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Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Sonnet 5: Wer gewinnt das KI-Modell-Duell 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) und Claude Sonnet 5 ($15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)) sind 2026 zwei der meistgenutzten KI-Modelle. Bei 3 Stimmen der Community führt Claude Sonnet 5 mit 57% Zustimmung.
Schnelles Urteil
Bei Reasoning wählen Sie Claude Sonnet 5: 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 $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) für Claude Sonnet 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 Sonnet 5
- Große agentische Zugewinne gegenüber Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% statt 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% statt 78.5%, SWE-bench Pro 63.2% statt 58.1%
- Erreicht Opus 4.8 bei Wissensarbeit (GDPval-AA v2: 1,618 vs 1,615) und liegt bei Humanity's Last Exam mit Tools fast gleichauf (57.4% vs 57.9%), zu 60% des Preises von Opus 4.8 (40% im Einführungszeitraum)
- 1M Token Kontextfenster und 128K max. Output; Einführungspreis von $2/$10 pro 1M Tokens bis zum 31. Aug 2026
- Beharrliches, selbstprüfendes Agent-Verhalten: Praxistests zeigen, dass es den eigenen Code testet und an harten Problemen bis zur Lösung iteriert, anders als Sonnet 4.6
- Erstes Sonnet mit der Effort-Stufe xhigh und hochauflösender Vision (Bilder bis 2576px); adaptives Thinking standardmäßig aktiviert
- Höhere Code-Review-Präzision als Sonnet 4.6 (38-40% statt 29%), mit weniger False-Positive-Befunden
- Der neue Tokenizer bläht die Token-Zahl für denselben Text um rund 30% auf (1.0-1.35x laut Anthropic; ~1.4x Englisch, ~1.28x Python gemessen von Simon Willison), was die effektiven Kosten trotz unverändertem Listenpreis erhöht
- Wortreich und token-hungrig: ~$2.29 pro Aufgabe statt ~$1.20 bei Sonnet 4.6 in unabhängigen Tests (Platz 101 von 161 bei der Kosteneffizienz); bei hohem Effort können die Kosten pro Aufgabe über Opus 4.8 liegen
- Messbar langsamer als Sonnet 4.6 bei kleinen Routine-Edits und neigt zum Over-Engineering einfacher Aufgaben (Praxistest von CodeRabbit)
- Sampling-Parameter (temperature, top_p, top_k) entfernt; Nicht-Standardwerte liefern einen 400-Fehler und brechen bestehende Pipelines
- Gemischte Launch-Stimmung auf HN/Reddit: Das Label '5' galt als vollmundig, und striktere Cybersecurity-Schutzmechanismen können harmlose sicherheitsnahe Arbeit verweigern
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 Sonnet 5
Wählen Sie Sonnet 5, wenn Sie Coding-, Terminal- oder Computer-Use-Agents betreiben und fast Opus-4.8-Qualität zu Sonnet-Preisen wollen, besonders im Einführungszeitraum mit $2/$10; auf low und medium Effort ist es ein striktes Upgrade gegenüber Sonnet 4.6. Kalkulieren Sie den neuen Tokenizer und die Wortfülle ein: Die realen Kosten pro Aufgabe liegen deutlich über Sonnet 4.6, und auf den höchsten Effort-Stufen kann Opus 4.8 pro gelöster Aufgabe das bessere Geschäft sein. Meiden Sie es für latenzsensible kleine Edits oder Pipelines, die auf temperature und top_p angewiesen sind, denn diese liefern jetzt Fehler. Sonnet 4.6 bleibt die pragmatische Wahl für Workloads mit vielen winzigen Diffs.
Was die Menge sagt
Zu Llama 4 (Scout / Maverick)
Noch keine Urteile. Ergreifen Sie als Erster das Wort.
Zu Claude Sonnet 5
“Cheap per token, pricey per task. Independent tests had it near $2.29 a task vs $1.20 on 4.6, and at high effort it can out-cost Opus 4.8. It will not stop talking.”
“Terminal-Bench going 67 to 80 over Sonnet 4.6 matches what I see. My CI-fix agent went from constant babysitting to mostly hands-off overnight.”
“Matches Opus 4.8 on knowledge work at 60% of the price, and the intro $2/$10 window makes it silly value. My research agent runs on Sonnet 5 now, zero regrets.”
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Häufige Fragen
Ist Llama 4 (Scout / Maverick) besser als Claude Sonnet 5?
Die Menge steht aktuell hinter Claude Sonnet 5: 57% empfehlen es, gegenüber 50% für Llama 4 (Scout / Maverick) (3 Stimmen). Bei Reasoning schneidet Claude Sonnet 5 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 Sonnet 5?
Llama 4 (Scout / Maverick) ist günstiger: Es startet bei $0.60/1M out (Maverick, hosted), während Claude Sonnet 5 bei $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) startet.
Was kosten Llama 4 (Scout / Maverick) und Claude Sonnet 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 Sonnet 5: $3/1M in ($2 intro until 2026-08-31) pro 1M Input-Tokens, $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) pro 1M Output-Tokens.