Face-à-face
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) et Claude Opus 4.7 ($25/1M out) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 3 votes de la communauté, Claude Opus 4.7 arrive en tête avec 57 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez Claude Opus 4.7 : l'arène le note 4.5/5, 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 4.7.
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 Opus 4.7
- 87,6 % sur SWE-bench Verified (contre 80,8 % pour Opus 4.6) et 64,3 % sur SWE-bench Pro au lancement, devant GPT-5.4 (57,7 %) et Gemini 3.1 Pro (54,2 %)
- Fenêtre de contexte de 1M de tokens et 128K de sortie max au tarif fixe $5/$25, sans supplément long contexte (300K de sortie via l'API Batch en bêta)
- Premier Claude avec vision haute résolution : accepte des images jusqu'à 2576px sur le grand côté avec des coordonnées au pixel près, soit ~3x plus de détail qu'avant
- Revue de code remarquable : trouve plus de vrais bugs avec un meilleur raisonnement inter-fichiers que ses rivaux dans des tests indépendants, et 21 % d'erreurs de raisonnement documentaire en moins qu'Opus 4.6
- Contrôle fin des coûts via le nouveau niveau d'effort xhigh et les Task Budgets (bêta) : 4.7 à effort low égale à peu près la qualité de sortie de 4.6 à effort medium
- Connaissances récentes : cutoff fiable de janvier 2026, le plus frais de tous les modèles Claude à sa sortie
- Le nouveau tokenizer gonfle le nombre de tokens d'environ 30 % pour un même texte par rapport aux modèles pré-4.7 (selon la doc d'Anthropic elle-même), augmentant le coût réel par requête malgré un prix affiché inchangé
- Très verbeux en usage agentique : un benchmark a montré que GPT-5.5 utilisait 72 % de tokens de sortie en moins sur des tâches de codage équivalentes, et les testeurs jugent sa narration surcommunicative
- Des changements d'API cassants pénalisent les migrations : temperature/top_p/top_k et budget_tokens de réflexion renvoient désormais des erreurs 400, et le texte de réflexion est masqué par défaut
- Latence modérée avec des tours de plusieurs minutes à effort élevé ; le mode rapide est une préversion de recherche premium déjà dépréciée sur 4.7
- Dépassé par Opus 4.8 au même prix de $5/$25 en ~3 mois, et les garde-fous cybersécurité en temps réel peuvent déclencher des faux positifs sur du travail de sécurité légitime
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 Opus 4.7
Ne choisissez Opus 4.7 que si vous y êtes déjà figé pour des raisons de reproductibilité : Opus 4.8 coûte les mêmes $5/$25, conserve une surface API identique et le surpasse, ce qui en fait le meilleur choix par défaut pour les nouveaux projets. Il reste un excellent choix pour le codage agentique, la revue de code et le travail documentaire à contexte 1M, et constitue une nette amélioration par rapport à Opus 4.6. Les équipes migrant depuis 4.6 doivent prévoir des changements d'API cassants et un tokenizer qui produit environ 30 % de tokens en plus par prompt. Si le coût compte, regardez Sonnet 5, qui offre une qualité proche d'Opus à $3/$15 (tarif de lancement $2/$10 jusqu'au 31 août 2026).
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 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.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Llama 4 (Scout / Maverick) est-il meilleur que Claude Opus 4.7 ?
La foule penche aujourd'hui pour Claude Opus 4.7 : 57 % le recommandent, contre 50 % pour Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votes). Sur le critère Raisonnement, Claude Opus 4.7 obtient la meilleure note (4.5/5 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 4.7 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) est le moins cher : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), tandis que Claude Opus 4.7 démarre à $25/1M out.
Combien coûtent Llama 4 (Scout / Maverick) et Claude Opus 4.7 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 4.7 : $5/1M in par million de tokens en entrée, $25/1M out par million de tokens en sortie.