Face-à-face
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Sonnet 5 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) et Claude Sonnet 5 ($15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 3 votes de la communauté, Claude Sonnet 5 arrive en tête avec 57 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez Claude Sonnet 5 : 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 $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) pour Claude Sonnet 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 Sonnet 5
- Gros gains agentiques par rapport à Sonnet 4.6 : Terminal-Bench 2.1 à 80,4 % contre 67,0 %, OSWorld-Verified à 81,2 % contre 78,5 %, SWE-bench Pro à 63,2 % contre 58,1 %
- Égale Opus 4.8 en travail de connaissance (GDPval-AA v2 : 1 618 contre 1 615) et le talonne sur Humanity's Last Exam avec outils (57,4 % contre 57,9 %) à 60 % du prix d'Opus 4.8 (40 % pendant la période de lancement)
- Fenêtre de contexte de 1M de tokens et 128K de sortie max ; tarif de lancement de $2/$10 par million de tokens jusqu'au 31 août 2026
- Comportement d'agent persistant et auto-vérificateur : les tests pratiques notent qu'il teste son propre code et itère sur les problèmes difficiles jusqu'à résolution, contrairement à Sonnet 4.6
- Premier Sonnet avec le niveau d'effort xhigh et la vision haute résolution (images 2576px) ; réflexion adaptative activée par défaut
- Meilleure précision en revue de code que Sonnet 4.6 (38-40 % contre 29 %), avec moins de faux positifs
- Le nouveau tokenizer gonfle le nombre de tokens d'environ 30 % pour un même texte (1,0-1,35x selon Anthropic ; ~1,4x pour l'anglais, ~1,28x pour Python mesurés par Simon Willison), augmentant le coût réel malgré un prix affiché inchangé
- Verbeux et gourmand en tokens : ~$2.29 par tâche contre ~$1.20 pour Sonnet 4.6 en tests indépendants (classé 101e sur 161 en efficacité coût) ; à effort élevé, le coût par tâche peut dépasser Opus 4.8
- Mesurablement plus lent que Sonnet 4.6 sur les petites modifications de routine et enclin à sur-ingénierer les tâches simples (test pratique de CodeRabbit)
- Paramètres d'échantillonnage (temperature, top_p, top_k) supprimés ; toute valeur non par défaut renvoie une erreur 400, cassant les pipelines existants
- Accueil mitigé sur HN/Reddit au lancement : le label « 5 » a été jugé survendeur, et des garde-fous cybersécurité plus stricts peuvent refuser du travail bénin lié à la sécurité
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 Sonnet 5
Choisissez Sonnet 5 si vous exploitez des agents de codage, de terminal ou de computer-use et voulez une qualité proche d'Opus 4.8 aux prix Sonnet, surtout pendant la période de lancement à $2/$10 ; c'est une amélioration stricte par rapport à Sonnet 4.6 aux efforts low et medium. Prévoyez un budget pour le nouveau tokenizer et sa verbosité : les coûts réels par tâche dépassent nettement Sonnet 4.6, et aux niveaux d'effort les plus élevés, Opus 4.8 peut être plus rentable par tâche résolue. Évitez-le pour les petites modifications sensibles à la latence ou les pipelines qui reposent sur temperature et top_p, qui renvoient désormais des erreurs. Sonnet 4.6 reste le choix pragmatique pour les gros volumes de tout petits diffs.
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 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.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Llama 4 (Scout / Maverick) est-il meilleur que Claude Sonnet 5 ?
La foule penche aujourd'hui pour Claude Sonnet 5 : 57 % le recommandent, contre 50 % pour Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votes). Sur le critère Raisonnement, Claude Sonnet 5 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 Sonnet 5 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) est le moins cher : il démarre à $0.60/1M out (Maverick, hosted), tandis que Claude Sonnet 5 démarre à $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31).
Combien coûtent Llama 4 (Scout / Maverick) et Claude Sonnet 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 Sonnet 5 : $3/1M in ($2 intro until 2026-08-31) par million de tokens en entrée, $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) par million de tokens en sortie.