Llama 4 Scout contre Qwen3.8-Flash-Next

Quel est le meilleur rapport qualité-prix : Llama 4 Scout par Meta ou Qwen3.8-Flash-Next par Alibaba ? Intelligence, coût total de référence et temps de bout en bout provenant de Artificial Analysis et d'autres sources, instantané 2026-10-26.

Compromis

MetaLlama 4 ScoutHors de la frontière

Score d’intelligence (Intelligence Index): 6.50
Coût du benchmark (USD): $73.6

AlibabaQwen3.8-Flash-NextHors de la frontière

Score d’intelligence (Intelligence Index): 39.80
Coût du benchmark (USD): $363

Verdict

Cela dépend de votre budget

Qwen3.8-Flash-Next obtient 33.3 points de plus (39.8 contre 6.5), mais exécuter le benchmark coûte 4.9× plus cher ($363 contre $73.6 ; tous deux de catégorie intermédiaire). Ce ne sont pas des alternatives pour un même budget : choisissez Qwen3.8-Flash-Next si vous avez besoin d'une intelligence supérieure à 6.5, et Llama 4 Scout si 6.5 suffit.

Mesure	Llama 4 Scout	Qwen3.8-Flash-Next	Différence
Intelligence (plus c'est haut, mieux c'est)	6.5	39.8	+512.3% Qwen3.8-Flash-Next est 6.1 fois plus intelligent
Coût total AA (plus bas = mieux)	$73.56	$362.72	+393.1% Qwen3.8-Flash-Next est 4.9 fois plus cher
Temps de bout en bout (le plus bas est le mieux)	5.15s	50.47s	+880.0% Qwen3.8-Flash-Next is 880.0 % plus lent
Prix par million de jetons (entrée/sortie)	$0.18 / $0.66	$0.15 / $0.47
Types d’entrée	Texte, image	Text, Image, Video

Qwen3.8-Flash-Next face à Llama 4 Scout : intelligence 512.3 % de plus, coût d’exécution du benchmark AA 393.1 % de plus et temps total 880.0 % plus lent.

Ouvrez cette correspondance dans le sélecteur interactif Llama 4 Scout : quels modèles le surpassent Qwen3.8-Flash-Next : quels modèles le surpassent

Le front de Pareto d'aujourd'hui

Face au front de Pareto

Llama 4 Scout est hors frontière : au même coût ou à moindre coût, GPT-6 Luna (Xhigh) marque 34.60 pour $66.8.
Qwen3.8-Flash-Next est hors frontière : au même coût ou à moindre coût, GPT-6.1 Sol (Medium) marque 47.80 pour $361.

Llama 4 ScoutQwen3.8-Flash-NextLe front de Pareto d'aujourd'huiFront des modèles aux poids téléchargeables (open-weights frontier)Tous les autres modèles

Face-à-face

Comparez autre chose

Agents : Accept: text/markdown or ?format=md renvoie cette page sous le nom Markdown. JSON : /api/v1/compare/llama-4-scout/qwen3-8-flash-next · Markdown : /api/v1/compare/llama-4-scout/qwen3-8-flash-next?format=md · llms.txt · compétence d'agent