою на папері.
Вердикт арени щодо Gemini 3 Pro
Знаковий реліз, що наприкінці 2025 повернув Google на вершину, з величезним стрибком у міркуваннях проти Gemini 2.5 Pro і найкращими мультимодальними результатами свого покоління. Станом на середину 2026 обирати її немає сенсу: Google вимкнув її в API 9 березня 2026, а Gemini 3.1 Pro коштує точнісінько стільки ж, більш ніж подвоюючи результат на ARC-AGI-2 (77.1% проти 31.1%). Командам на застарілих розгортаннях варто мігрувати на 3.1 Pro, на який старий ідентифікатор моделі тепер і так вказує. Уникайте її для чутливих до галюцинацій навантажень без додаткового заземлення: цю слабкість оглядачі відзначали неодноразово.
Що каже натовп
Про Llama 4 (Scout / Maverick)
Вердиктів поки немає. Станьте першим, хто висловиться.
Про 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.”
Порівнюйте далі
Поширені запитання
Чи кращий Llama 4 (Scout / Maverick) за Gemini 3 Pro?
Натовп зараз на боці Gemini 3 Pro: його рекомендують 57%, проти 50% у Llama 4 (Scout / Maverick) (3 голоси). За критерієм «Міркування» вища оцінка у Gemini 3 Pro (4.5/5 проти 2.5/5). Правильний вибір залежить від вашого завдання. Порівняння рядок за рядком на цій сторінці розбирає ціни, ключові характеристики та оцінки арени.
Що дешевше: Llama 4 (Scout / Maverick) чи Gemini 3 Pro?
Llama 4 (Scout / Maverick) дешевший: він коштує від $0.60/1M out (Maverick, hosted), тоді як Gemini 3 Pro стартує з $12/1M out (prompts ≤200K).
Скільки коштують Llama 4 (Scout / Maverick) і Gemini 3 Pro за 1M токенів?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) за 1M вхідних токенів, $0.60/1M out (Maverick, hosted) за 1M вихідних токенів. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) за 1M вхідних токенів, $12/1M out (prompts ≤200K) за 1M вихідних токенів.