Cara a cara
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) y Claude Opus 4.7 ($25/1M out) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 3 votos de la comunidad, Claude Opus 4.7 va en cabeza con un 57 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige Claude Opus 4.7: la arena lo puntúa con 4.5/5, 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 $25/1M out de Claude Opus 4.7.
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 Opus 4.7
- 87,6 % en SWE-bench Verified (desde el 80,8 % de Opus 4.6) y 64,3 % en SWE-bench Pro en el lanzamiento, por delante de GPT-5.4 (57,7 %) y Gemini 3.1 Pro (54,2 %)
- Ventana de contexto de 1M de tokens y salida máxima de 128K a tarifa plana de $5/$25 sin recargo por contexto largo (300K de salida vía API Batch en beta)
- Primer Claude con visión de alta resolución: acepta imágenes de hasta 2576px en el lado largo con coordenadas precisas al píxel, ~3x más detalle que antes
- Revisión de código sobresaliente: encuentra más bugs reales con mejor razonamiento entre archivos que sus rivales en pruebas independientes, y comete un 21 % menos de errores de razonamiento documental que Opus 4.6
- Control fino del coste con el nuevo nivel de esfuerzo xhigh y los Task Budgets (beta): 4.7 a esfuerzo low iguala aproximadamente la calidad de salida de 4.6 a esfuerzo medium
- Conocimiento reciente: cutoff fiable de enero de 2026, el más fresco de cualquier modelo Claude en su lanzamiento
- El nuevo tokenizador infla el recuento de tokens en torno a un 30 % para el mismo texto frente a los modelos previos a 4.7 (según la propia documentación de Anthropic), elevando el coste efectivo por petición pese al precio de lista sin cambios
- Muy verboso en uso agéntico: un benchmark halló que GPT-5.5 usaba un 72 % menos de tokens de salida en tareas de codificación equivalentes, y los analistas califican su narración de sobrecomunicativa
- Cambios de API que rompen migraciones: temperature/top_p/top_k y budget_tokens de razonamiento devuelven ahora errores 400, y el texto de razonamiento queda oculto por defecto
- Latencia moderada con turnos de varios minutos a esfuerzo alto; el modo rápido es una vista previa de investigación premium ya obsoleta en 4.7
- Superado por Opus 4.8 al mismo precio de $5/$25 en ~3 meses, y las salvaguardas de ciberseguridad en tiempo real pueden dar falsos positivos en trabajo de seguridad legítimo
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 Opus 4.7
Elija Opus 4.7 solo si ya está fijado a él por reproducibilidad: Opus 4.8 cuesta los mismos $5/$25, mantiene una superficie de API idéntica y lo supera, siendo la mejor opción por defecto para proyectos nuevos. Sigue siendo una elección muy sólida para codificación agéntica, revisión de código y trabajo documental con contexto de 1M, y supone una clara mejora sobre Opus 4.6. Los equipos que migren desde 4.6 deben presupuestar cambios de API que rompen compatibilidad y un tokenizador que genera en torno a un 30 % más de tokens por prompt. Los usuarios sensibles al coste deberían mirar Sonnet 5, que ofrece calidad casi de Opus a $3/$15 (precio de lanzamiento $2/$10 hasta el 31 de agosto de 2026).
Lo que dice la multitud
Sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre 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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Preguntas frecuentes
¿Es Llama 4 (Scout / Maverick) mejor que Claude Opus 4.7?
La multitud se inclina hoy por Claude Opus 4.7: el 57 % lo recomienda, frente al 50 % de Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votos). En Razonamiento, Claude Opus 4.7 puntúa más alto (4.5/5 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 Opus 4.7?
Llama 4 (Scout / Maverick) es más barata: empieza en $0.60/1M out (Maverick, hosted), mientras que Claude Opus 4.7 empieza en $25/1M out.
¿Cuánto cuestan Llama 4 (Scout / Maverick) y Claude Opus 4.7 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 Opus 4.7: $5/1M in por millón de tokens de entrada, $25/1M out por millón de tokens de salida.