Віч-на-віч
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) і GPT-5.2 ($14/1M out) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 2 голосів спільноти лідирує Llama 4 (Scout / Maverick) зі схваленням 50%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» обирайте GPT-5.2: арена оцінює його на 4/5 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 $14/1M out у GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% SWE-bench Verified і 55.6% SWE-Bench Pro на старті, майже нарівні з Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: зрівнюється з професіоналами-людьми або перевершує їх у 70.9% порівнянь, майже вдвічі більше за 38.8% у GPT-5.1
- Сильні наука й математика: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) і 40.3% FrontierMath, найкращий результат на момент релізу
- Контекст 400K із майже бездоганним пошуком у довгому контексті MRCR v2 до 256K токенів
- На 30% менше галюцинацій, ніж у GPT-5.1 (частка помилок на реальних запитах ChatGPT знизилася з 8.8% до 6.2%)
- Дешевша за наступників: $1.75/$14 за 1M проти $2.50/$15 (GPT-5.4) і $5/$30 (GPT-5.5)
- Швидкість, головна скарга спільноти: розширене мислення в ChatGPT падало до ~4 токенів/с, а Pro може думати дуже довго й усе одно провалитися
- Флагманські результати бенчмарків отримано на рівні міркувань xhigh, який споживає значно більше токенів і часу, ніж типові налаштування
- Широко критикована регресія особистості проти GPT-5.1: користувачі Reddit назвали її 'надто корпоративною, надто безпечною' і 'кроком назад' для чату й письма
- Кодування відстає від лінійки Anthropic у прямих Elo-порівняннях (пізніший аналіз Opus 4.7 наводив розрив у 144 Elo); без аудіомодальності, без fine-tuning
- Уже витіснена станом на середину 2026: OpenAI рекомендує GPT-5.5, а GPT-5.2 більше не фігурує на головній сторінці цін API
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 GPT-5.2
Беріть GPT-5.2 замість GPT-5.1 для важких міркувань, довгого контексту чи агентної роботи: вона майже подвоює частку перемог GPT-5.1 на GDPval, зрізає галюцинації на 30% і надійно тримає контексти на 400K. У середині 2026 це передусім гра на ціні: $1.75/$14 проти $5/$30 за GPT-5.5 за збереження компетентності в більшості професійних задач. Уникайте її для чутливого до затримки чату й творчого письма, де користувачі знаходили її повільною і пласкішою за GPT-5.1. Командам, яким потрібен чинний флагман OpenAI, варто доплатити за GPT-5.5.
Що каже натовп
Про Llama 4 (Scout / Maverick)
Вердиктів поки немає. Станьте першим, хто висловиться.
Про 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.”
Порівнюйте далі
Поширені запитання
Чи кращий Llama 4 (Scout / Maverick) за GPT-5.2?
За критерієм «Міркування» вища оцінка у GPT-5.2 (4/5 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 GPT-5.2?
Llama 4 (Scout / Maverick) дешевший: він коштує від $0.60/1M out (Maverick, hosted), тоді як GPT-5.2 стартує з $14/1M out.
Скільки коштують Llama 4 (Scout / Maverick) і GPT-5.2 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. GPT-5.2: $1.75/1M in за 1M вхідних токенів, $14/1M out за 1M вихідних токенів.