Llama 4 Maverick vs GPT-5.5Comparação de Benchmarks 2026

Comparação objetiva baseada em benchmarks públicos atualizados semanalmente: Intelligence Index, GPQA Diamond, ELO do Chatbot Arena, preço e velocidade.

Vencedor geral (2026)

Llama 4 Maverick

4 de 7 critérios vencidos

Meta

Llama 4 Maverick

Vencedor

Intelligence Index

18.4

Coding Index

15.6

4 critérios vencidos

Ver perfil completo →

OpenAI

GPT-5.5

Intelligence Index

50.8

Coding Index

52.1

3 critérios vencidos

Ver perfil completo →

Comparação Detalhada

CritérioLlama 4 MaverickGPT-5.5
Chatbot Arena ELO
Intelligence Index (AA)18.450.8
Coding Index (AA)15.652.1
GPQA Diamond67.1%
Preço input ($/1M tok)$0.15$5.00
Preço output ($/1M tok)$0.60$30.00
Context window1.0M tokens1.1M tokens
Velocidade (tokens/s)107 tok/s

✓ = vencedor nesse critério • Fonte: Artificial Analysis, LMArena, APIs oficiais • Atualizado semanalmente

Especificações Técnicas

Llama 4 Maverick

Empresa
Meta
Context window
1.0M tokens
Input ($/1M tok)
$0.15
Output ($/1M tok)
$0.60
Velocidade
107 tok/s
Multimodal
Sim
Open Source
Sim
Site oficial
Acessar →

GPT-5.5

Empresa
OpenAI
Context window
1.1M tokens
Input ($/1M tok)
$5.00
Output ($/1M tok)
$30.00
Multimodal
Sim
Open Source
Não
Site oficial
Acessar →

Quando usar Llama 4 Maverick vs GPT-5.5?

A escolha entre Llama 4 Maverick e GPT-5.5 depende do seu caso de uso, orçamento e requisitos técnicos. Abaixo, um guia prático baseado nos dados de benchmark e especificações de cada modelo.

Use Llama 4 Maverick quando:

Meta · Multimodal · Open Source

  • Projetos com alto volume de tokens — ao US$0.15/1M tokens de input, o custo por chamada é baixo o suficiente para uso em produção em escala
  • Processamento de imagens, PDFs e documentos visuais junto com texto — útil para análise de contratos, relatórios com gráficos e conteúdo misto
  • Projetos self-hosted com requisitos de privacidade — ideal para dados sensíveis que não podem sair da infraestrutura própria
  • Análise de documentos longos — context window de 1.0M tokens permite processar livros, bases legais e logs extensos
Ver perfil completo de Llama 4 Maverick

Use GPT-5.5 quando:

OpenAI · Multimodal

  • Processamento de imagens, PDFs e documentos visuais junto com texto — útil para análise de contratos, relatórios com gráficos e conteúdo misto
  • Análise de documentos longos — context window de 1.1M tokens permite processar livros, bases legais e logs extensos
  • Integração via API em aplicações SaaS — acesso direto por API com SLA documentado
Ver perfil completo de GPT-5.5
Veredicto SWEN.AI: Llama 4 Maverick vence em mais critérios objetivos nesta comparação (4 vs 3). Para a maioria dos casos de uso, Llama 4 Maverick oferece melhor desempenho agregado — mas GPT-5.5 pode ser preferível se o seu projeto prioriza processamento de imagens, pdfs e documentos visuais junto com texto.

Perguntas Frequentes

Llama 4 Maverick ou GPT-5.5: qual é melhor?

Llama 4 Maverick vence em 4 de 7 critérios analisados. Consulte a tabela completa para escolher baseado no seu caso de uso.

De onde vêm esses dados de benchmark?

Os dados são agregados do Artificial Analysis (Intelligence Index, Coding Index) e do Chatbot Arena/LMArena (ELO). Preços e especificações vêm das APIs oficiais. Atualizados semanalmente.

O que é o Intelligence Index?

O Intelligence Index é um score agregado do Artificial Analysis que combina múltiplos benchmarks acadêmicos (MMLU, GPQA, LiveBench, etc.) em uma nota única. Quanto maior, mais capaz o modelo em tarefas de raciocínio.

Llama 4 Maverick é mais barato que GPT-5.5?

Sim. Llama 4 Maverick custa US$0.15/1M tokens de input, enquanto GPT-5.5 custa US$5/1M tokens — 3233% mais caro. Para projetos com alto volume de requisições, Llama 4 Maverick representa economia significativa. O custo total depende também do preço de output e do padrão de uso da sua aplicação.

Llama 4 Maverick ou GPT-5.5: qual tem maior context window?

GPT-5.5 tem maior context window: 1.1M tokens vs 1.0M tokens. Para análise de documentos longos, transcrições extensas ou bases de código completas, o context window maior é um critério decisivo.

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