Đối đầu trực tiếp
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.2: mô hình AI nào thắng trong năm 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) và GPT-5.2 ($14/1M out) là hai trong số mô hình AI được dùng nhiều nhất năm 2026. Trên 2 phiếu của cộng đồng, Llama 4 (Scout / Maverick) dẫn đầu với 50% ủng hộ.
Phán quyết nhanh
Về Suy luận, hãy chọn GPT-5.2: đấu trường chấm 4/5 so với 2.5/5 của Llama 4 (Scout / Maverick). Về ngân sách, Llama 4 (Scout / Maverick) thắng: giá từ $0.60/1M out (Maverick, hosted) so với $14/1M out của GPT-5.2.
So sánh từng dòng
Điểm mạnh và điểm yếu
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Hiệu quả MoE: chỉ 17B tham số hoạt động mỗi token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), cho chất lượng chat gần hạng GPT-4o với một phần nhỏ chi phí tính toán
- Inference lưu trú rất rẻ: Maverick từ khoảng $0.15/1M input và $0.60/1M output; Scout từ khoảng $0.10/$0.30 trên DeepInfra hoặc $0.11/$0.34 trên Groq
- Đa phương thức early-fusion nguyên bản (văn bản cộng hình ảnh, đã test tới 8 ảnh) trong một model open weights
- Ngữ cảnh danh nghĩa lớn nhất trong mọi model open weights lúc ra mắt: 10M tokens trên Scout, 1M trên Maverick
- Scout chạy vừa trên một GPU H100 với lượng tử hóa Int4; được tiền huấn luyện trên 200 ngôn ngữ
- Thông lượng cao: 17B tham số hoạt động đạt 500+ tokens/s trên các nhà cung cấp nhanh (Groq niêm yết Scout ở 594 TPS)
- Niềm tin vào benchmark bị tổn hại: Meta nộp cho LMArena một biến thể Maverick tối ưu chat chưa phát hành (ELO 1417), điều dev gọi là gây hiểu lầm vì weights công khai đạt điểm thấp hơn
- Tuyên bố ngữ cảnh dài sụp đổ trong thực tế: Scout đạt ~15.6% ở 128K trên Fiction.LiveBench so với 90.6% của Gemini 2.5 Pro, và các nhà cung cấp lưu trú giới hạn Scout thấp hơn 10M rất nhiều (ví dụ ~320K trên DeepInfra)
- Lập trình bị chê rộng rãi trên r/LocalLlama và HN, thua DeepSeek V3 cùng tầm giá trên các tác vụ dev thực tế
- Không phải open source theo chuẩn OSI: giấy phép loại trừ các công ty có trụ sở tại EU, yêu cầu giấy phép riêng trên 700M MAU, và bắt buộc gắn thương hiệu Llama
- 109B/400B tham số tổng là quá lớn cho GPU phổ thông, và dòng model này đã chững lại: không có biến thể suy luận nào ra mắt và Behemoth chưa bao giờ được phát hành
GPT-5.2
- 80.0% SWE-bench Verified và 55.6% SWE-Bench Pro lúc ra mắt, gần ngang Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: hòa hoặc thắng chuyên gia con người trong 70.9% lượt so sánh, gần gấp đôi mức 38.8% của GPT-5.1
- Khoa học và toán rất mạnh: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) và 40.3% FrontierMath, SOTA lúc phát hành
- Ngữ cảnh 400K với khả năng truy hồi ngữ cảnh dài MRCR v2 gần hoàn hảo đến 256K tokens
- Ít ảo giác hơn GPT-5.1 tới 30% (tỷ lệ lỗi trên truy vấn ChatGPT thật giảm từ 8.8% xuống 6.2%)
- Rẻ hơn các model kế nhiệm: $1.75/$14 mỗi 1M so với $2.50/$15 (GPT-5.4) và $5/$30 (GPT-5.5)
- Tốc độ là lời phàn nàn số một của cộng đồng: extended thinking bị báo cáo thấp tới ~4 tokens/s trong ChatGPT, và bản Pro có thể nghĩ rất lâu mà vẫn thất bại
- Các điểm benchmark tiêu đề được đo ở reasoning effort xhigh, mức tiêu tốn nhiều token và thời gian hơn hẳn cài đặt mặc định
- Bị chỉ trích rộng rãi về sự thụt lùi cá tính so với GPT-5.1: người dùng Reddit gọi nó là 'quá công sở, quá an toàn' và 'một bước lùi' cho chat và viết lách
- Lập trình thua kém dòng Anthropic trong các so sánh Elo đối đầu (một phân tích Opus 4.7 sau này nêu khoảng cách 144 Elo); không có modality âm thanh, không fine-tuning
- Đã bị thay thế tính đến giữa 2026: OpenAI khuyến nghị GPT-5.5 và GPT-5.2 không còn xuất hiện trên trang giá API chính
Đưa ra phán quyết của bạn
Mỗi đấu sĩ một đề xuất cho mỗi công cụ. Nó định hình lại điểm đám đông mà mọi người nhìn thấy.
Phán quyết của đấu trường về Llama 4 (Scout / Maverick)
Chọn Llama 4 nếu bạn cần một model đa phương thức rẻ, nhanh, tự host được cho chat khối lượng lớn, trích xuất dữ liệu hoặc workload đa ngôn ngữ ngoài EU; Maverick đạt gần chất lượng GPT-4o với khoảng một phần mười giá. Tránh nó cho lập trình, suy luận khó, hoặc truy hồi triệu token thực thụ, nơi DeepSeek, Qwen 3 và Gemini vượt trội rõ rệt. So với Llama 3.3 70B, nó thêm vision nguyên bản và cửa sổ dài hơn, nhưng nhiều dev thấy model dense cũ hoặc Qwen đáng tin hơn về chất lượng văn bản thuần, và ngữ cảnh 10M chủ yếu chỉ là con số trên giấy.
Phán quyết của đấu trường về GPT-5.2
Chọn GPT-5.2 thay GPT-5.1 cho suy luận nặng, ngữ cảnh dài hoặc công việc agentic: nó gần như nhân đôi tỷ lệ thắng GDPval của GPT-5.1, giảm 30% ảo giác và xử lý ngữ cảnh 400K một cách tin cậy. Đến giữa 2026 nó chủ yếu là một lựa chọn vì giá trị, được định giá $1.75/$14 so với $5/$30 của GPT-5.5 trong khi vẫn đủ năng lực cho phần lớn tác vụ chuyên nghiệp. Tránh nó cho chat nhạy cảm độ trễ và viết sáng tạo, nơi người dùng thấy nó chậm và nhạt hơn GPT-5.1. Các đội muốn model đỉnh cao hiện tại của OpenAI thì nên chi thêm cho GPT-5.5.
Đám đông nói gì
Về Llama 4 (Scout / Maverick)
Chưa có phán quyết nào. Hãy là người đầu tiên lên tiếng.
Về 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.”
Tiếp tục so sánh
Câu hỏi thường gặp
Llama 4 (Scout / Maverick) có tốt hơn GPT-5.2 không?
Về Suy luận, GPT-5.2 được chấm cao hơn (4/5 vs 2.5/5). Lựa chọn đúng tùy vào nhu cầu của bạn. Bảng so sánh từng dòng trên trang này mổ xẻ giá, thông số chính và điểm đấu trường.
Llama 4 (Scout / Maverick) hay GPT-5.2 rẻ hơn?
Llama 4 (Scout / Maverick) rẻ hơn: giá từ $0.60/1M out (Maverick, hosted), trong khi GPT-5.2 bắt đầu từ $14/1M out.
Llama 4 (Scout / Maverick) và GPT-5.2 giá bao nhiêu cho mỗi 1M tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) cho 1M input tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) cho 1M output tokens. GPT-5.2: $1.75/1M in cho 1M input tokens, $14/1M out cho 1M output tokens.