Corte del catálogo · 21 oct 2026

Llama 4 Scout vs GPT-5.6 Luna

Compara las especificaciones, el acceso y las tarifas publicadas. Cada ficha conserva sus fuentes y fecha de revisión.

Comparación métrica a métrica

Las diferencias que importan.

Todavía no existe una puntuación comparable publicada para esta tarea. Mostramos capacidades y fuentes, pero no convertimos valores vacíos en un ranking.

Ficha técnica comparada

Lo que sí se puede decidir antes del benchmark.

Dato

Llama 4 Scout

5.6 Luna

Contexto

10M

1,05M

Salida máxima o vector

Consultar límite en la fuente

128K

Tarifa y unidad

Consulta la tarifa del canal de acceso en las fuentes de la ficha.

0,2 USD de entrada · 1,2 USD de salida por 1M de tokens

Pesos

Abiertos

Cerrados

Licencia

Llama 4 Community License (licencia propia; no OSI)

Comercial

Entrada

Texto · Imagen

Salida

Texto · Código

Texto

Revisión de la ficha

31 ago 2026

Evaluación propia IA Versus

Pendiente de prueba propia

Estas diferencias son datos publicados del modelo y no sustituyen una ejecución controlada. «Pendiente de prueba» significa que aún no hay una puntuación IA Versus comparable.

Evidencia externa

Resultados publicados, con contexto.

La primera tabla reúne cortes compartidos de la misma fuente y tarea. Las pruebas de agentes necesitan también el mismo agente, versión, esfuerzo y dataset. Conservamos todas las configuraciones disponibles; no seleccionamos la puntuación máxima de cada modelo.

Resultados publicados. Cada fila conserva su escala y condiciones; no es un ranking global.
Versión evaluada	Fuente y tarea	Resultado publicado	Configuración, muestra y recursos	Fecha y trazabilidad
gpt-5.6-luna-xhigh	Arena ↗Arena Text · control de estiloGeneral · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1452,45Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1448,13 – 1456,77Posición en la fuente: 74	xhigh40.917 comparaciones Identidad y recursos gpt-5.6-luna-xhigh Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
llama-4-scout-17b-16e-instruct	Arena ↗Arena Text · control de estiloGeneral · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1321,52Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1316,79 – 1326,26Posición en la fuente: 258	Configuración indicada en la fuente29.836 comparaciones Identidad y recursos llama-4-scout-17b-16e-instruct Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
gpt-5.6-luna-xhigh	Arena ↗Arena Text · control de estiloProgramación · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1500,99Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1494,32 – 1507,67Posición en la fuente: 75	xhigh11.083 comparaciones Identidad y recursos gpt-5.6-luna-xhigh Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
llama-4-scout-17b-16e-instruct	Arena ↗Arena Text · control de estiloProgramación · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1362,75Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1354,22 – 1371,28Posición en la fuente: 252	Configuración indicada en la fuente5227 comparaciones Identidad y recursos llama-4-scout-17b-16e-instruct Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
gpt-5.6-luna-xhigh	Arena ↗Arena Text · control de estiloEscritura creativa · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1409,56Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1401,95 – 1417,17Posición en la fuente: 91	xhigh8576 comparaciones Identidad y recursos gpt-5.6-luna-xhigh Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
llama-4-scout-17b-16e-instruct	Arena ↗Arena Text · control de estiloEscritura creativa · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1289,13Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1279,03 – 1299,23Posición en la fuente: 250	Configuración indicada en la fuente3760 comparaciones Identidad y recursos llama-4-scout-17b-16e-instruct Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
gpt-5.6-luna-xhigh	Arena ↗Arena Text · control de estiloPrompts difíciles · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1474,2Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1469,15 – 1479,25Posición en la fuente: 78	xhigh26.900 comparaciones Identidad y recursos gpt-5.6-luna-xhigh Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
llama-4-scout-17b-16e-instruct	Arena ↗Arena Text · control de estiloPrompts difíciles · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1329,19Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1323,02 – 1335,35Posición en la fuente: 254	Configuración indicada en la fuente12.907 comparaciones Identidad y recursos llama-4-scout-17b-16e-instruct Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
gpt-5.6-luna-xhigh	Arena ↗Arena Text · control de estiloMatemáticas · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1477,18Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1463,53 – 1490,83Posición en la fuente: 44	xhigh1933 comparaciones Identidad y recursos gpt-5.6-luna-xhigh Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
llama-4-scout-17b-16e-instruct	Arena ↗Arena Text · control de estiloMatemáticas · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1309,42Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1296,2 – 1322,65Posición en la fuente: 240	Configuración indicada en la fuente1942 comparaciones Identidad y recursos llama-4-scout-17b-16e-instruct Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
gpt-5.6-luna-xhigh	Arena ↗Arena Text · control de estiloEspañol · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1465,26Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1447,09 – 1483,42Posición en la fuente: 42	xhigh1171 comparaciones Identidad y recursos gpt-5.6-luna-xhigh Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
llama-4-scout-17b-16e-instruct	Arena ↗Arena Text · control de estiloEspañol · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1315,77Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1291,76 – 1339,78Posición en la fuente: 222	Configuración indicada en la fuente710 comparaciones Identidad y recursos llama-4-scout-17b-16e-instruct Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 8/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
gpt-5.6-luna-xhigh	Arena ↗Arena Vision · control de estiloGeneral · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1259,81Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1252,19 – 1267,43Posición en la fuente: 44	xhigh10.446 comparaciones Identidad y recursos gpt-5.6-luna-xhigh Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 2/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗
llama-4-scout-17b-16e-instruct	Arena ↗Arena Vision · control de estiloGeneral · Bradley-TerryPreferencia / señales de usuarios	1127,35Arena Score · Bradley-TerryUn valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo: 1117,85 – 1136,86Posición en la fuente: 119	Configuración indicada en la fuente6451 comparaciones Identidad y recursos llama-4-scout-17b-16e-instruct Revisión fuente: 088c607919d1d0d3385409070657f4623e414872	Publicado 2/10/2026Captura: 9/10/2026Metodología ↗

Pruebas técnicas disponibles sin protocolo compartido · 9 resultados

Estos resultados aportan contexto a cada modelo, pero no permiten declarar un ganador entre todos los seleccionados. Diferencias de agente, versión o configuración pueden cambiar el resultado y el coste.

Resultados publicados. Cada fila conserva su escala y condiciones; no es un ranking global.
Versión evaluada	Fuente y tarea	Resultado publicado	Configuración, muestra y recursos	Fecha y trazabilidad
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	Berkeley BFCL ↗BFCL V4 · Búsqueda webBúsqueda web · Web Search AccEvaluación técnica externa	14,5 %Porcentaje del evaluador · escala 0–100Un valor mayor es mejor en esta métrica	FC · llamadas a funciones nativas24,68 US$ · coste estimado del benchmark completoBFCL V4 · archivo oficialVersión: 4 Identidad y recursos Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct El coste pertenece al experimento completo, incluidos fallos; no es una tarifa API actual ni el coste de esta categoría aislada. Revisión fuente: cadd76a8dc62984e7bf15ecaf358f070bae745cc	Publicado 16/12/2025Captura: 16/10/2026Corte anterior: más de 90 días respecto a su captura.Metodología ↗
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	Berkeley BFCL ↗BFCL V4 · Funciones · AST no liveLlamadas a funciones · Non-Live AST AccEvaluación técnica externa	89,38 %Porcentaje del evaluador · escala 0–100Un valor mayor es mejor en esta métrica	FC · llamadas a funciones nativas24,68 US$ · coste estimado del benchmark completoBFCL V4 · archivo oficialVersión: 4 Identidad y recursos Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct El coste pertenece al experimento completo, incluidos fallos; no es una tarifa API actual ni el coste de esta categoría aislada. Revisión fuente: cadd76a8dc62984e7bf15ecaf358f070bae745cc	Publicado 16/12/2025Captura: 16/10/2026Corte anterior: más de 90 días respecto a su captura.Metodología ↗
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	Berkeley BFCL ↗BFCL V4 · Funciones · casos liveLlamadas a funciones · Live AccEvaluación técnica externa	74,69 %Porcentaje del evaluador · escala 0–100Un valor mayor es mejor en esta métrica	FC · llamadas a funciones nativas24,68 US$ · coste estimado del benchmark completoBFCL V4 · archivo oficialVersión: 4 Identidad y recursos Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct El coste pertenece al experimento completo, incluidos fallos; no es una tarifa API actual ni el coste de esta categoría aislada. Revisión fuente: cadd76a8dc62984e7bf15ecaf358f070bae745cc	Publicado 16/12/2025Captura: 16/10/2026Corte anterior: más de 90 días respecto a su captura.Metodología ↗
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	Berkeley BFCL ↗BFCL V4 · Latencia · percentil 95Latencia · Latency 95th Percentile (s)Evaluación técnica externa	166,2 sMedida del evaluadorUn valor menor es mejor en esta métrica	FC · llamadas a funciones nativas24,68 US$ · coste estimado del benchmark completoBFCL V4 · archivo oficialVersión: 4 Identidad y recursos Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct El coste pertenece al experimento completo, incluidos fallos; no es una tarifa API actual ni el coste de esta categoría aislada. Revisión fuente: cadd76a8dc62984e7bf15ecaf358f070bae745cc	Publicado 16/12/2025Captura: 16/10/2026Corte anterior: más de 90 días respecto a su captura.Metodología ↗
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	Berkeley BFCL ↗BFCL V4 · Latencia mediaLatencia · Latency Mean (s)Evaluación técnica externa	17,86 sMedida del evaluadorUn valor menor es mejor en esta métrica	FC · llamadas a funciones nativas24,68 US$ · coste estimado del benchmark completoBFCL V4 · archivo oficialVersión: 4 Identidad y recursos Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct El coste pertenece al experimento completo, incluidos fallos; no es una tarifa API actual ni el coste de esta categoría aislada. Revisión fuente: cadd76a8dc62984e7bf15ecaf358f070bae745cc	Publicado 16/12/2025Captura: 16/10/2026Corte anterior: más de 90 días respecto a su captura.Metodología ↗
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	Berkeley BFCL ↗BFCL V4 · MemoriaMemoria · Memory AccEvaluación técnica externa	8,17 %Porcentaje del evaluador · escala 0–100Un valor mayor es mejor en esta métrica	FC · llamadas a funciones nativas24,68 US$ · coste estimado del benchmark completoBFCL V4 · archivo oficialVersión: 4 Identidad y recursos Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct El coste pertenece al experimento completo, incluidos fallos; no es una tarifa API actual ni el coste de esta categoría aislada. Revisión fuente: cadd76a8dc62984e7bf15ecaf358f070bae745cc	Publicado 16/12/2025Captura: 16/10/2026Corte anterior: más de 90 días respecto a su captura.Metodología ↗
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	Berkeley BFCL ↗BFCL V4 · Resumen del evaluadorGeneral · Overall AccEvaluación técnica externa	28,13 %Porcentaje del evaluador · escala 0–100Un valor mayor es mejor en esta métricaPosición en la fuente: 72	FC · llamadas a funciones nativas24,68 US$ · coste estimado del benchmark completoBFCL V4 · archivo oficialVersión: 4 Identidad y recursos Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct El coste pertenece al experimento completo, incluidos fallos; no es una tarifa API actual ni el coste de esta categoría aislada. Revisión fuente: cadd76a8dc62984e7bf15ecaf358f070bae745cc	Publicado 16/12/2025Captura: 16/10/2026Corte anterior: más de 90 días respecto a su captura.Metodología ↗
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	Berkeley BFCL ↗BFCL V4 · Varios turnosVarios turnos · Multi Turn AccEvaluación técnica externa	9 %Porcentaje del evaluador · escala 0–100Un valor mayor es mejor en esta métrica	FC · llamadas a funciones nativas24,68 US$ · coste estimado del benchmark completoBFCL V4 · archivo oficialVersión: 4 Identidad y recursos Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct El coste pertenece al experimento completo, incluidos fallos; no es una tarifa API actual ni el coste de esta categoría aislada. Revisión fuente: cadd76a8dc62984e7bf15ecaf358f070bae745cc	Publicado 16/12/2025Captura: 16/10/2026Corte anterior: más de 90 días respecto a su captura.Metodología ↗
openai/gpt-5.6-luna	Terminal-Bench ↗Terminal-Bench 4.0 · agente + modeloAgentes en terminal · accuracyPrueba técnica de agente + modelo	17,27 %Porcentaje del evaluador · escala 0–100Un valor mayor es mejor en esta métricaIntervalo 95 %: 14,42 % – 20,12 %	codex 0.149.1 · razonamiento max330 intentos66 tareas × 5 intentos por tarea57 intentos correctos346,67 US$ · coste registrado del lote completo6,08 US$ por intento correcto · lote / aciertoscodex 0.149.1Versión: 4.0 Identidad y recursos openai/gpt-5.6-luna Tokens del lote: 11.557.463.640 Duración media por intento: 4088,3 s Intentos descalificados: 0 Dataset: sha256:39d9f44b40420cde8fdcc087579c0d72a7e14fa3656d603c3f0d22fb35e27732 El coste pertenece al experimento completo, incluidos fallos; no es una tarifa API actual ni el coste de esta categoría aislada. Revisión fuente: 2e29ca91d5f1cb6fb60924bf867acc755565c044	Archivo fechado 26/8/2026Captura: 16/10/2026Fecha del archivo de entrega, no de ejecución ni de lanzamiento.Metodología ↗

Un modo «high» no equivale al mismo presupuesto en todos los proveedores. Los intervalos, la muestra y la configuración condicionan la lectura; esta tabla no se transforma en una nota global de IA Versus.

Llama 4 Scout: ver sus resultados externos →GPT-5.6 Luna: ver sus resultados externos →

Coste API orientativo

Coste según la unidad del proveedor.

Llama 4 Scout

Consulta la tarifa del canal de acceso en las fuentes de la ficha.

Ver tarifa y condiciones →

5.6 Luna

0,2 USD de entrada · 1,2 USD de salida por 1M de tokens

Ver tarifa y condiciones →

El coste por tarea dependerá del volumen, caché, razonamiento y tasa de éxito. Las tarifas son las publicadas en las fuentes de cada ficha; los planes de producto se contratan por separado.

Cuándo elegir cada uno

No hay un ganador universal.

Llama 4 Scout

Uso a valorar: Contexto extremo
Uso a valorar: Despliegue local
Uso a valorar: Multimodal

Ver ficha →

GPT-5.6 Luna

Uso a valorar: Alto volumen
Uso a valorar: Clasificación
Uso a valorar: Automatizaciones con coste sensible

Ver ficha →

Datos de cada modelo

Fuentes y fecha de revisión.

Llama 4 Scout

Ficha revisada: 31 ago 2026.

Proveedor · 31 ago 2026Llama: modelos y accesoMeta ↗Documentación técnica · 31 ago 2026Llama 4 model cardMeta ↗

GPT-5.6 Luna

Ficha revisada: 31 ago 2026.

Proveedor · 31 ago 2026Ficha del modelo GPT-5.6 LunaOpenAI ↗

Metodología

Criterios de esta comparación.

El índice equilibrado aplica 55% a calidad, 15% a programación, 20% a valor y 10% a velocidad cuando existe una evaluación común. Los votos de esta página representan preferencias de usuarios y se consultan aparte.

Revisar metodología y límites →

Experiencia de la comunidad

¿Cuál elegirías tú?

Tu voto se muestra separado de benchmarks y especificaciones. Sé la primera persona en votar para esta tarea.

¿Para qué uso?

Llama 4 Scout vs GPT-5.6 Luna

Faltan evaluaciones comparables para declarar un ganador.

Las diferencias que importan.

Lo que sí se puede decidir antes del benchmark.

Resultados publicados, con contexto.

Coste según la unidad del proveedor.

No hay un ganador universal.

Llama 4 Scout

GPT-5.6 Luna

Fuentes y fecha de revisión.

Llama 4 Scout

GPT-5.6 Luna

Criterios de esta comparación.

¿Cuál elegirías tú?