Cara a cara
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) y Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 2 votos de la comunidad, Claude Haiku 4.5 va en cabeza con un 67 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige Claude Haiku 4.5: la arena lo puntúa con 3/5, frente a 2.5/5 de Llama 4 (Scout / Maverick). En presupuesto gana Llama 4 (Scout / Maverick): empieza en $0.60/1M out (Maverick, hosted), frente a $5/1M out de Claude Haiku 4.5.
Comparación línea a línea
Fortalezas y debilidades
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Eficiencia MoE: solo 17B de parámetros activos por token (Scout 109B/16 expertos, Maverick 400B/128 expertos), logrando un chat casi de clase GPT-4o con una fracción del cómputo
- Inferencia alojada muy barata: Maverick desde unos $0.15/1M de entrada y $0.60/1M de salida; Scout desde unos $0.10/$0.30 en DeepInfra o $0.11/$0.34 en Groq
- Multimodalidad nativa de fusión temprana (texto más imágenes, probada hasta con 8 imágenes) en un modelo de pesos abiertos
- El mayor contexto nominal de cualquier modelo de pesos abiertos en su lanzamiento: 10M de tokens en Scout, 1M en Maverick
- Scout cabe en una sola GPU H100 con cuantización Int4; preentrenado en 200 idiomas
- Alto rendimiento: los 17B de parámetros activos alcanzan 500+ tokens/s en proveedores rápidos (Groq lista Scout a 594 TPS)
- Confianza en los benchmarks dañada: Meta envió a LMArena una variante de Maverick no publicada optimizada para chat (ELO 1417), lo que los desarrolladores tacharon de engañoso porque los pesos públicos puntúan más bajo
- Las promesas de contexto largo se derrumban en la práctica: Scout obtuvo ~15,6 % a 128K en Fiction.LiveBench frente al 90,6 % de Gemini 2.5 Pro, y los proveedores alojados capan a Scout muy por debajo de 10M (p. ej. ~320K en DeepInfra)
- Codificación muy criticada en r/LocalLlama y HN, perdiendo frente a DeepSeek V3, de precio similar, en tareas reales de desarrollo
- No es open source según la OSI: la licencia excluye a las empresas domiciliadas en la UE, exige una licencia especial por encima de 700M de MAU y obliga a usar la marca Llama
- Los 109B/400B de parámetros totales son demasiado grandes para GPU de consumo, y el linaje se estancó: no salió ninguna variante de razonamiento y Behemoth nunca se publicó
Claude Haiku 4.5
- 73,3 % en SWE-bench Verified, cerca del 90 % de la codificación agéntica de Sonnet 4.5 a un tercio del precio
- Rápido: más de 2x la velocidad de Sonnet 4 según Anthropic, con clientes de lanzamiento reportando 4-5x más rápido que Sonnet 4.5; ~92-110 tokens/s de salida medidos por Artificial Analysis
- Los desarrolladores reportan ediciones de código precisas y localizadas que evitan tocar código ajeno, mejor que la clase GPT-5 mini en las primeras pruebas
- Admite tanto entrada de visión como razonamiento extendido, algo raro en este nivel de precio en el lanzamiento
- Muy adecuado como modelo ejecutor en configuraciones multiagente (Sonnet/Opus planifican, subagentes Haiku paralelos ejecutan)
- Lecturas de caché de prompts a $0.10/1M y 50 % de descuento por API Batch que reducen aún más el coste efectivo
- $5/1M de salida es caro para un modelo pequeño: los niveles Gemini Flash y GPT mini lo baten varias veces en tareas con mucha salida
- Contexto de 200K (frente a 1M de sus hermanos Sonnet 5/Opus) y salida máxima de 64K limitan el trabajo con grandes bases de código y salidas largas
- Razonamiento entre dominios mediocre: los usuarios reportan resultados flojos en tareas de conocimiento tipo GPQA, MedQA, MMMU
- El rendimiento varía mucho en la práctica (82-208 tokens/s reportados) y la calidad se degrada en sesiones agénticas largas de 7-8+ minutos
- El cutoff de conocimiento (fiable hasta feb. 2025) queda anticuado para los estándares de mediados de 2026
Dicta tu veredicto
Una recomendación por herramienta y por gladiador. Moldea la puntuación de la multitud que ven todos.
El veredicto de la arena sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
Elija Llama 4 si necesita un modelo multimodal barato, rápido y autoalojable para chat de alto volumen, extracción o cargas multilingües fuera de la UE; Maverick se acerca a la calidad de GPT-4o por aproximadamente una décima parte del precio. Evítelo para codificación, razonamiento difícil o recuperación genuina de un millón de tokens, donde DeepSeek, Qwen 3 y Gemini lo superan con claridad. Frente a Llama 3.3 70B añade visión nativa y una ventana más larga, pero muchos desarrolladores encontraron el antiguo modelo denso o Qwen más fiables en pura calidad de texto, y el contexto de 10M es sobre todo un número sobre el papel.
El veredicto de la arena sobre Claude Haiku 4.5
Elija Haiku 4.5 si está en el stack de Anthropic y necesita calidad de codificación casi de Sonnet con baja latencia y a un tercio del precio: es un salto enorme desde Haiku 3.5 y sobresale como modelo ejecutor en pipelines multiagente. Sigue siendo el modelo pequeño vigente de Anthropic a julio de 2026, así que es el nivel barato por defecto para productos basados en Claude. Evítelo para razonamiento profundo entre dominios, bases de código muy grandes (techo de contexto de 200K) o la pura caza del coste por token, donde los niveles Gemini Flash y GPT mini ya son más baratos, y suba a Sonnet 5 cuando la calidad importe más que la velocidad.
Lo que dice la multitud
Sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre 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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Preguntas frecuentes
¿Es Llama 4 (Scout / Maverick) mejor que Claude Haiku 4.5?
La multitud se inclina hoy por Claude Haiku 4.5: el 67 % lo recomienda, frente al 50 % de Llama 4 (Scout / Maverick) (2 votos). En Razonamiento, Claude Haiku 4.5 puntúa más alto (3/5 frente a 2.5/5). La mejor opción depende de tu caso de uso. La comparación línea a línea de esta página desglosa precios, características clave y las puntuaciones de la arena.
¿Cuál es más barata, Llama 4 (Scout / Maverick) o Claude Haiku 4.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) es más barata: empieza en $0.60/1M out (Maverick, hosted), mientras que Claude Haiku 4.5 empieza en $5/1M out.
¿Cuánto cuestan Llama 4 (Scout / Maverick) y Claude Haiku 4.5 por millón de tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) por millón de tokens de entrada, $0.60/1M out (Maverick, hosted) por millón de tokens de salida. Claude Haiku 4.5: $1/1M in por millón de tokens de entrada, $5/1M out por millón de tokens de salida.