Direktvergleich
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.5: Wer gewinnt das KI-Modell-Duell 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) und Claude Opus 4.5 ($25/1M out) sind 2026 zwei der meistgenutzten KI-Modelle. Vergleichen Sie beide unten Zeile für Zeile und fällen Sie dann Ihr Urteil.
Schnelles Urteil
Bei Reasoning wählen Sie Claude Opus 4.5: Die Arena bewertet es mit 3.5/5 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 $25/1M out für Claude Opus 4.5.
Vergleich Zeile für Zeile
Ab
$0.60/1M out (Maverick, hosted)Keine kostenpflichtige First-Party-API von Meta; gezeigt werden typische Preise von Drittanbieter-Hosts für Maverick (Scout ab ~$0.10/$0.30 pro 1M auf DeepInfra, $0.11/$0.34 auf Groq). Der gehostete Scout-Kontext liegt weit unter den nominalen 10M (z. B. ~320K auf DeepInfra).
$25/1M outOffizieller Listenpreis der Anthropic-API für claude-opus-4-5 (ein einziger Tarif, kein Long-Context-Aufschlag; 200K Kontext, max. 64K Output); gleicher Tarif von $5/$25 wie die Nachfolger Opus 4.6-4.8; 50% Batch-Rabatt und Prompt-Caching verfügbar. Geprüft gegen die Modellübersicht auf platform.claude.com, Stand 2026-07.
Anbieter
Meta
Anthropic
Kontextfenster
10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)
200K tokens
Input-Preis
$0.15/1M in (Maverick, hosted)
$5/1M in
Output-Preis
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
$25/1M out
Modalitäten
text, vision (image input)
text, vision
Open Weights
Ja
Nein
Crowd-Score
50%(0)
50%(0)
Arena-Bewertungen (1-5)
Reasoning
2.5
3.5
Coding
2.0
3.5
Schreiben
2.5
3.5
Tempo
4.5
2.5
Preis-Leistung
3.5
2.5
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 Opus 4.5
- Erstes Modell über 80% auf SWE-bench Verified (80.9% zum Start), vor Gemini 3 Pro und GPT-5.1 beim praxisnahen Coding
- 66% Preissenkung gegenüber Opus 4.1 ($5/$25 statt $15/$75 pro 1M Tokens) machte die Opus-Klasse für Produktions-Workloads erschwinglich
- 48-76% weniger Output-Tokens als Sonnet 4.5 bei gleicher oder besserer Qualität, was die Preissenkung zusätzlich verstärkt
- Effort-Parameter (mit diesem Modell eingeführt) lässt Entwickler Reasoning-Tiefe pro Aufruf gegen Kosten und Latenz abwägen
- Starke Praxisberichte: komplexe Refactorings im One-Shot, fand Race Conditions, die andere Modelle übersahen, konvergierte in ~4 agentischen Iterationen statt ~10 bei der Konkurrenz
- +29% auf Vending-Bench gegenüber Sonnet 4.5, mit weniger Sackgassen bei langlaufenden autonomen Aufgaben
- Nur 200K Kontextfenster (max. 64K Output), weit hinter der 1M von Gemini 3 Pro und späteren Claude-Modellen; Nutzer berichteten von selektiver Aufmerksamkeit ab ~70% Kontextfüllung
- Zum Start in den Claude-Apps auf die Max-Tarife für $100-200/Monat beschränkt; Pro-Abonnenten blieben außen vor, und Vielnutzer stießen weiter an Limits (HN nannte es 'penny-wise and pound-foolish')
- Mittlere Latenz; Extended Thinking verursacht bei einfachen Aufgaben zusätzliche Kosten und Verzögerung
- Seit Anfang 2026 abgelöst: Opus 4.6/4.7/4.8 kosten die gleichen $5/$25 mit 1M Kontext und besseren Benchmarks, 4.5 hat keinerlei Preisvorteil mehr
- Veraltete API-Oberfläche: manuelles Extended Thinking über budget_tokens statt des adaptiven Thinking neuerer Claude-Modelle
Fällen Sie Ihr Urteil
Eine Empfehlung pro Tool und Gladiator. Sie verändert den Crowd-Score, den alle sehen.
Llama 4 (Scout / Maverick)$0.60/1M out (Maverick, hosted)
50%Crowd-Score · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%Crowd-Score · 0
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 Opus 4.5
Wählen Sie Claude Opus 4.5 nur, wenn Ihr Workload bereits auf diesen Snapshot (claude-opus-4-5-20251101) abgestimmt und gepinnt ist und Sie Stabilität brauchen. Es war ein Meilenstein, das erste Modell über 80% auf SWE-bench Verified und eine Preissenkung von 66% gegenüber Opus 4.1, doch Anthropic bietet Opus 4.6 bis 4.8 inzwischen zum identischen Tarif von $5/$25 mit 1M Kontextfenster und besseren Scores an. Wer ein neues Projekt startet, sollte stattdessen zu Opus 4.8 greifen, und kostenbewusste Nutzer bekommen mit Sonnet 5 für $3/$15 (Einführungspreis $2/$10 bis Aug 2026) Coding auf fast Opus-Niveau. Meiden Sie es komplett, wenn Ihre Prompts an die 200K-Kontextgrenze stoßen.
Weiter vergleichen
Kompletter Llama 4 (Scout / Maverick) TestberichtKompletter Claude Opus 4.5 TestberichtAlternativen zu Llama 4 (Scout / Maverick)Alternativen zu Claude Opus 4.5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.5 vs Claude Haiku 4.5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Fable 5Claude Opus 4.5 vs Claude Fable 5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7Claude Opus 4.5 vs Claude Opus 4.7Komplette KI-Modell-RanglisteTool-Finder
Häufige Fragen
Ist Llama 4 (Scout / Maverick) besser als Claude Opus 4.5?
Bei Reasoning schneidet Claude Opus 4.5 besser ab (3.5/5 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 Opus 4.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) ist günstiger: Es startet bei $0.60/1M out (Maverick, hosted), während Claude Opus 4.5 bei $25/1M out startet.
Was kosten Llama 4 (Scout / Maverick) und Claude Opus 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 Opus 4.5: $5/1M in pro 1M Input-Tokens, $25/1M out pro 1M Output-Tokens.