Head-to-head

Logo Llama 4 (Scout / Maverick)vsLogo Claude Haiku 4.5

Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: model AI mana yang menang di 2026?

Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) dan Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 2 suara komunitas, Claude Haiku 4.5 memimpin dengan persetujuan 67%.

Vonis singkat

Soal Penalaran, pilih Claude Haiku 4.5: arena menilainya 3/5 berbanding 2.5/5 untuk Llama 4 (Scout / Maverick). Soal budget, Llama 4 (Scout / Maverick) menang: harganya mulai dari $0.60/1M out (Maverick, hosted) berbanding $5/1M out untuk Claude Haiku 4.5.

Perbandingan baris demi baris

Mulai
$0.60/1M out (Maverick, hosted)Tidak ada API berbayar resmi dari Meta; tarif hosted pihak ketiga yang umum ditampilkan untuk Maverick (Scout mulai sekitar $0.10/$0.30 per 1M di DeepInfra, $0.11/$0.34 di Groq). Context Scout versi hosted dibatasi jauh di bawah spesifikasi nominal 10M (misalnya sekitar 320K di DeepInfra).
$5/1M outSatu tarif: $1/1M input, $5/1M output; pembacaan prompt cache $0.10/1M (penulisan 5m $1.25/1M) dan Batch API memangkas 50% ($0.50/$2.50); tanpa biaya tambahan long-context (maksimum 200K).
Penyedia
Meta
Anthropic
Context window
10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)
200K tokens
Harga input
$0.15/1M in (Maverick, hosted)
$1/1M in
Harga output
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
$5/1M out
Modalitas
text, vision (image input)
text, vision (input); text output
Open weights
Ya
Tidak
Skor penonton
50%(0)
67%(2)
Penilaian arena (1-5)
Penalaran
2.5
3.0
Coding
2.0
3.5
Menulis
2.5
3.0
Kecepatan
4.5
4.5
Nilai
3.5
4.0

Kekuatan dan kelemahan

Llama 4 (Scout / Maverick)

  • Efisiensi MoE: hanya 17B parameter aktif per token (Scout 109B/16 expert, Maverick 400B/128 expert), memberi chat mendekati kelas GPT-4o dengan sebagian kecil compute
  • Inferensi hosted sangat murah: Maverick mulai sekitar $0.15/1M masuk dan $0.60/1M keluar; Scout mulai sekitar $0.10/$0.30 di DeepInfra atau $0.11/$0.34 di Groq
  • Multimodalitas early-fusion natif (teks plus gambar, teruji hingga 8 gambar) dalam model open weights
  • Context nominal terbesar di antara model open weights saat rilis: 10M tokens pada Scout, 1M pada Maverick
  • Scout muat di satu GPU H100 dengan kuantisasi Int4; dilatih awal pada 200 bahasa
  • Throughput tinggi: 17B parameter aktif mencapai 500+ tokens/detik di penyedia cepat (Groq mencantumkan Scout di 594 TPS)
  • Kepercayaan benchmark rusak: Meta mengirimkan varian Maverick teroptimasi chat yang tidak dirilis ke LMArena (ELO 1417), yang disebut developer menyesatkan karena bobot publiknya berskor lebih rendah
  • Klaim long-context runtuh di lapangan: Scout mencetak sekitar 15.6% pada 128K di Fiction.LiveBench vs 90.6% untuk Gemini 2.5 Pro, dan penyedia hosted membatasi Scout jauh di bawah 10M (misalnya sekitar 320K di DeepInfra)
  • Coding banyak dicela di r/LocalLlama dan HN, kalah dari DeepSeek V3 yang berharga serupa pada tugas dev nyata
  • Bukan open source versi OSI: lisensinya mengecualikan perusahaan berdomisili di Uni Eropa, mewajibkan lisensi khusus di atas 700M MAU, dan mengharuskan branding Llama
  • Total parameter 109B/400B terlalu besar untuk GPU konsumen, dan garis keturunannya mandek: tidak ada varian reasoning yang dirilis dan Behemoth tidak pernah diluncurkan

Claude Haiku 4.5

  • 73.3% di SWE-bench Verified, sekitar 90% kemampuan coding agentik Sonnet 4.5 dengan sepertiga harganya
  • Cepat: lebih dari 2x kecepatan Sonnet 4 menurut Anthropic, dengan pelanggan awal melaporkan 4-5x lebih cepat dari Sonnet 4.5; sekitar 92-110 output tok/s menurut pengukuran Artificial Analysis
  • Developer melaporkan penyuntingan kode yang presisi dan terlokalisasi tanpa menyentuh kode yang tidak relevan, lebih baik dari kelas GPT-5 mini dalam pengujian awal
  • Mendukung input vision sekaligus extended thinking, langka di tingkat harga ini saat peluncuran
  • Sangat cocok sebagai model pekerja dalam setup multi-agen (Sonnet/Opus merencanakan, sub-agen Haiku paralel mengeksekusi)
  • Pembacaan prompt cache $0.10/1M dan diskon Batch API 50% memangkas biaya efektif lebih jauh
  • Output $5/1M tergolong mahal untuk model kecil: tingkat Gemini Flash dan GPT mini memotongnya berkali lipat pada tugas yang berat di output
  • Context 200K (vs 1M untuk saudaranya Sonnet 5/Opus) dan output maksimum 64K membatasi pekerjaan codebase besar dan output panjang
  • Penalaran lintas domain biasa saja: pengguna melaporkan hasil lemah pada tugas pengetahuan bergaya GPQA, MedQA, MMMU
  • Throughput sangat bervariasi di lapangan (dilaporkan 82-208 tok/s) dan kualitas menurun pada sesi agentik panjang 7-8+ menit
  • Cutoff pengetahuan (andal hingga Feb 2025) sudah usang menurut standar pertengahan 2026

Jatuhkan vonis Anda

Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.

Llama 4 (Scout / Maverick)$0.60/1M out (Maverick, hosted)
50%skor penonton · 0
67%skor penonton · 2

Vonis arena atas Llama 4 (Scout / Maverick)

Pilih Llama 4 jika Anda butuh model multimodal murah, cepat, dan bisa di-self-host untuk chat bervolume tinggi, ekstraksi, atau beban kerja multibahasa di luar Uni Eropa; Maverick mendarat mendekati kualitas GPT-4o dengan kira-kira sepersepuluh harganya. Hindari untuk coding, penalaran berat, atau retrieval sejuta token sungguhan, area di mana DeepSeek, Qwen 3, dan Gemini jelas mengunggulinya. Dibanding Llama 3.3 70B ia menambah vision natif dan window lebih panjang, tetapi banyak developer merasa model dense lama itu atau Qwen lebih andal untuk kualitas teks murni, dan context 10M sebagian besar hanyalah angka di atas kertas.

Vonis arena atas Claude Haiku 4.5

Pilih Haiku 4.5 jika Anda berada di stack Anthropic dan butuh kualitas coding mendekati Sonnet dengan latensi rendah dan sepertiga harganya: ini lompatan masif dari Haiku 3.5 dan unggul sebagai model pekerja dalam pipeline multi-agen. Model ini masih menjadi model kecil terkini Anthropic per Juli 2026, sehingga menjadi tingkat murah default untuk produk berbasis Claude. Hindari untuk penalaran lintas domain yang dalam, codebase sangat besar (batas context 200K), atau perbandingan murni biaya per token, di mana tingkat Gemini Flash dan GPT mini kini lebih murah, dan naiklah ke Sonnet 5 saat kualitas lebih penting daripada kecepatan.

Kata penonton

Tentang Llama 4 (Scout / Maverick)

Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.

Tentang Claude Haiku 4.5

Penjaga Repo

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.

Juara Vibes

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.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apakah Llama 4 (Scout / Maverick) lebih baik daripada Claude Haiku 4.5?

Saat ini penonton berpihak pada Claude Haiku 4.5: 67% merekomendasikannya, berbanding 50% untuk Llama 4 (Scout / Maverick) (2 suara). Soal Penalaran, Claude Haiku 4.5 dinilai lebih tinggi (3/5 vs 2.5/5). Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.

Mana yang lebih murah, Llama 4 (Scout / Maverick) atau Claude Haiku 4.5?

Llama 4 (Scout / Maverick) lebih murah: harganya mulai dari $0.60/1M out (Maverick, hosted), sementara Claude Haiku 4.5 mulai dari $5/1M out.

Berapa biaya Llama 4 (Scout / Maverick) dan Claude Haiku 4.5 per 1M token?

Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M token input, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M token output. Claude Haiku 4.5: $1/1M in per 1M token input, $5/1M out per 1M token output.