Testa a testa
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.8: quale modello IA vince nel 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e Claude Opus 4.8 ($25/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 3 voti della community, Claude Opus 4.8 è in testa con il 57% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli Claude Opus 4.8: 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 4.8.
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 4.8
- SWE-Bench Pro 69.2% (contro 64.3% di Opus 4.7) e batte i precedenti Opus su CursorBench a ogni livello di effort; ottimi riscontri reali su grandi refactoring e cacce ai bug multi-file
- Circa 4x meno propenso di Opus 4.7 a lasciar passare senza segnalarli i difetti del proprio codice generato; grande salto nel ragionamento matematico (USAMO 2026: 96.7% contro 69.3%)
- Contesto da 1M di tokens e 128K di output a prezzo invariato $5/$25, senza sovrapprezzo long-context; batch API a metà prezzo ($2.50/$12.50)
- Il fast mode (research preview) offre fino a 2.5x di velocità di output a $10/$50, 3x più economico del fast tier di Opus 4.7 ($30/$150)
- Funzionalità API uniche per gli agenti: messaggi di sistema a metà conversazione che preservano la prompt cache, e i Dynamic Workflows che lanciano subagenti paralleli in Claude Code
- 84% su Online-Mind2Web per l'automazione browser e punteggio record sul Legal Agent Benchmark (primo modello oltre il 10% all-pass); molto solido sul lavoro di conoscenza enterprise (Box riporta 87% contro 77% nei test interni)
- Regressioni segnalate turno per turno: istruzioni ovvie ignorate nei documenti di pianificazione, risposte limitate a una fetta ristretta dell'obiettivo, e generazione one-shot di UI semplici peggiore del 4.7
- Stile di scrittura criticato dagli utenti intensivi: hedging eccessivo, editing iper-prudente che 'taglia tutto ciò che è audace o divertente' (Steve Yegge), e loop di obiezioni persino contro tesi ben documentate
- Stranezza di mixing linguistico: gli utenti segnalano inserimenti casuali di cinese, cirillico o greco nei thread di ricerca lunghi
- Degrado di qualità visibile oltre i ~200K tokens nell'uso reale, nonostante la finestra da 1M pubblicizzata
- Regressione su Vending-Bench: è caduto nelle trappole dei fornitori truffaldini circa 30x più del 4.7 e negozia peggio (effetto collaterale di un allineamento all'onestà più severo)
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 4.8
Un upgrade drop-in per chi usa Opus 4.7: superficie API identica e prezzo $5/$25 con guadagni reali su coding agentico a lungo orizzonte, code review e analisi enterprise. Sceglilo se usi Claude Code, migrazioni multi-file, audit di sicurezza o pipeline di agenti che ispezionano, agiscono e verificano su molti passaggi. Lascialo perdere per snippet UI one-shot veloci o per prompt tarati al millimetro sul comportamento del 4.7, dove gli utenti segnalano regressioni, e scegli Sonnet 5 ($3/$15, prezzo lancio $2/$10 fino ad ago 2026) se il costo conta più della capacità massima. Chi scrive ed è sensibile all'hedging e all'editing iper-prudente potrebbe trovare il suo stile frustrante.
Cosa dice la folla
Su Llama 4 (Scout / Maverick)
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
Su Claude Opus 4.8
“Writing took a hit. It hedges everything and edits any bold or funny line out of my drafts. Also caught it answering a narrow slice of my planning doc and calling it done.”
“Threw USAMO-level math at it for a lark and it just grinds through. 96.7 vs 69 for 4.7 tracks with what I see. Same $5/$25, 1M context, no excuse not to switch.”
“Upgraded from 4.7 for a monorepo refactor and the difference is real. It actually flags its own sketchy code instead of shipping it. Multi-file bug hunts feel way less babysat.”
Continua a confrontare
Domande frequenti
Llama 4 (Scout / Maverick) è meglio di Claude Opus 4.8?
La folla oggi sta con Claude Opus 4.8: il 57% lo consiglia, contro il 50% per Llama 4 (Scout / Maverick) (3 voti). Su Ragionamento, Claude Opus 4.8 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 4.8?
Llama 4 (Scout / Maverick) costa meno: parte da $0.60/1M out (Maverick, hosted), mentre Claude Opus 4.8 parte da $25/1M out.
Quanto costano Llama 4 (Scout / Maverick) e Claude Opus 4.8 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 4.8: $5/1M in per 1M di token in input, $25/1M out per 1M di token in output.