Face-à-face
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) et Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 2 votes de la communauté, Claude Haiku 4.5 arrive en tête avec 67 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez Claude Haiku 4.5 : l'arène le note 3/5, contre 2.5/5 pour Llama 4 (Scout / Maverick). Côté budget, Llama 4 (Scout / Maverick) l'emporte : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), contre $5/1M out pour Claude Haiku 4.5.
Comparaison ligne par ligne
Forces et faiblesses
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efficacité MoE : seulement 17B de paramètres actifs par token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), pour un chat proche de la classe GPT-4o à une fraction du calcul
- Inférence hébergée très bon marché : Maverick dès environ $0.15/1M en entrée et $0.60/1M en sortie ; Scout dès environ $0.10/$0.30 sur DeepInfra ou $0.11/$0.34 sur Groq
- Multimodalité native à fusion précoce (texte plus images, testée jusqu'à 8 images) dans un modèle à poids ouverts
- Le plus grand contexte nominal de tous les modèles à poids ouverts à sa sortie : 10M de tokens sur Scout, 1M sur Maverick
- Scout tient sur un seul GPU H100 avec quantification Int4 ; pré-entraîné sur 200 langues
- Débit élevé : 17B de paramètres actifs atteignent 500+ tokens/s chez les fournisseurs rapides (Groq annonce Scout à 594 TPS)
- Confiance dans les benchmarks entamée : Meta a soumis à LMArena une variante Maverick non publiée optimisée pour le chat (ELO 1417), ce que les développeurs ont jugé trompeur puisque les poids publics scorent plus bas
- Les promesses de long contexte s'effondrent en pratique : Scout a obtenu ~15,6 % à 128K sur Fiction.LiveBench contre 90,6 % pour Gemini 2.5 Pro, et les hébergeurs plafonnent Scout bien en dessous de 10M (par ex. ~320K sur DeepInfra)
- Codage largement éreinté sur r/LocalLlama et HN, perdant face à DeepSeek V3, au prix similaire, sur les vraies tâches de développement
- Pas open source au sens OSI : la licence exclut les entreprises domiciliées dans l'UE, exige une licence spéciale au-delà de 700M de MAU et impose le branding Llama
- Les 109B/400B de paramètres totaux sont trop gros pour les GPU grand public, et la lignée s'est enlisée : aucune variante de raisonnement n'est sortie et Behemoth n'a jamais été publié
Claude Haiku 4.5
- 73,3 % sur SWE-bench Verified, soit environ 90 % du codage agentique de Sonnet 4.5 pour un tiers du prix
- Rapide : plus de 2x la vitesse de Sonnet 4 selon Anthropic, des clients au lancement rapportant 4-5x plus vite que Sonnet 4.5 ; ~92-110 tokens/s en sortie mesurés par Artificial Analysis
- Les développeurs rapportent des modifications de code précises et localisées qui évitent de toucher au code non concerné, mieux que la classe GPT-5 mini lors des premiers tests
- Prend en charge à la fois l'entrée vision et la réflexion étendue, chose rare à ce niveau de prix au lancement
- Bien adapté comme modèle exécutant dans les configurations multi-agents (Sonnet/Opus planifient, des sous-agents Haiku parallèles exécutent)
- Lectures du cache de prompts à $0.10/1M et remise de 50 % via l'API Batch réduisant encore le coût réel
- $5/1M en sortie, c'est cher pour un petit modèle : les paliers Gemini Flash et GPT mini le battent de plusieurs fois sur les tâches à forte sortie
- Contexte de 200K (contre 1M pour les Sonnet 5/Opus de la famille) et 64K de sortie max limitent le travail sur les grandes bases de code et les longues sorties
- Raisonnement inter-domaines médiocre : les utilisateurs rapportent des résultats faibles sur les tâches de connaissance de type GPQA, MedQA, MMMU
- Débit très variable en pratique (82-208 tokens/s rapportés) et qualité qui se dégrade sur les longues sessions agentiques de 7-8+ minutes
- Cutoff de connaissances (fiable jusqu'à fév. 2025) daté au regard des standards de mi-2026
Rendez votre verdict
Une recommandation par outil et par gladiateur. Elle façonne le score de foule que tout le monde voit.
Le verdict de l'arène sur Llama 4 (Scout / Maverick)
Choisissez Llama 4 si vous avez besoin d'un modèle multimodal bon marché, rapide et auto-hébergeable pour du chat à fort volume, de l'extraction ou des charges multilingues hors UE ; Maverick approche la qualité de GPT-4o pour environ un dixième du prix. Évitez-le pour le codage, le raisonnement difficile ou la vraie récupération sur un million de tokens, où DeepSeek, Qwen 3 et Gemini le surpassent nettement. Face à Llama 3.3 70B, il ajoute la vision native et une fenêtre plus longue, mais beaucoup de développeurs ont trouvé l'ancien modèle dense ou Qwen plus fiables pour la pure qualité textuelle, et le contexte de 10M reste surtout un chiffre sur le papier.
Le verdict de l'arène sur Claude Haiku 4.5
Choisissez Haiku 4.5 si vous êtes sur la stack Anthropic et avez besoin d'une qualité de codage proche de Sonnet avec une faible latence pour un tiers du prix : c'est un bond énorme par rapport à Haiku 3.5 et il excelle comme modèle exécutant dans les pipelines multi-agents. Il reste le petit modèle actuel d'Anthropic en juillet 2026, donc le palier économique par défaut pour les produits basés sur Claude. Évitez-le pour le raisonnement inter-domaines profond, les très grandes bases de code (plafond de contexte de 200K) ou la pure chasse au coût par token, où les paliers Gemini Flash et GPT mini sont désormais moins chers, et passez à Sonnet 5 quand la qualité compte plus que la vitesse.
Ce qu'en dit la foule
À propos de Llama 4 (Scout / Maverick)
Pas encore de verdict. Soyez le premier à vous exprimer.
À propos de 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.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Llama 4 (Scout / Maverick) est-il meilleur que Claude Haiku 4.5 ?
La foule penche aujourd'hui pour Claude Haiku 4.5 : 67 % le recommandent, contre 50 % pour Llama 4 (Scout / Maverick) (2 votes). Sur le critère Raisonnement, Claude Haiku 4.5 obtient la meilleure note (3/5 contre 2.5/5). Le bon choix dépend de votre usage. La comparaison ligne par ligne de cette page passe en revue les prix, les caractéristiques clés et les notes de l'arène.
Lequel est le moins cher, Llama 4 (Scout / Maverick) ou Claude Haiku 4.5 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) est le moins cher : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), tandis que Claude Haiku 4.5 démarre à $5/1M out.
Combien coûtent Llama 4 (Scout / Maverick) et Claude Haiku 4.5 par million de tokens ?
Llama 4 (Scout / Maverick) : $0.15/1M in (Maverick, hosted) par million de tokens en entrée, $0.60/1M out (Maverick, hosted) par million de tokens en sortie. Claude Haiku 4.5 : $1/1M in par million de tokens en entrée, $5/1M out par million de tokens en sortie.