Testa a testa
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: quale modello IA vince nel 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 2 voti della community, Claude Haiku 4.5 è in testa con il 67% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli Claude Haiku 4.5: l'arena lo valuta 3/5 contro 2.5/5 per Llama 4 (Scout / Maverick). Sul budget vince Llama 4 (Scout / Maverick): parte da $0.60/1M out (Maverick, hosted) contro $5/1M out per Claude Haiku 4.5.
Confronto riga per riga
Punti di forza e debolezze
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efficienza MoE: solo 17B di parametri attivi per token (Scout 109B/16 expert, Maverick 400B/128 expert), per una chat quasi da GPT-4o a una frazione del compute
- Inferenza hosted molto economica: Maverick da circa $0.15/1M in input e $0.60/1M in output; Scout da circa $0.10/$0.30 su DeepInfra o $0.11/$0.34 su Groq
- Multimodalità nativa early-fusion (testo più immagini, testato fino a 8 immagini) in un modello open weights
- Il più grande contesto nominale di qualsiasi modello open weights alla release: 10M di tokens su Scout, 1M su Maverick
- Scout entra su una singola GPU H100 con quantizzazione Int4; pre-addestrato su 200 lingue
- Throughput elevato: i 17B di parametri attivi superano i 500 tokens/s sui provider veloci (Groq quota Scout a 594 TPS)
- Fiducia nei benchmark compromessa: Meta ha inviato a LMArena una variante Maverick chat-optimized mai rilasciata (ELO 1417), che gli sviluppatori hanno definito fuorviante visto che i pesi pubblici segnano meno
- Le promesse sul long-context crollano in pratica: Scout ha segnato ~15.6% a 128K su Fiction.LiveBench contro il 90.6% di Gemini 2.5 Pro, e i provider hosted limitano Scout ben sotto i 10M (es. ~320K su DeepInfra)
- Coding stroncato su r/LocalLlama e HN, perde contro DeepSeek V3 a parità di prezzo sui task reali di sviluppo
- Non è open source secondo OSI: la licenza esclude le aziende con sede nell'UE, richiede una licenza speciale oltre i 700M di MAU e impone il branding Llama
- 109B/400B di parametri totali sono troppi per le GPU consumer, e la linea si è fermata: nessuna variante di ragionamento è uscita e Behemoth non è mai stato rilasciato
Claude Haiku 4.5
- 73.3% su SWE-bench Verified, circa il 90% del coding agentico di Sonnet 4.5 a un terzo del prezzo
- Veloce: più di 2x la velocità di Sonnet 4 secondo Anthropic, con i clienti del lancio che riportano 4-5x rispetto a Sonnet 4.5; ~92-110 output tok/s misurati da Artificial Analysis
- Gli sviluppatori riportano modifiche al codice precise e localizzate che evitano di toccare codice non pertinente, meglio della classe GPT-5 mini nei primi test
- Supporta sia input visivo che extended thinking, cosa rara in questa fascia di prezzo al lancio
- Perfetto come modello worker nei setup multi-agente (Sonnet/Opus pianificano, sub-agenti Haiku paralleli eseguono)
- Letture dalla prompt cache a $0.10/1M e sconto Batch API del 50% abbassano ulteriormente il costo effettivo
- $5/1M in output è caro per un modello piccolo: le fasce Gemini Flash e GPT mini lo battono di svariate volte sui task ad alto volume di output
- Contesto di 200K (contro 1M dei fratelli Sonnet 5/Opus) e output max di 64K limitano il lavoro su grandi codebase e output lunghi
- Ragionamento cross-domain mediocre: gli utenti riportano risultati deboli su task di conoscenza in stile GPQA, MedQA, MMMU
- Throughput molto variabile in pratica (82-208 tok/s riportati) e qualità in calo nelle sessioni agentiche lunghe da 7-8+ minuti
- Cutoff di conoscenza (affidabile fino a feb 2025) datato per gli standard di metà 2026
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Il verdetto dell'arena su Llama 4 (Scout / Maverick)
Scegli Llama 4 se ti serve un modello multimodale economico, veloce e self-hostabile per chat ad alto volume, estrazione o carichi multilingue fuori dall'UE; Maverick arriva vicino alla qualità di GPT-4o a circa un decimo del prezzo. Evitalo per il coding, il ragionamento difficile o il vero retrieval da un milione di tokens, dove DeepSeek, Qwen 3 e Gemini lo superano nettamente. Rispetto a Llama 3.3 70B aggiunge visione nativa e una finestra più lunga, ma molti sviluppatori hanno trovato il vecchio modello denso o Qwen più affidabili per la pura qualità testuale, e il contesto da 10M è per lo più un numero sulla carta.
Il verdetto dell'arena su Claude Haiku 4.5
Scegli Haiku 4.5 se sei sullo stack Anthropic e ti serve qualità di coding quasi da Sonnet a bassa latenza e a un terzo del prezzo: è un enorme passo avanti rispetto a Haiku 3.5 ed eccelle come modello worker nelle pipeline multi-agente. Resta il modello piccolo attuale di Anthropic a luglio 2026, quindi è la fascia economica di default per i prodotti basati su Claude. Evitalo per il ragionamento cross-domain profondo, le codebase molto grandi (tetto di contesto a 200K) o la pura caccia al costo per token, dove le fasce Gemini Flash e GPT mini ora costano meno, e passa a Sonnet 5 quando la qualità conta più della velocità.
Cosa dice la folla
Su Llama 4 (Scout / Maverick)
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
Su Claude Haiku 4.5
“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.”
“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.”
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Domande frequenti
Llama 4 (Scout / Maverick) è meglio di Claude Haiku 4.5?
La folla oggi sta con Claude Haiku 4.5: il 67% lo consiglia, contro il 50% per Llama 4 (Scout / Maverick) (2 voti). Su Ragionamento, Claude Haiku 4.5 ottiene il voto più alto (3/5 contro 2.5/5). La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.
Quale costa meno, Llama 4 (Scout / Maverick) o Claude Haiku 4.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) costa meno: parte da $0.60/1M out (Maverick, hosted), mentre Claude Haiku 4.5 parte da $5/1M out.
Quanto costano Llama 4 (Scout / Maverick) e Claude Haiku 4.5 per 1M di token?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M di token in input, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M di token in output. Claude Haiku 4.5: $1/1M in per 1M di token in input, $5/1M out per 1M di token in output.