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Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7: Wer gewinnt das KI-Modell-Duell 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) und Claude Opus 4.7 ($25/1M out) sind 2026 zwei der meistgenutzten KI-Modelle. Bei 3 Stimmen der Community führt Claude Opus 4.7 mit 57% Zustimmung.
Schnelles Urteil
Bei Reasoning wählen Sie Claude Opus 4.7: Die Arena bewertet es mit 4.5/5 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 4.7.
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 Opus 4.7
- 87.6% SWE-bench Verified (nach 80.8% bei Opus 4.6) und 64.3% SWE-bench Pro zum Start, vor GPT-5.4 (57.7%) und Gemini 3.1 Pro (54.2%)
- 1M-Token-Kontextfenster und 128K max. Output zum Pauschalpreis von $5/$25 ohne Long-Context-Aufschlag (300K Output über die Batch-API-Beta)
- Erstes Claude mit hochauflösender Vision: akzeptiert Bilder bis 2576px an der langen Kante mit pixelgenauen Koordinaten, ~3x mehr Detail als zuvor
- Herausragendes Code-Review: findet in unabhängigen Tests mehr echte Bugs mit stärkerem dateiübergreifendem Reasoning als die Konkurrenz, und 21% weniger Fehler beim Dokumenten-Reasoning als Opus 4.6
- Feine Kostenkontrolle über die neue Effort-Stufe xhigh und Task Budgets (Beta): 4.7 auf low-Effort erreicht ungefähr die Output-Qualität von 4.6 auf medium
- Aktuelles Wissen: verlässlicher Wissensstand Januar 2026, zum Release der frischeste aller Claude-Modelle
- Der neue Tokenizer bläht die Token-Zahl für denselben Text um rund 30% auf (laut Anthropics eigener Dokumentation), was die effektiven Kosten pro Anfrage trotz unverändertem Listenpreis erhöht
- Sehr wortreich im agentischen Einsatz: Ein Benchmark ergab, dass GPT-5.5 bei gleichwertigen Coding-Aufgaben 72% weniger Output-Tokens verbrauchte, und Tester nennen seine Kommentierung überkommunikativ
- Breaking Changes in der API treffen Migrierende: temperature/top_p/top_k und thinking budget_tokens liefern jetzt 400-Fehler, und der Thinking-Text ist standardmäßig verborgen
- Mittlere Latenz mit minutenlangen Antworten bei hohem Effort; der Fast Mode ist eine kostenpflichtige Research Preview, die auf 4.7 bereits eingestellt wurde
- Innerhalb von ~3 Monaten von Opus 4.8 zum gleichen Preis von $5/$25 abgelöst, und die Echtzeit-Cybersecurity-Schutzmechanismen können bei legitimer Security-Arbeit Fehlalarme auslösen
Fällen Sie Ihr Urteil
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 Opus 4.7
Wählen Sie Opus 4.7 nur, wenn Sie aus Reproduzierbarkeitsgründen bereits darauf gepinnt sind: Opus 4.8 kostet die gleichen $5/$25, behält eine identische API-Oberfläche und übertrifft es, womit es der bessere Standard für neue Projekte ist. Es bleibt eine sehr starke Wahl für agentisches Coding, Code-Review und Dokumentenarbeit mit 1M Kontext und ist ein klares Upgrade gegenüber Opus 4.6. Teams, die von 4.6 migrieren, sollten Breaking Changes in der API und einen Tokenizer einplanen, der rund 30% mehr Tokens pro Prompt erzeugt. Kostenbewusste Nutzer sollten sich Sonnet 5 ansehen, das für $3/$15 (Einführungspreis $2/$10 bis zum 31. August 2026) fast Opus-Qualität liefert.
Was die Menge sagt
Zu Llama 4 (Scout / Maverick)
Noch keine Urteile. Ergreifen Sie als Erster das Wort.
Zu Claude Opus 4.7
“Watch your invoices. New tokenizer counts ~30% more tokens for the same text, and it narrates every tiny step. Sticker price unchanged, effective cost definitely not.”
“Came from 4.6 and stopped chunking repos entirely. 1M context, 128K output, flat $5/$25 with no long-context premium. That pricing decision alone won me over.”
“87.6 SWE-bench Verified is not just marketing, it closes tickets GPT-5.4 fumbles. And the hi-res vision with pixel-accurate coords finally makes screenshot debugging useful.”
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Häufige Fragen
Ist Llama 4 (Scout / Maverick) besser als Claude Opus 4.7?
Die Menge steht aktuell hinter Claude Opus 4.7: 57% empfehlen es, gegenüber 50% für Llama 4 (Scout / Maverick) (3 Stimmen). Bei Reasoning schneidet Claude Opus 4.7 besser ab (4.5/5 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 4.7?
Llama 4 (Scout / Maverick) ist günstiger: Es startet bei $0.60/1M out (Maverick, hosted), während Claude Opus 4.7 bei $25/1M out startet.
Was kosten Llama 4 (Scout / Maverick) und Claude Opus 4.7 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 4.7: $5/1M in pro 1M Input-Tokens, $25/1M out pro 1M Output-Tokens.