Llama 4 Maverick vs Gemini 3.8 Flash

ポジ 0 ／ ネガ 0 ／ 中立 0 （判定材料が少なくスコアは保留）

ポジ 16 ／ ネガ 2 ／ 中立 3

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）。

前世代 Gemini 3.7 Flash（2026-08-13 公開）の後継として 2026年9月2日（米国時間）に公開された Google の主力（workhorse）モデル。 3.7 Flash からわずか3週間、6週間で3世代目という速さで、Google の位置づけは「いちばん賢い働き者」。 同時に、防御側専用の Gemini 3.8 Flash Cyber も発表されました（Fairwind Program の審査を通った政府機関・重要インフラ・ ソフトウェア保守者だけが使える枠で、一般提供ではありません）。 料金は 3.7 Flash と据え置きで、2026年12月31日までの導入価格が 入力 $0.75 / 出力 $3.75、2027年1月1日から 入力 $1.50 / 出力 $7.50 （本表とコスパ指数は、いま実際に請求される導入価格で算出しています）。 入力 1,048,576 / 出力 65,536 tokens、マルチモーダル入力（テキスト・画像・音声・動画、出力はテキスト）、モデル名は `gemini-3.8-flash`。 thinking level は low / medium / high の3段階（指定しない場合は medium）で、3.7 Flash にあった minimal は 3.8 Flash では使えません （指定するとAPIエラーになります）。 Google 公表のベンチで数値が明示されているのは HLE-Verified 54.9% のみ。DeepSWE v1.1・Vals Finance Agent V2・ Harvey's Legal Agent Benchmark は「3.7 Flash を上回る」とだけ書かれていて、具体的な数値は公表されていません（推測では埋めていません）。 第三者測定は Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で 41（high 設定・2026-09-23 確認）。 SWE-Bench Verified / GPQA / AIME / MMLU は公式も第三者も数値を公表しておらず空欄です（名前の似た別テストの値では埋めていません）。 【1トークンあたりは同じでも、1タスクあたりは高くつきます】Google 自身が「3.8 Flash はより多く考え、道具を何度も呼ぶので、 とくに effort を上げるとトークンを多く使うことがある」と明記しています。実際 Artificial Analysis の測定でも、 同じテスト一式を解くのに使った出力トークンは 3.7 Flash の 64M に対し 3.8 Flash は 120M で、 1タスクあたりのコストは $0.40 → $0.58 に上がっていました（2026年9月上旬の指標の版での値。AA は 9月19日の v4.3.2 で全モデルを採点し直しているので、 最新の値は AA のページで確認してください）。公開時は、安さ優先の用途では 3.7 Flash がそのまま使え、Google も継続提供を明言していました。 ただし 3.7 Flash は2026年10月8日に提供を終え、Google AI Studio では選べなくなり、Gemini API で指定すると自動で 3.8 Flash に回されます。 いま安さを優先するなら、3.8 Flash の thinking level を low に下げるか、より安い Gemini 3.5 Flash-Lite（入力 $0.30 / 出力 $2.50）を使う手があります。 本表の 1,048,576 トークンは、Google が Input token limit（入力に使える上限）として公表している値で、出力の上限 65,536 トークンは別枠（2026-09-03 に公式モデルページで確認）。

• → Meta Developer：Llama 4 モデルページ（llama.com の統合先）
• → Meta AI Blog：Llama 4 リリース（2025-04-05）
• → Llama 4 model card / GitHub
• → Artificial Analysis：Llama 4 Maverick（Intelligence Index v4.3.2 で 10・AA の推定値で順位の対象外・2026-09-23 確認。v4.3 では 9・130モデル中112位）
• → Hugging Face：meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct（公式モデルカード・Context length 1M）

• → Google 公式ブログ：Gemini 3.8 Flash / 3.8 Flash Cyber 発表（2026-09-02）
• → Google Cloud：Gemini 3.8 Flash モデルページ（モデルID・入力 1,048,576 / 出力 65,536・thinking level）
• → Google AI for Developers：Gemini API のモデル一覧（3.8 Flash が Stable・3.7 Flash は前世代表記）
• → Google AI 料金（3.8 Flash の導入価格と2027-01-01 からの通常価格）
• → Artificial Analysis：Gemini 3.8 Flash（Intelligence Index v4.3.2 = 41・high 設定・168モデル中42位・2026-09-23 確認）
• → Artificial Analysis：Gemini 3.7 Flash（Intelligence Index v4.3 で 39・high 設定・2026-09-08 確認）
• → Google 公式ブログ：Gemini 3.7 Flash 発表（前世代・2026-08-13）
• → Google AI for Developers：Gemini API 変更履歴（2026-10-08 に 3.7 Flash を非推奨化し、3.8 Flash へ自動で転送）