Llama 4 Maverick vs GPT-5.5 — modelli open-weight di Meta contro modelli proprietari di OpenAI. Di seguito trovi il confronto completo: specifiche tecniche, prezzi delle API, dimensione della finestra di contesto, requisiti hardware per l’esecuzione locale e una raccomandazione chiara, basata sui dati, su quale scegliere.
| Specifiche | Llama 4 Maverick | GPT-5.5 |
|---|---|---|
| Sviluppatore | Meta | OpenAI |
| Tipo | Multimodale (MoE) | LLM (ragionamento) |
| Parametri | 400 miliardi totali / 17 miliardi attivi (MoE) | Non divulgato |
| Finestra contestuale | 1 milione | 1,05 milioni |
| Modalità | Testo, immagine → testo | Testo, visione → testo |
| Licenza | Llama 4 Community (limitata all’UE) | Proprietario |
| Pesi aperti | ✅ Sì | ❌ No |
| Costo input ($/1 milione) | $0.15 | $5.00 |
| Costo output ($/1 milione) | $0.6 | $30.00 |
| VRAM (4 bit) | ~240 GB | — |
| GPU minima (locale) | Server multi-GPU | — |
| Data di rilascio | 2025 | 2026 |
Principali differenze
- Costo: Llama 4 Maverick è 4186% più economico rispetto a GPT-5.5 in termini di costo medio per token.
- Contesto: GPT-5.5 vince sulla finestra contestuale (1,05 milioni contro 1 milione) — ideale per documenti lunghi, grandi codebase e input RAG di grandi dimensioni.
- Apertura: Llama 4 Maverick è un modello open-weight (ospitabile autonomamente, privato e personalizzabile); GPT-5.5 è invece proprietario (accessibile esclusivamente tramite API, ma completamente gestito).
- Esegui Llama 4 Maverick in locale: ~~240 GB a 4 bit (server multi-GPU minimo).
Quale scegliere?
Scegli Llama 4 Maverick se desideri un costo più basso per token in carichi di lavoro ad alto volume, oppure se vuoi eseguire autonomamente il modello, eseguirne il fine-tuning o mantenere i dati completamente privati.
Scegli GPT-5.5 se hai bisogno di una finestra contestuale più ampia o preferisci un’API completamente gestita, senza dover gestire alcuna infrastruttura.
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