Face-à-face
Llama 4 (Scout / Maverick) vs GPT-5.5 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) et GPT-5.5 ($30/1M out) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 3 votes de la communauté, GPT-5.5 arrive en tête avec 57 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez GPT-5.5 : l'arène le note 5/5, contre 2.5/5 pour Llama 4 (Scout / Maverick). Côté budget, Llama 4 (Scout / Maverick) l'emporte : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), contre $30/1M out pour GPT-5.5.
Comparaison ligne par ligne
Forces et faiblesses
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efficacité MoE : seulement 17B de paramètres actifs par token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), pour un chat proche de la classe GPT-4o à une fraction du calcul
- Inférence hébergée très bon marché : Maverick dès environ $0.15/1M en entrée et $0.60/1M en sortie ; Scout dès environ $0.10/$0.30 sur DeepInfra ou $0.11/$0.34 sur Groq
- Multimodalité native à fusion précoce (texte plus images, testée jusqu'à 8 images) dans un modèle à poids ouverts
- Le plus grand contexte nominal de tous les modèles à poids ouverts à sa sortie : 10M de tokens sur Scout, 1M sur Maverick
- Scout tient sur un seul GPU H100 avec quantification Int4 ; pré-entraîné sur 200 langues
- Débit élevé : 17B de paramètres actifs atteignent 500+ tokens/s chez les fournisseurs rapides (Groq annonce Scout à 594 TPS)
- Confiance dans les benchmarks entamée : Meta a soumis à LMArena une variante Maverick non publiée optimisée pour le chat (ELO 1417), ce que les développeurs ont jugé trompeur puisque les poids publics scorent plus bas
- Les promesses de long contexte s'effondrent en pratique : Scout a obtenu ~15,6 % à 128K sur Fiction.LiveBench contre 90,6 % pour Gemini 2.5 Pro, et les hébergeurs plafonnent Scout bien en dessous de 10M (par ex. ~320K sur DeepInfra)
- Codage largement éreinté sur r/LocalLlama et HN, perdant face à DeepSeek V3, au prix similaire, sur les vraies tâches de développement
- Pas open source au sens OSI : la licence exclut les entreprises domiciliées dans l'UE, exige une licence spéciale au-delà de 700M de MAU et impose le branding Llama
- Les 109B/400B de paramètres totaux sont trop gros pour les GPU grand public, et la lignée s'est enlisée : aucune variante de raisonnement n'est sortie et Behemoth n'a jamais été publié
GPT-5.5
- Fenêtre de contexte de 1M de tokens (1 050 000) avec 128K de sortie max et effort de raisonnement réglable de none à xhigh
- État de l'art sur ARC-AGI-2 à 85,0 % (contre 73,3 % pour GPT-5.4) et sur Terminal-Bench 2.0 à 82,7 %
- Forte autonomie en codage agentique : les développeurs rapportent qu'il réussit du premier coup des tâches qui demandaient plusieurs tours à GPT-5.4 et corrige ses propres erreurs ; +50 points sur Code Arena face à GPT-5.4
- Remises agressives : -90 % sur l'entrée en cache ($0.50/1M) et -50 % via Batch ou Flex ($2.50/$15)
- Rapide pour un raisonneur frontière : les développeurs disent que c'est le premier modèle GPT confortable à utiliser en effort de réflexion medium ou low
- Prix catalogue doublé par rapport à GPT-5.4 ($5/$30 contre $2.50/$15) pour la même fenêtre de contexte de 1M de tokens
- Suivi d'instructions trop littéral : les développeurs rapportent qu'il échoue à inférer l'intention dans des cas évidents où Claude réussit
- Derrière Claude Opus 4.8 sur SWE-bench Pro (58,6 % contre 69,2 %) ; les développeurs de HN préfèrent encore Claude environ 2:1 pour le codage
- Parfois trop conservateur dans les modifications de code, ou saute entièrement le raisonnement profond en répondant immédiatement à des prompts complexes
- Supplément long contexte : les prompts au-delà de 272K tokens d'entrée sont facturés 2x en entrée et 1,5x en sortie pour toute la session
Rendez votre verdict
Une recommandation par outil et par gladiateur. Elle façonne le score de foule que tout le monde voit.
Le verdict de l'arène sur Llama 4 (Scout / Maverick)
Choisissez Llama 4 si vous avez besoin d'un modèle multimodal bon marché, rapide et auto-hébergeable pour du chat à fort volume, de l'extraction ou des charges multilingues hors UE ; Maverick approche la qualité de GPT-4o pour environ un dixième du prix. Évitez-le pour le codage, le raisonnement difficile ou la vraie récupération sur un million de tokens, où DeepSeek, Qwen 3 et Gemini le surpassent nettement. Face à Llama 3.3 70B, il ajoute la vision native et une fenêtre plus longue, mais beaucoup de développeurs ont trouvé l'ancien modèle dense ou Qwen plus fiables pour la pure qualité textuelle, et le contexte de 10M reste surtout un chiffre sur le papier.
Le verdict de l'arène sur GPT-5.5
Choisissez GPT-5.5 plutôt que GPT-5.4 si vous avez besoin d'une autonomie agentique plus forte, de workflows lourds en terminal ou d'un raisonnement abstrait à l'état de l'art, mais sachez que le prix catalogue a doublé, de $2.50/$15 pour GPT-5.4 à $5/$30, alors que le contexte de 1M de tokens est resté le même. Les équipes qui font de la refactorisation multi-fichiers à fort enjeu peuvent encore préférer Claude Opus, qui mène sur SWE-bench Pro (69,2 % contre 58,6 %) et infère mieux l'intention à partir de prompts vagues. Les utilisateurs à budget serré doivent surveiller le supplément à 272K tokens et les signalements de limites atteintes plus vite, et s'appuyer sur le cache, Batch ou Flex pour diviser les coûts par deux.
Ce qu'en dit la foule
À propos de Llama 4 (Scout / Maverick)
Pas encore de verdict. Soyez le premier à vous exprimer.
À propos de 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.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Llama 4 (Scout / Maverick) est-il meilleur que GPT-5.5 ?
La foule penche aujourd'hui pour GPT-5.5 : 57 % le recommandent, contre 50 % pour Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votes). Sur le critère Raisonnement, GPT-5.5 obtient la meilleure note (5/5 contre 2.5/5). Le bon choix dépend de votre usage. La comparaison ligne par ligne de cette page passe en revue les prix, les caractéristiques clés et les notes de l'arène.
Lequel est le moins cher, Llama 4 (Scout / Maverick) ou GPT-5.5 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) est le moins cher : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), tandis que GPT-5.5 démarre à $30/1M out.
Combien coûtent Llama 4 (Scout / Maverick) et GPT-5.5 par million de tokens ?
Llama 4 (Scout / Maverick) : $0.15/1M in (Maverick, hosted) par million de tokens en entrée, $0.60/1M out (Maverick, hosted) par million de tokens en sortie. GPT-5.5 : $5/1M in par million de tokens en entrée, $30/1M out par million de tokens en sortie.