VS COMPARISON

Llama 4 Maverick vs GPT-5.6 Terra

Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) ／ 2025-04-05

「自前で動かせるオープン系の代表格」

OpenAI

GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 Terra ／ 2026-07-09

「GPT-5.6 の中堅。GPT-6 Sol のほうが安くて賢いから、新しく選ぶ理由は少なくなったよ」

編集部の総合判定

総合知能（AA Index）は GPT-5.6 Terra 42 対 Llama 4 Maverick 10。現時点では GPT-5.6 Terra が明確に優位

ベンチ勝ち：Llama 4 Maverick 0 / GPT-5.6 Terra 1 料金で安い項目：Llama 4 Maverick 0 / GPT-5.6 Terra 2 データ最終更新：2026-10-17（編集部集計）

世代差に注意：GPT-5.6 Terra は Llama 4 Maverick より約15か月新しい世代（2026年7月公開 vs 2025年4月公開）

WHICH ONE

こんな人はどっち？

こんな人は Llama 4 Maverick

✓ 長い資料を読ませたい人（100万トークン）
✓ 「中身（重み）が公開されている」を重視する人

こんな人は GPT-5.6 Terra

✓ API 料金を抑えたい人（入力$2/出力$12）
✓ AI をはじめて使う人
✓ じっくり考える推論タスクを頼みたい人

SPECS

仕様の比較

項目	Llama 4 Maverick	GPT-5.6 Terra
バージョン	Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts)	GPT-5.6 Terra
公開日	2025-04-05	2026-07-09
コンテキスト長	1000K 勝ち	922K
入力料金 $/1M	—	$2 安い
出力料金 $/1M	—	$12 安い
推論モデル	—	✓ あり
マルチモーダル	✓ あり	✓ あり
AIコスパ指数独自指標	—	56

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能（AA Intelligence Index）

Llama 4 Maverick

GPT-5.6 Terra

42 勝ち

知識の広さ（MMLU）

Llama 4 Maverick

80.5%

GPT-5.6 Terra

—

※ AA Intelligence Index（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ HLE（Humanity's Last Exam・最難関試験）

※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう？

ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-12 〜 2026-10-19）の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

Llama 4 Maverick

X評判スコア — ／100（n=0）

ポジ 0 ／ネガ 0 ／中立 0 （判定材料が少なくスコアは保留）

GPT-5.6 Terra

X評判スコア — ／100（n=0）

ポジ 0 ／ネガ 0 ／中立 0 （判定材料が少なくスコアは保留）

※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。全モデルの一覧と推移はてんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Llama 4 Maverick

Meta 公式 Llama 4 系の旗艦。MoE 128 experts、native multimodal、1M context、Knowledge cutoff 2024-08。公式公表ベンチは MMLU Pro 80.5、LiveCodeBench 43.4、MMMU 73.4、MathVista 73.7、ChartQA 90、DocVQA 94.4。 SWE-Bench / GPQA / AIME / HLE は Meta から公式公表なし（同列比較困難）。Llama 4 Scout（10M context、17B/109B MoE）も同時リリース。第三者機関 Artificial Analysis の Intelligence Index は 10（v4.3.2・2026-09-23 確認）。ただし AA はこの値を推定値（estimated）として表示しており、全体の順位には入れていない（2026-09-08 の v4.3 では 9）。オープンウェイト（Llama 4 Community License、月7億 MAU 超は別ライセンス必要）。本表の100万トークンは公式モデルカードの Context length（同時公開の Scout は 10M）。入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。

GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 の3グレード（Sol / Terra / Luna）の中位にあたる「ふだん使い」向けモデル。 ChatGPT では登場時（2026-07-09）に無料プランと Go プランがこの Terra を使っていたが、2026-08-06 の変更で無料・Go は下位の Luna に移った（Plus・Pro は最上位の Sol）。そのため現在の Terra は、ChatGPT の既定モデルとしてではなく API で中位グレードを選ぶときの選択肢という位置づけになっている。 2026-09-22 に出た GPT-6 世代は Astra・Sol・Luna の3本で、Terra にあたるモデルは無い（2026-09-23 時点。OpenAI の開発者向けドキュメントは「GPT-6 のモデルファミリーは GPT-6 Astra・GPT-6 Sol・GPT-6 Luna」と書いている）。GPT-5.6 Terra は終了日の告知なく提供が続いている。料金は 2026-07-30 の改定で 100万トークンあたり $2.50/$15 → $2/$12 に20%下がった（同じ日に Luna は80%下がり、Sol はこのときだけ $5/$30 で据え置きだった。その Sol も 2026-08-22 に $4/$20 へ下がっている）。 Artificial Analysis Intelligence Index は 42（v4.3.2・max 設定／2026-09-23 確認）。9月22日に出た GPT-6 Sol は入力が同じ $2・出力が $10 と Terra より安く、同じ指標で 48 と上なので、API で新しく選ぶなら Terra を選ぶ理由は小さくなった。 ※ AA は推論の強さ別に max / xhigh / high / medium / low を出しており、条件が違うと数値も変わる。出力速度は 125.7 トークン/秒（Artificial Analysis 実測）。コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークンだが、入力に使える上限は 922,000 トークン・1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の値は「一度に読める量」なので入力上限の 922,000 を採用している。入力が 272,000 トークンを超えたリクエストは全体が入力2倍・出力1.5倍（$4/$18）になる（2026-08-18 に公式ドキュメントで確認）。入力はテキストと画像に対応。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Terra 個別の公開値が無いため本表では「—」（他グレードの数値では埋めていません）。

PROS & CONS

強み・弱み

Llama 4 Maverick

オープンウェイト LLM の代名詞——ただし Meta の開発は Muse 系へ移り、オープン版も2026年8月公開の Muse Glimmer が担う。Llama 4 が事実上の最終世代。

◎ 強み

◎ 中身（重み）が公開されている
◎ 自分の PC・サーバーで動かせる
◎ 派生モデル・改造モデルが豊富
◎ Llama 4 で native multimodal（テキスト + 画像）に対応
◎ Scout は 10M tokens 長コンテキスト

△ 注意点

△ Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系（1.3 まで更新）へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表
△ ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer（約296億パラメータ・Apache 2.0）を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く（圧縮しない場合は55GB超が必要）
△ ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意（2026-10 時点で Llama 5 は存在しない）
△ 単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル（developer.meta.com）に統合された

公式サイト →

GPT-5.6 Terra

AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。

◎ 強み

◎ 総合力が高くてなんでもこなす
◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ
◎ アプリ・拡張機能が豊富

△ 注意点

△ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック
△ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない（使えるのは Work・Codex・API）
△ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている（2026-10-09 確認）

公式サイト →

USE CASES

用途別のおすすめ

Llama 4 Maverick か GPT-5.6 Terra を取り上げてるタスク 9件

PRIMARY SOURCES

一次ソース

Llama 4 Maverick

GPT-5.6 Terra

FAQ

よくある質問

Q. Llama 4 Maverick と GPT-5.6 Terra、結局どっちがいい？

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GPT-5.6 Terra が 42、Llama 4 Maverick が 10 と明確な差があり、現時点の総合性能では GPT-5.6 Terra が優位です。なお、GPT-5.6 Terra は Llama 4 Maverick より約15か月新しい世代（2026年7月公開 vs 2025年4月公開）です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち？」の欄を参考にしてください。

Q. Llama 4 Maverick と GPT-5.6 Terra、ベンチマークで強いのはどっち？

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（Llama 4 Maverick 10／GPT-5.6 Terra 42）を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では GPT-5.6 Terra の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では GPT-5.6 Terra が優勢です。

Q. Llama 4 Maverick と GPT-5.6 Terra、初心者にはどっちがおすすめ？

A. 初心者へのおすすめ度は GPT-5.6 Terra の方が高め（5／5 対 2／5）。まず触ってみるなら GPT-5.6 Terra から始めると迷いにくいです。

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Llama 4 Maverick

GPT-5.6 Terra

こんな人はどっち？

こんな人は Llama 4 Maverick

こんな人は GPT-5.6 Terra

仕様の比較

ベンチマーク差分

Xの評判はどう？

Llama 4 Maverick

GPT-5.6 Terra

編集部メモ

Llama 4 Maverick

GPT-5.6 Terra

強み・弱み

Llama 4 Maverick

GPT-5.6 Terra

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