Cara a cara
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Sonnet 5: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) y Claude Sonnet 5 ($15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 3 votos de la comunidad, Claude Sonnet 5 va en cabeza con un 57 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige Claude Sonnet 5: 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 $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) de Claude Sonnet 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 Sonnet 5
- Grandes mejoras agénticas sobre Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80,4 % frente a 67,0 %, OSWorld-Verified 81,2 % frente a 78,5 %, SWE-bench Pro 63,2 % frente a 58,1 %
- Iguala a Opus 4.8 en trabajo de conocimiento (GDPval-AA v2: 1.618 frente a 1.615) y casi lo empata en Humanity's Last Exam con herramientas (57,4 % frente a 57,9 %) al 60 % del precio de Opus 4.8 (40 % durante la ventana de lanzamiento)
- Ventana de contexto de 1M de tokens y salida máxima de 128K; precio de lanzamiento de $2/$10 por millón de tokens hasta el 31 de agosto de 2026
- Comportamiento de agente persistente y autoverificador: las reseñas prácticas destacan que prueba su propio código e itera en problemas difíciles hasta resolverlos, a diferencia de Sonnet 4.6
- Primer Sonnet con nivel de esfuerzo xhigh y visión de alta resolución (imágenes de 2576px); razonamiento adaptativo activado por defecto
- Mayor precisión en revisión de código que Sonnet 4.6 (38-40 % frente a 29 %), con menos hallazgos falsos positivos
- El nuevo tokenizador infla el recuento de tokens en torno a un 30 % para el mismo texto (1,0-1,35x según Anthropic; ~1,4x en inglés, ~1,28x en Python medido por Simon Willison), elevando el coste efectivo pese al precio de lista sin cambios
- Verboso y devorador de tokens: ~$2.29 por tarea frente a ~$1.20 de Sonnet 4.6 en pruebas independientes (puesto 101 de 161 en eficiencia de coste); a esfuerzo alto, el coste por tarea puede superar a Opus 4.8
- Medible y claramente más lento que Sonnet 4.6 en pequeñas ediciones rutinarias y propenso a sobreingeniería en tareas simples (reseña práctica de CodeRabbit)
- Parámetros de muestreo (temperature, top_p, top_k) eliminados; los valores no predeterminados devuelven un error 400, rompiendo pipelines existentes
- El sentimiento de lanzamiento en HN/Reddit fue mixto: la etiqueta « 5 » se vio como una sobrepromesa, y unas salvaguardas de ciberseguridad más estrictas pueden rechazar trabajo benigno relacionado con seguridad
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 Sonnet 5
Elija Sonnet 5 si opera agentes de codificación, de terminal o de computer-use y quiere calidad cercana a Opus 4.8 a precios Sonnet, sobre todo durante la ventana de lanzamiento a $2/$10; es una mejora estricta sobre Sonnet 4.6 a esfuerzo bajo y medio. Presupueste el nuevo tokenizador y su verbosidad: los costes reales por tarea superan con claridad a Sonnet 4.6, y en los niveles de esfuerzo más altos Opus 4.8 puede salir mejor por tarea resuelta. Evítelo para pequeñas ediciones sensibles a la latencia o pipelines que dependan de temperature y top_p, que ahora dan error. Sonnet 4.6 sigue siendo la opción pragmática para cargas de gran volumen con diffs mínimos.
Lo que dice la multitud
Sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre 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.”
Sigue comparando
Preguntas frecuentes
¿Es Llama 4 (Scout / Maverick) mejor que Claude Sonnet 5?
La multitud se inclina hoy por Claude Sonnet 5: el 57 % lo recomienda, frente al 50 % de Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votos). En Razonamiento, Claude Sonnet 5 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 Sonnet 5?
Llama 4 (Scout / Maverick) es más barata: empieza en $0.60/1M out (Maverick, hosted), mientras que Claude Sonnet 5 empieza en $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31).
¿Cuánto cuestan Llama 4 (Scout / Maverick) y Claude Sonnet 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 Sonnet 5: $3/1M in ($2 intro until 2026-08-31) por millón de tokens de entrada, $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) por millón de tokens de salida.