Face-à-face
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.5 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) et Claude Opus 4.5 ($25/1M out) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Comparez-les ligne par ligne ci-dessous, puis rendez votre verdict.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez Claude Opus 4.5 : l'arène le note 3.5/5, 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 $25/1M out pour Claude Opus 4.5.
Comparaison ligne par ligne
À partir de
$0.60/1M out (Maverick, hosted)Pas d'API payante officielle de Meta ; tarifs hébergés tiers typiques indiqués pour Maverick (Scout dès ~$0.10/$0.30 par million sur DeepInfra, $0.11/$0.34 sur Groq). Le contexte de Scout en hébergé est plafonné bien en dessous de la spec nominale de 10M (par ex. ~320K sur DeepInfra).
$25/1M outPrix catalogue officiel de l'API Anthropic pour claude-opus-4-5 (palier unique, sans supplément long contexte ; contexte 200K, sortie max 64K) ; même tarif $5/$25 que ses successeurs Opus 4.6-4.8 ; remise batch de 50 % et mise en cache des prompts applicables. Vérifié sur l'aperçu des modèles de platform.claude.com en 2026-07.
Éditeur
Meta
Anthropic
Fenêtre de contexte
10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)
200K tokens
Prix en entrée
$0.15/1M in (Maverick, hosted)
$5/1M in
Prix en sortie
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
$25/1M out
Modalités
text, vision (image input)
text, vision
Poids ouverts
Oui
Non
Score de la foule
50%(0)
50%(0)
Notes de l'arène (1-5)
Raisonnement
2.5
3.5
Code
2.0
3.5
Écriture
2.5
3.5
Vitesse
4.5
2.5
Rapport qualité-prix
3.5
2.5
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 Opus 4.5
- Premier modèle à dépasser 80 % sur SWE-bench Verified (80,9 % au lancement), devant Gemini 3 Pro et GPT-5.1 en codage réel
- Baisse de prix de 66 % par rapport à Opus 4.1 ($5/$25 contre $15/$75 par million de tokens), rendant le niveau Opus viable pour les charges de production
- 48 à 76 % de tokens de sortie en moins que Sonnet 4.5 à qualité égale ou supérieure, ce qui amplifie la baisse de prix
- Le paramètre effort (introduit avec ce modèle) permet aux développeurs d'arbitrer profondeur de raisonnement, coût et latence à chaque appel
- Retours de terrain solides : refactorisations complexes réussies du premier coup, conditions de course détectées là où d'autres modèles passaient à côté, convergence en ~4 itérations agentiques contre ~10 pour les rivaux
- +29 % sur Vending-Bench par rapport à Sonnet 4.5, avec moins d'impasses sur les tâches autonomes de longue haleine
- Fenêtre de contexte de 200K seulement (64K de sortie max), loin du 1M de Gemini 3 Pro et des Claude plus récents ; des utilisateurs ont signalé une attention sélective au-delà de ~70 % de remplissage du contexte
- Réservé au lancement aux offres Max à $100-200/mois dans les applis Claude ; les abonnés Pro en étaient exclus et les gros utilisateurs atteignaient quand même les limites (HN a parlé d'économies de bouts de chandelle)
- Latence modérée ; la réflexion étendue ajoute du coût et du délai sur les tâches simples
- Dépassé depuis début 2026 : Opus 4.6/4.7/4.8 coûtent les mêmes $5/$25 avec un contexte de 1M et de meilleurs benchmarks, ce qui prive 4.5 de tout avantage tarifaire
- Surface API héritée : réflexion étendue manuelle via budget_tokens plutôt que la réflexion adaptative des Claude plus récents
Rendez votre verdict
Une recommandation par outil et par gladiateur. Elle façonne le score de foule que tout le monde voit.
Llama 4 (Scout / Maverick)$0.60/1M out (Maverick, hosted)
50%score de la foule · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%score de la foule · 0
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 Opus 4.5
Ne choisissez Claude Opus 4.5 que si vous avez une charge de travail déjà réglée et figée sur ce snapshot (claude-opus-4-5-20251101) et que vous avez besoin de stabilité. Ce fut une sortie marquante, la première à dépasser 80 % sur SWE-bench Verified avec une baisse de prix de 66 % par rapport à Opus 4.1, mais Anthropic vend désormais Opus 4.6 à 4.8 au même tarif de $5/$25 avec une fenêtre de contexte de 1M et de meilleurs scores. Pour tout nouveau projet, préférez Opus 4.8 ; si le coût prime, Sonnet 5 offre un codage proche d'Opus à $3/$15 (tarif de lancement $2/$10 jusqu'en août 2026). Évitez-le totalement si vos prompts approchent le plafond de contexte de 200K.
Poursuivez la comparaison
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Questions fréquentes
Llama 4 (Scout / Maverick) est-il meilleur que Claude Opus 4.5 ?
Sur le critère Raisonnement, Claude Opus 4.5 obtient la meilleure note (3.5/5 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 Opus 4.5 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) est le moins cher : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), tandis que Claude Opus 4.5 démarre à $25/1M out.
Combien coûtent Llama 4 (Scout / Maverick) et Claude Opus 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 Opus 4.5 : $5/1M in par million de tokens en entrée, $25/1M out par million de tokens en sortie.