Head-to-head
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Sonnet 5: model AI mana yang menang di 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) dan Claude Sonnet 5 ($15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 3 suara komunitas, Claude Sonnet 5 memimpin dengan persetujuan 57%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih Claude Sonnet 5: 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 $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) untuk Claude Sonnet 5.
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 Sonnet 5
- Lonjakan agentik besar dibanding Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% vs 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% vs 78.5%, SWE-bench Pro 63.2% vs 58.1%
- Menyamai Opus 4.8 pada pekerjaan pengetahuan (GDPval-AA v2: 1,618 vs 1,615) dan nyaris seri di Humanity's Last Exam dengan tools (57.4% vs 57.9%) pada 60% harga Opus 4.8 (40% selama masa perkenalan)
- Context window 1M token dan output maksimum 128K; harga perkenalan $2/$10 per 1M tokens hingga 31 Agu 2026
- Perilaku agen yang gigih memverifikasi diri: ulasan langsung mencatat ia menguji kodenya sendiri dan terus beriterasi pada masalah sulit sampai terpecahkan, tidak seperti Sonnet 4.6
- Sonnet pertama dengan level effort xhigh dan vision resolusi tinggi (gambar 2576px); adaptive thinking aktif secara default
- Presisi code review lebih tinggi dari Sonnet 4.6 (38-40% vs 29%), menghasilkan lebih sedikit temuan false positive
- Tokenizer baru menggelembungkan jumlah token sekitar 30% untuk teks yang sama (1.0-1.35x menurut Anthropic; sekitar 1.4x untuk bahasa Inggris, sekitar 1.28x untuk Python menurut pengukuran Simon Willison), menaikkan biaya efektif meski harga resminya tetap
- Bertele-tele dan rakus token: sekitar $2.29 per tugas vs sekitar $1.20 untuk Sonnet 4.6 dalam uji independen (peringkat 101 dari 161 untuk efisiensi biaya); pada effort tinggi biaya per tugas bisa melampaui Opus 4.8
- Terukur lebih lambat dari Sonnet 4.6 pada penyuntingan kecil rutin dan cenderung over-engineering pada tugas sederhana (ulasan langsung CodeRabbit)
- Parameter sampling (temperature, top_p, top_k) dihapus; nilai non-default mengembalikan error 400, merusak pipeline yang sudah ada
- Sentimen peluncuran di HN/Reddit beragam: label '5' dinilai terlalu menjanjikan, dan pengaman keamanan siber yang lebih ketat bisa menolak pekerjaan bernuansa keamanan yang sebenarnya tidak berbahaya
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 Sonnet 5
Pilih Sonnet 5 jika Anda menjalankan agen coding, terminal, atau computer-use dan menginginkan kualitas mendekati Opus 4.8 dengan harga kelas Sonnet, terutama selama masa perkenalan $2/$10; ini upgrade mutlak dari Sonnet 4.6 pada effort rendah dan medium. Anggarkan untuk tokenizer baru dan sifatnya yang bertele-tele: biaya riil per tugas jauh di atas Sonnet 4.6, dan pada level effort tertinggi Opus 4.8 bisa jadi lebih menguntungkan per tugas yang terselesaikan. Hindari untuk penyuntingan kecil yang sensitif latensi atau pipeline yang bergantung pada temperature dan top_p, yang kini menghasilkan error. Sonnet 4.6 tetap pilihan pragmatis untuk beban kerja diff kecil bervolume tinggi.
Kata penonton
Tentang Llama 4 (Scout / Maverick)
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang 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.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Llama 4 (Scout / Maverick) lebih baik daripada Claude Sonnet 5?
Saat ini penonton berpihak pada Claude Sonnet 5: 57% merekomendasikannya, berbanding 50% untuk Llama 4 (Scout / Maverick) (3 suara). Soal Penalaran, Claude Sonnet 5 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 Sonnet 5?
Llama 4 (Scout / Maverick) lebih murah: harganya mulai dari $0.60/1M out (Maverick, hosted), sementara Claude Sonnet 5 mulai dari $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31).
Berapa biaya Llama 4 (Scout / Maverick) dan Claude Sonnet 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 Sonnet 5: $3/1M in ($2 intro until 2026-08-31) per 1M token input, $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) per 1M token output.