Đối đầu trực tiếp
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.5: mô hình AI nào thắng trong năm 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) và GPT-5.5 ($30/1M out) là hai trong số mô hình AI được dùng nhiều nhất năm 2026. Trên 3 phiếu của cộng đồng, GPT-5.5 dẫn đầu với 57% ủng hộ.
Phán quyết nhanh
Về Suy luận, hãy chọn GPT-5.5: đấu trường chấm 5/5 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 $30/1M out của GPT-5.5.
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-5.5
- Cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens (1,050,000) với output tối đa 128K và reasoning effort chỉnh được từ none đến xhigh
- SOTA trên ARC-AGI-2 với 85.0% (so với 73.3% của GPT-5.4) và Terminal-Bench 2.0 với 82.7%
- Tự hành lập trình agentic mạnh: dev báo cáo nó giải một phát các tác vụ mà GPT-5.4 cần nhiều lượt và tự sửa lỗi của mình; +50 điểm trên Code Arena so với GPT-5.4
- Chiết khấu mạnh tay: giảm 90% cho cached input ($0.50/1M) và giảm 50% qua Batch hoặc Flex ($2.50/$15)
- Nhanh so với một model suy luận đỉnh cao: dev nói đây là model GPT đầu tiên chạy thoải mái ở thinking effort medium hoặc low
- Giá niêm yết tăng gấp đôi so với GPT-5.4 ($5/$30 so với $2.50/$15) cho cùng cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens
- Tuân lệnh quá máy móc: dev báo cáo nó không suy ra được ý định ở những chỗ hiển nhiên mà Claude làm được
- Thua Claude Opus 4.8 trên SWE-bench Pro (58.6% so với 69.2%); dev trên HN vẫn nghiêng về Claude khoảng 2:1 cho lập trình
- Đôi khi quá dè dặt khi sửa code hoặc bỏ qua hẳn suy luận sâu, trả lời ngay lập tức trên các prompt phức tạp
- Phụ thu ngữ cảnh dài: prompt vượt 272K input tokens bị tính 2x input và 1.5x output cho cả phiên
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-5.5
Chọn GPT-5.5 thay GPT-5.4 nếu bạn cần khả năng tự hành agentic mạnh hơn, quy trình nặng terminal, hoặc suy luận trừu tượng SOTA, nhưng hãy biết rằng giá niêm yết đã tăng gấp đôi từ $2.50/$15 của GPT-5.4 lên $5/$30 trong khi ngữ cảnh 1M tokens giữ nguyên. Các đội làm refactor đa file rủi ro cao có thể vẫn nên chuộng Claude Opus, model dẫn đầu SWE-bench Pro (69.2% so với 58.6%) và suy ra ý định tốt hơn từ prompt lỏng lẻo. Người dùng nhạy cảm ngân sách nên để ý mức phụ thu 272K tokens và các báo cáo cháy hạn mức nhanh hơn, đồng thời tận dụng caching, Batch hoặc Flex để giảm nửa chi phí.
Đám đông nói gì
Về Llama 4 (Scout / Maverick)
Chưa có phán quyết nào. Hãy là người đầu tiên lên tiếng.
Về 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.”
Tiếp tục so sánh
Câu hỏi thường gặp
Llama 4 (Scout / Maverick) có tốt hơn GPT-5.5 không?
Đám đông hiện đứng về phía GPT-5.5: 57% khuyên dùng, so với 50% của Llama 4 (Scout / Maverick) (3 phiếu). Về Suy luận, GPT-5.5 được chấm cao hơn (5/5 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-5.5 rẻ hơn?
Llama 4 (Scout / Maverick) rẻ hơn: giá từ $0.60/1M out (Maverick, hosted), trong khi GPT-5.5 bắt đầu từ $30/1M out.
Llama 4 (Scout / Maverick) và GPT-5.5 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-5.5: $5/1M in cho 1M input tokens, $30/1M out cho 1M output tokens.