Face-à-face

Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.6 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?

Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) et Claude Opus 4.6 ($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 4.6 : l'arène le note 4/5, 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 4.6.

Comparaison ligne par ligne

Critères

Llama 4 (Scout / Maverick)

Claude Opus 4.6

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 outPalier standard à $5/$25 par million de tokens ; le contexte 1M complet est désormais au tarif standard (le supplément de lancement de $10/$37.50 au-delà de 200K tokens a ensuite été supprimé), API batch à -50 % ($2.50/$12.50), inférence US uniquement (inference_geo) avec multiplicateur 1,1x.

Éditeur

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 4.6

80,8 % sur SWE-bench Verified (moyenne sur 25 essais) et meilleur score Terminal-Bench 2.0 au lancement, le modèle de codage agentique leader de sa génération (fév. 2026)
Premier Opus avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens : 76 % sur MRCR v2 8-needle à 1M de tokens contre 18,5 % pour Sonnet 4.5
Grand bond en raisonnement par rapport à Opus 4.5 : ARC-AGI-2 à 68,8 % contre 37,6 %, +190 Elo sur les tâches à valeur économique GDPval-AA (~144 Elo au-dessus de GPT-5.2)
Prix d'Opus 4.5 conservé ($5/$25 par million de tokens) malgré les gains ; le contexte 1M complet est désormais facturé au tarif standard, remise batch de 50 %
Réflexion adaptative plus paramètre effort (low/medium/high/max) pour arbitrer intelligence, latence et coût à chaque requête
Comportement d'agent autonome solide : parallélise le travail et demande moins d'encadrement qu'Opus 4.5 (Vibe Check d'Every.to)
Plus lent et plus verbeux qu'Opus 4.5 ; des testeurs rapportent un rythme qui « flanche sous charge » sur les longues sessions agentiques (Every.to)
Régression en écriture : en tests à l'aveugle, l'équipe d'Every.to a préféré la prose d'Opus 4.5, et 4.6 montre davantage de tics d'IA du type « X, pas Y »
Fait parfois des modifications inattendues et « ne connaît pas toujours ses propres compétences », exigeant une supervision plus étroite que GPT-5.x Codex selon les testeurs
Dépassé en quelques mois par Opus 4.7 et 4.8 au même prix de $5/$25, et le mode rapide n'est pas disponible sur 4.6 depuis juin 2026 (les requêtes s'exécutent à vitesse standard)
Certains développeurs évoquent une lassitude des benchmarks : les gains quotidiens en codage par rapport à 4.5 se ressentent moins que ne le suggèrent les scores, et SWE-bench est resté stable face à 4.5 (80,8 % contre 80,9 %)

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 4.6$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 4.6

Une nette amélioration par rapport à Opus 4.5 pour le codage agentique et le long contexte à prix identique, et il dominait les benchmarks de codage agentique à son lancement. À la mi-2026 cependant, il y a peu de raisons de démarrer de nouveaux projets dessus : Opus 4.8 coûte les mêmes $5/$25 et le surpasse sur toute la ligne ; choisissez donc 4.6 surtout pour figer un comportement déjà validé. Les rédacteurs devraient l'éviter, les tests à l'aveugle ayant préféré la prose d'Opus 4.5, et les utilisateurs sensibles à la latence noteront qu'il est plus lent que 4.5, sans option de mode rapide.

Poursuivez la comparaison

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Questions fréquentes

Llama 4 (Scout / Maverick) est-il meilleur que Claude Opus 4.6 ?

Sur le critère Raisonnement, Claude Opus 4.6 obtient la meilleure note (4/5 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 4.6 ?

Llama 4 (Scout / Maverick) est le moins cher : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), tandis que Claude Opus 4.6 démarre à $25/1M out.

Combien coûtent Llama 4 (Scout / Maverick) et Claude Opus 4.6 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 4.6 : $5/1M in par million de tokens en entrée, $25/1M out par million de tokens en sortie.