Testa a testa
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7: quale modello IA vince nel 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e Claude Opus 4.7 ($25/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 3 voti della community, Claude Opus 4.7 è in testa con il 57% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli Claude Opus 4.7: l'arena lo valuta 4.5/5 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 $25/1M out per Claude Opus 4.7.
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 Opus 4.7
- 87.6% su SWE-bench Verified (dall'80.8% di Opus 4.6) e 64.3% su SWE-bench Pro al lancio, davanti a GPT-5.4 (57.7%) e Gemini 3.1 Pro (54.2%)
- Finestra di contesto da 1M di tokens e 128K di output max a prezzo fisso $5/$25 senza sovrapprezzo long-context (300K di output via Batch API in beta)
- Primo Claude con visione ad alta risoluzione: accetta immagini fino a 2576px sul lato lungo con coordinate precise al pixel, circa 3x il dettaglio precedente
- Code review eccezionale: trova più bug reali con un ragionamento cross-file più solido dei rivali nei test indipendenti, e il 21% di errori in meno di ragionamento sui documenti rispetto a Opus 4.6
- Controllo fine dei costi con il nuovo livello di effort xhigh e i Task Budgets (beta): il 4.7 a effort low eguaglia più o meno la qualità di output del 4.6 a effort medium
- Conoscenza recente: cutoff affidabile a gennaio 2026, il più fresco di qualsiasi Claude al momento della release
- Il nuovo tokenizer gonfia il conteggio dei tokens di circa il 30% a parità di testo rispetto ai modelli pre-4.7 (per stessa documentazione di Anthropic), alzando il costo effettivo per richiesta nonostante il prezzo di listino invariato
- Molto prolisso in uso agentico: un benchmark ha rilevato che GPT-5.5 usava il 72% di output tokens in meno su task di coding equivalenti, e i recensori definiscono la sua narrazione sovra-comunicativa
- Le breaking change dell'API colpiscono chi migra: temperature/top_p/top_k e il budget_tokens del thinking ora restituiscono errori 400, e il testo del thinking è nascosto di default
- Latenza moderata con turni di svariati minuti a effort alto; il fast mode è una research preview a pagamento già deprecata sul 4.7
- Superato da Opus 4.8 agli stessi $5/$25 nel giro di ~3 mesi, e le protezioni cybersecurity in tempo reale possono generare falsi positivi sul lavoro di sicurezza legittimo
Emetti il tuo verdetto
Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.
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 Opus 4.7
Scegli Opus 4.7 solo se ci sei già ancorato per riproducibilità: Opus 4.8 costa gli stessi $5/$25, mantiene una superficie API identica e lo supera, il che lo rende il default migliore per i progetti nuovi. Resta una scelta molto solida per coding agentico, code review e lavoro documentale con contesto 1M, ed è un upgrade netto rispetto a Opus 4.6. I team che migrano dal 4.6 devono mettere in conto breaking change dell'API e un tokenizer che produce circa il 30% di tokens in più per prompt. Chi bada al budget dovrebbe guardare a Sonnet 5, che offre qualità quasi da Opus a $3/$15 (prezzo lancio $2/$10 fino al 31 agosto 2026).
Cosa dice la folla
Su Llama 4 (Scout / Maverick)
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
Su 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.”
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Domande frequenti
Llama 4 (Scout / Maverick) è meglio di Claude Opus 4.7?
La folla oggi sta con Claude Opus 4.7: il 57% lo consiglia, contro il 50% per Llama 4 (Scout / Maverick) (3 voti). Su Ragionamento, Claude Opus 4.7 ottiene il voto più alto (4.5/5 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 Opus 4.7?
Llama 4 (Scout / Maverick) costa meno: parte da $0.60/1M out (Maverick, hosted), mentre Claude Opus 4.7 parte da $25/1M out.
Quanto costano Llama 4 (Scout / Maverick) e Claude Opus 4.7 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 Opus 4.7: $5/1M in per 1M di token in input, $25/1M out per 1M di token in output.