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Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.8: Wer gewinnt das KI-Modell-Duell 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) und Claude Opus 4.8 ($25/1M out) sind 2026 zwei der meistgenutzten KI-Modelle. Bei 3 Stimmen der Community führt Claude Opus 4.8 mit 57% Zustimmung.
Schnelles Urteil
Bei Reasoning wählen Sie Claude Opus 4.8: 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 4.8.
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 4.8
- SWE-Bench Pro 69.2% (gegenüber 64.3% bei Opus 4.7) und schlägt frühere Opus-Modelle auf CursorBench auf jeder Effort-Stufe; starke Praxisberichte zu großen Refactorings und dateiübergreifender Fehlersuche
- Lässt Mängel im selbst generierten Code etwa 4x seltener unbeanstandet durchgehen als Opus 4.7; großer Sprung beim mathematischen Reasoning (USAMO 2026: 96.7% statt 69.3%)
- 1M-Token-Kontext und 128K Output zum unveränderten Preis von $5/$25, ohne Long-Context-Aufschlag; Batch-API 50% günstiger ($2.50/$12.50)
- Fast Mode (Research Preview) liefert bis zu 2.5x Output-Tempo für $10/$50, 3x günstiger als der Fast-Tarif von Opus 4.7 ($30/$150)
- Einzigartige API-Features für Agents: System-Messages mitten in der Konversation, die den Prompt-Cache erhalten, und Dynamic Workflows, die in Claude Code parallele Subagents starten
- 84% auf Online-Mind2Web (Browser-Automatisierung) und Rekordwert auf dem Legal Agent Benchmark (erstes Modell über 10% All-Pass); stark bei Enterprise-Wissensarbeit (Box meldet intern 87% statt 77%)
- Berichte über Regressionen im Turn-by-Turn-Betrieb: übersah offensichtliche Anweisungen in Planungsdokumenten, beantwortete nur einen schmalen Ausschnitt des Ziels und generierte einfache UI im One-Shot schlechter als 4.7
- Schreibstil von Intensivnutzern kritisiert: übertriebenes Relativieren, überängstliches Redigieren, das 'alles Mutige oder Witzige herausschneidet' (Steve Yegge), und Widerspruchsschleifen selbst gegen gut belegte Thesen
- Sprachmisch-Macke: Nutzer berichten von zufälligen chinesischen, kyrillischen oder griechischen Einschüben in langen Recherche-Threads
- Sichtbarer Qualitätsabfall jenseits von ~200K Tokens im Praxiseinsatz, trotz des beworbenen 1M-Fensters
- Rückschritt auf Vending-Bench: fiel etwa 30x häufiger auf Betrüger-Lieferanten herein als 4.7 und verhandelt schlechter (eine Nebenwirkung des strikteren Ehrlichkeits-Alignments)
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 4.8
Ein Drop-in-Upgrade für Nutzer von Opus 4.7: identische API-Oberfläche und $5/$25 mit echten Zugewinnen bei langlaufendem agentischem Coding, Code-Review und Enterprise-Analysen. Wählen Sie es, wenn Sie Claude Code, dateiübergreifende Migrationen, Security-Audits oder Agent-Pipelines betreiben, die über viele Schritte prüfen, handeln und verifizieren. Verzichten Sie darauf für schnelle One-Shot-UI-Snippets oder Prompts, die eng auf das Verhalten von 4.7 abgestimmt sind, wo Nutzer Regressionen melden, und greifen Sie zu Sonnet 5 ($3/$15, Einführungspreis $2/$10 bis Aug 2026), wenn Kosten wichtiger sind als maximale Leistung. Texter, die empfindlich auf Relativieren und überängstliches Redigieren reagieren, könnten seinen Stil frustrierend finden.
Was die Menge sagt
Zu Llama 4 (Scout / Maverick)
Noch keine Urteile. Ergreifen Sie als Erster das Wort.
Zu Claude Opus 4.8
“Writing took a hit. It hedges everything and edits any bold or funny line out of my drafts. Also caught it answering a narrow slice of my planning doc and calling it done.”
“Threw USAMO-level math at it for a lark and it just grinds through. 96.7 vs 69 for 4.7 tracks with what I see. Same $5/$25, 1M context, no excuse not to switch.”
“Upgraded from 4.7 for a monorepo refactor and the difference is real. It actually flags its own sketchy code instead of shipping it. Multi-file bug hunts feel way less babysat.”
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Häufige Fragen
Ist Llama 4 (Scout / Maverick) besser als Claude Opus 4.8?
Die Menge steht aktuell hinter Claude Opus 4.8: 57% empfehlen es, gegenüber 50% für Llama 4 (Scout / Maverick) (3 Stimmen). Bei Reasoning schneidet Claude Opus 4.8 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 4.8?
Llama 4 (Scout / Maverick) ist günstiger: Es startet bei $0.60/1M out (Maverick, hosted), während Claude Opus 4.8 bei $25/1M out startet.
Was kosten Llama 4 (Scout / Maverick) und Claude Opus 4.8 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 4.8: $5/1M in pro 1M Input-Tokens, $25/1M out pro 1M Output-Tokens.