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Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: Wer gewinnt das KI-Modell-Duell 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) und Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) sind 2026 zwei der meistgenutzten KI-Modelle. Bei 2 Stimmen der Community führt Claude Haiku 4.5 mit 67% Zustimmung.
Schnelles Urteil
Bei Reasoning wählen Sie Claude Haiku 4.5: Die Arena bewertet es mit 3/5 gegenüber 2.5/5 für Llama 4 (Scout / Maverick). Beim Budget gewinnt Llama 4 (Scout / Maverick): Es startet bei $0.60/1M out (Maverick, hosted) gegenüber $5/1M out für Claude Haiku 4.5.
Vergleich Zeile für Zeile
Stärken und Schwächen
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoE-Effizienz: nur 17B aktive Parameter pro Token (Scout 109B/16 Experten, Maverick 400B/128 Experten), was Chat fast auf GPT-4o-Niveau zu einem Bruchteil der Rechenlast liefert
- Sehr günstige gehostete Inferenz: Maverick ab etwa $0.15/1M Input und $0.60/1M Output; Scout ab etwa $0.10/$0.30 auf DeepInfra oder $0.11/$0.34 auf Groq
- Native Early-Fusion-Multimodalität (Text plus Bilder, getestet mit bis zu 8 Bildern) in einem Open-Weight-Modell
- Größter nominaler Kontext aller Open-Weight-Modelle zum Release: 10M Tokens bei Scout, 1M bei Maverick
- Scout passt mit Int4-Quantisierung auf eine einzelne H100-GPU; vortrainiert auf 200 Sprachen
- Hoher Durchsatz: 17B aktive Parameter erreichen 500+ Tokens/s bei schnellen Anbietern (Groq listet Scout mit 594 TPS)
- Beschädigtes Benchmark-Vertrauen: Meta reichte eine unveröffentlichte, chat-optimierte Maverick-Variante bei LMArena ein (ELO 1417), was Entwickler als irreführend bezeichneten, da die öffentlichen Gewichte schlechter abschneiden
- Long-Context-Versprechen brechen in der Praxis zusammen: Scout erreichte ~15.6% bei 128K auf Fiction.LiveBench gegenüber 90.6% bei Gemini 2.5 Pro, und Hosting-Anbieter deckeln Scout weit unter 10M (z. B. ~320K auf DeepInfra)
- Coding auf r/LocalLlama und HN breit verrissen, unterliegt bei echten Dev-Aufgaben dem ähnlich bepreisten DeepSeek V3
- Kein Open Source nach OSI: Die Lizenz schließt Unternehmen mit Sitz in der EU aus, verlangt oberhalb von 700M MAU eine Sonderlizenz und schreibt Llama-Branding vor
- 109B/400B Gesamtparameter sind zu groß für Consumer-GPUs, und die Modellreihe kam ins Stocken: keine Reasoning-Variante erschien, und Behemoth wurde nie veröffentlicht
Claude Haiku 4.5
- 73.3% auf SWE-bench Verified, etwa 90% des agentischen Codings von Sonnet 4.5 zu einem Drittel des Preises
- Schnell: laut Anthropic mehr als 2x das Tempo von Sonnet 4, Launch-Kunden berichten von 4-5x schneller als Sonnet 4.5; ~92-110 Output-Tokens/s gemessen von Artificial Analysis
- Entwickler berichten von präzisen, lokal begrenzten Code-Edits, die irrelevanten Code unangetastet lassen, besser als die GPT-5-mini-Klasse in frühen Tests
- Unterstützt sowohl Bildeingabe als auch Extended Thinking, zum Start selten in dieser Preisklasse
- Bestens geeignet als Worker-Modell in Multi-Agent-Setups (Sonnet/Opus plant, parallele Haiku-Subagents führen aus)
- Prompt-Cache-Lesezugriffe für $0.10/1M und 50% Batch-API-Rabatt senken die effektiven Kosten weiter
- $5/1M Output ist teuer für ein kleines Modell: Gemini Flash und die GPT-mini-Klasse unterbieten es bei output-lastigen Aufgaben um ein Mehrfaches
- 200K Kontext (statt 1M bei den Geschwistern Sonnet 5/Opus) und 64K max. Output begrenzen Arbeit an großen Codebasen und mit langen Outputs
- Mittelmäßiges domänenübergreifendes Reasoning: Nutzer berichten von schwachen Ergebnissen bei Wissensaufgaben im Stil von GPQA, MedQA, MMMU
- Durchsatz schwankt in der Praxis stark (82-208 Tokens/s gemeldet), und die Qualität lässt bei langen agentischen Sessions ab 7-8+ Minuten nach
- Der Wissensstand (verlässlich bis Feb 2025) ist nach den Maßstäben von Mitte 2026 veraltet
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Eine Empfehlung pro Tool und Gladiator. Sie verändert den Crowd-Score, den alle sehen.
Das Urteil der Arena zu Llama 4 (Scout / Maverick)
Wählen Sie Llama 4, wenn Sie ein günstiges, schnelles, selbst hostbares multimodales Modell für Chat mit hohem Volumen, Extraktion oder mehrsprachige Workloads außerhalb der EU brauchen; Maverick landet nahe GPT-4o-Qualität zu ungefähr einem Zehntel des Preises. Meiden Sie es für Coding, hartes Reasoning oder echte Million-Token-Abfragen, wo DeepSeek, Qwen 3 und Gemini klar besser abschneiden. Gegenüber Llama 3.3 70B bringt es native Vision und ein längeres Fenster, doch viele Entwickler fanden das ältere dichte Modell oder Qwen bei reiner Textqualität verlässlicher, und der 10M-Kontext ist überwiegend ein Papierwert.
Das Urteil der Arena zu Claude Haiku 4.5
Greifen Sie zu Haiku 4.5, wenn Sie im Anthropic-Stack unterwegs sind und Coding-Qualität nahe Sonnet bei niedriger Latenz und einem Drittel des Preises brauchen: Es ist ein gewaltiger Sprung gegenüber Haiku 3.5 und glänzt als Worker-Modell in Multi-Agent-Pipelines. Es bleibt Stand Juli 2026 Anthropics aktuelles kleines Modell und damit die standardmäßige Günstig-Klasse für Claude-basierte Produkte. Meiden Sie es für tiefes domänenübergreifendes Reasoning, sehr große Codebasen (200K-Kontextgrenze) oder den reinen Preisvergleich pro Token, wo Gemini Flash und die GPT-mini-Klasse inzwischen günstiger sind, und wechseln Sie zu Sonnet 5, wenn Qualität wichtiger ist als Tempo.
Was die Menge sagt
Zu Llama 4 (Scout / Maverick)
Noch keine Urteile. Ergreifen Sie als Erster das Wort.
Zu Claude Haiku 4.5
“The precise localized edits are the underrated feature. It fixes the line that needs fixing and leaves the rest alone. GPT mini class models keep rewriting half my file.”
“Haiku 4.5 gives me about 90% of Sonnet agentic coding at a third of the price, and it is fast enough that edit loops feel instant. My default for quick fixes now.”
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Häufige Fragen
Ist Llama 4 (Scout / Maverick) besser als Claude Haiku 4.5?
Die Menge steht aktuell hinter Claude Haiku 4.5: 67% empfehlen es, gegenüber 50% für Llama 4 (Scout / Maverick) (2 Stimmen). Bei Reasoning schneidet Claude Haiku 4.5 besser ab (3/5 vs 2.5/5). Die richtige Wahl hängt von Ihrem Einsatzzweck ab. Der Vergleich Zeile für Zeile auf dieser Seite schlüsselt Preise, Kerndaten und Arena-Bewertungen auf.
Was ist günstiger, Llama 4 (Scout / Maverick) oder Claude Haiku 4.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) ist günstiger: Es startet bei $0.60/1M out (Maverick, hosted), während Claude Haiku 4.5 bei $5/1M out startet.
Was kosten Llama 4 (Scout / Maverick) und Claude Haiku 4.5 pro 1M Tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) pro 1M Input-Tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) pro 1M Output-Tokens. Claude Haiku 4.5: $1/1M in pro 1M Input-Tokens, $5/1M out pro 1M Output-Tokens.