Head-to-head
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7: model AI mana yang menang di 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) dan Claude Opus 4.7 ($25/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 3 suara komunitas, Claude Opus 4.7 memimpin dengan persetujuan 57%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih Claude Opus 4.7: arena menilainya 4.5/5 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 $25/1M out untuk Claude Opus 4.7.
Perbandingan baris demi baris
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 Opus 4.7
- 87.6% SWE-bench Verified (naik dari 80.8% pada Opus 4.6) dan 64.3% SWE-bench Pro saat peluncuran, di depan GPT-5.4 (57.7%) dan Gemini 3.1 Pro (54.2%)
- Context window 1M token dan output maksimum 128K dengan harga flat $5/$25 tanpa premi long-context (output 300K via Batch API beta)
- Claude pertama dengan vision resolusi tinggi: menerima gambar hingga 2576px pada sisi terpanjang dengan koordinat akurat per piksel, sekitar 3x detail sebelumnya
- Code review yang menonjol: menemukan lebih banyak bug nyata dengan penalaran lintas file lebih kuat dibanding pesaing dalam uji independen, dan 21% lebih sedikit kesalahan penalaran dokumen dibanding Opus 4.6
- Kendali biaya halus lewat level effort xhigh yang baru dan Task Budgets (beta): 4.7 pada effort rendah kurang lebih menyamai kualitas output 4.6 pada effort medium
- Pengetahuan mutakhir: cutoff andal Januari 2026, paling segar di antara semua model Claude saat rilis
- Tokenizer baru menggelembungkan jumlah token sekitar 30% untuk teks yang sama dibanding model pra-4.7 (menurut dokumentasi Anthropic sendiri), menaikkan biaya efektif per permintaan meski harga resminya tidak berubah
- Sangat bertele-tele dalam penggunaan agentik: satu benchmark menemukan GPT-5.5 memakai 72% lebih sedikit output tokens pada tugas coding setara, dan reviewer menyebut narasinya berlebihan
- Perubahan API yang breaking menyulitkan migrasi: temperature/top_p/top_k dan budget_tokens untuk thinking kini mengembalikan error 400, dan teks thinking disembunyikan secara default
- Latensi sedang dengan giliran yang bisa berlangsung menit-menit pada effort tinggi; mode fast adalah research preview premium yang sudah dideprekasi di 4.7
- Digantikan oleh Opus 4.8 dengan harga sama $5/$25 dalam kurun sekitar 3 bulan, dan pengaman keamanan siber real-time bisa salah menandai pekerjaan keamanan yang sah
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
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 Opus 4.7
Pilih Opus 4.7 hanya jika Anda sudah terpatok padanya demi reproducibility: Opus 4.8 berharga sama $5/$25, mempertahankan permukaan API identik, dan mengunggulinya, sehingga menjadi default yang lebih baik untuk proyek baru. Model ini tetap pilihan sangat kuat untuk coding agentik, code review, dan pekerjaan dokumen ber-context 1M, serta merupakan peningkatan jelas dibanding Opus 4.6. Tim yang bermigrasi dari 4.6 perlu menganggarkan perubahan API yang breaking dan tokenizer yang menghasilkan sekitar 30% lebih banyak token per prompt. Pengguna yang sensitif biaya sebaiknya melirik Sonnet 5, yang memberi kualitas mendekati Opus seharga $3/$15 (harga perkenalan $2/$10 hingga 31 Agustus 2026).
Kata penonton
Tentang Llama 4 (Scout / Maverick)
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang 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.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Llama 4 (Scout / Maverick) lebih baik daripada Claude Opus 4.7?
Saat ini penonton berpihak pada Claude Opus 4.7: 57% merekomendasikannya, berbanding 50% untuk Llama 4 (Scout / Maverick) (3 suara). Soal Penalaran, Claude Opus 4.7 dinilai lebih tinggi (4.5/5 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 Opus 4.7?
Llama 4 (Scout / Maverick) lebih murah: harganya mulai dari $0.60/1M out (Maverick, hosted), sementara Claude Opus 4.7 mulai dari $25/1M out.
Berapa biaya Llama 4 (Scout / Maverick) dan Claude Opus 4.7 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 Opus 4.7: $5/1M in per 1M token input, $25/1M out per 1M token output.