Віч-на-віч
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.5: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) і GPT-5.5 ($30/1M out) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 3 голосів спільноти лідирує GPT-5.5 зі схваленням 57%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» обирайте GPT-5.5: арена оцінює його на 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 $30/1M out у GPT-5.5.
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-5.5
- Контекстне вікно 1M токенів (1,050,000) із максимумом 128K на виході й рівнем міркувань, регульованим від none до xhigh
- Найкращий результат на ARC-AGI-2: 85.0% (проти 73.3% у GPT-5.4) і 82.7% на Terminal-Bench 2.0
- Сильна автономія в агентному кодуванні: розробники повідомляють, що він з першої спроби виконує задачі, які забирали в GPT-5.4 кілька ходів, і виправляє власні помилки; +50 пунктів на Code Arena проти GPT-5.4
- Агресивні знижки: 90% на кешований вхід ($0.50/1M) і 50% через Batch або Flex ($2.50/$15)
- Швидкий як для флагманського ризонера: розробники кажуть, що це перша модель GPT, якою комфортно користуватися на середньому чи низькому рівні мислення
- Прейскурантна ціна подвоїлася проти GPT-5.4 ($5/$30 проти $2.50/$15) за те саме контекстне вікно 1M токенів
- Надто буквальне виконання інструкцій: розробники повідомляють, що він не вгадує намір в очевидних місцях, де Claude справляється
- Відстає від Claude Opus 4.8 на SWE-bench Pro (58.6% проти 69.2%); розробники на HN досі віддають перевагу Claude приблизно 2:1 у кодуванні
- Часом надто консервативний зі змінами коду або взагалі пропускає глибоке міркування, відповідаючи миттєво на складні промти
- Надбавка за довгий контекст: промти понад 272K вхідних токенів тарифікуються 2x за вхід і 1.5x за вихід для всієї сесії
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-5.5
Беріть GPT-5.5 замість GPT-5.4, якщо вам потрібні сильніша агентна автономія, термінальні процеси чи найкраще абстрактне міркування, але майте на увазі: прейскурантна ціна подвоїлася з $2.50/$15 у GPT-5.4 до $5/$30, а контекст 1M токенів лишився тим самим. Команди з відповідальним багатофайловим рефакторингом можуть і далі віддавати перевагу Claude Opus, який лідирує на SWE-bench Pro (69.2% проти 58.6%) і краще вгадує намір із нечітких промтів. Чутливим до бюджету користувачам варто пам'ятати про надбавку за 272K токенів і повідомлення про швидше вигоряння лімітів, а також спиратися на кешування, Batch чи Flex, щоб зрізати витрати вдвічі.
Що каже натовп
Про Llama 4 (Scout / Maverick)
Вердиктів поки немає. Станьте першим, хто висловиться.
Про 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.”
Порівнюйте далі
Поширені запитання
Чи кращий Llama 4 (Scout / Maverick) за GPT-5.5?
Натовп зараз на боці GPT-5.5: його рекомендують 57%, проти 50% у Llama 4 (Scout / Maverick) (3 голоси). За критерієм «Міркування» вища оцінка у GPT-5.5 (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 GPT-5.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) дешевший: він коштує від $0.60/1M out (Maverick, hosted), тоді як GPT-5.5 стартує з $30/1M out.
Скільки коштують Llama 4 (Scout / Maverick) і GPT-5.5 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-5.5: $5/1M in за 1M вхідних токенів, $30/1M out за 1M вихідних токенів.