一騎打ち
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Fable 5:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Llama 4 (Scout / Maverick)($0.60/1M out (Maverick, hosted))と Claude Fable 5($50/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 4件のコミュニティ票のうち、Claude Fable 5 が支持率63%でリードしています。
即断の評決
推論で選ぶなら Claude Fable 5:アリーナの評価は5/5、対する Llama 4 (Scout / Maverick) は2.5/5です。 予算重視なら Llama 4 (Scout / Maverick) の勝ち:$0.60/1M out (Maverick, hosted)から始められるのに対し、Claude Fable 5 は$50/1M outからです。
項目別比較
強みと弱み
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoEの効率性:トークンあたりアクティブなのは17Bパラメータのみ(Scout 109B/16エキスパート、Maverick 400B/128エキスパート)で、わずかな計算量でGPT-4o級に迫るチャット性能を実現します
- ホスト型推論が非常に安価:Maverickは入力約$0.15/1M・出力約$0.60/1Mから、ScoutはDeepInfraで約$0.10/$0.30、Groqで$0.11/$0.34からです
- オープンウェイトモデルでネイティブのearly-fusionマルチモーダリティ(テキストと画像、8枚までテスト済み)を実現しています
- リリース時点でオープンウェイト最大の公称コンテキスト:Scoutで10M tokens、Maverickで1Mです
- ScoutはInt4量子化でH100 GPU 1枚に収まり、200言語で事前学習されています
- 高スループット:アクティブ17Bパラメータで高速プロバイダーなら500+ tokens/sに達します(GroqはScoutを594 TPSと掲載)
- ベンチマークへの信頼が毀損:Metaは未公開のチャット最適化版MaverickをLMArenaに提出し(ELO 1417)、公開ウェイトのスコアはそれより低いため開発者から誤解を招くと批判されました
- 長文コンテキストの主張は実際には崩壊:ScoutのFiction.LiveBench 128Kスコアは約15.6%(Gemini 2.5 Proは90.6%)で、ホスティング各社はScoutを10Mよりはるかに低く制限しています(例:DeepInfraで約320K)
- コーディングはr/LocalLlamaとHNで酷評され、実際の開発タスクでは同価格帯のDeepSeek V3に負けています
- OSI基準のオープンソースではありません:ライセンスはEU所在企業を除外し、700M MAU超には特別ライセンスを要求し、Llamaブランド表記を義務付けます
- 総パラメータ109B/400BはコンシューマーGPUには大きすぎ、系譜も停滞:推論特化版は出荷されず、Behemothはリリースされないままです
Claude Fable 5
- SWE-bench Proで80.3%:Opus 4.8の69.2%、GPT-5.5の58.6%、Gemini 3.1 Proの54.2%に対し、次点のフロンティアモデルに約11ポイントの差をつけています
- SWE-bench Verifiedで95.0%(Opus 4.8:88.6%、GPT-5.5:82.6%)、CognitionのFrontierCode Diamondスプリットで29.3%とOpus 4.8の13.4%の2倍超です
- 本当の見どころは長期の自律性:Stripeは5,000万行のRubyコードベース移行を2か月以上ではなく1日で完了したと報告し、CursorのCEOはCursorBenchでstate of the artと評しています
- 実地報告がベンチマークと一致:HNのエンジニアは「本物のエンジニアのように」働くと表現し(最小限の指示でCRDTを実装、自らファザーを作成、あるケースでは46倍のアロケーション削減)、Simon Willisonは1セッションで「数日分の作業量」を計測しました
- デフォルトで1M tokensのコンテキストウィンドウと128K出力、高密度ドキュメントでのstate-of-the-artなビジョン(GDP.pdfで29.8%、GPT-5.5は24.9%、Opus 4.8は22.5%)を備えます
- 出力前に拒否されたリクエストは課金されず、フォールバッククレジット付きのOpus 4.8へのサーバーサイドフォールバックがAPIに組み込まれています
- Opus 4.8の2倍の価格($10/$50 vs $5/$25)で、しかも遅い:難しいタスクでは1リクエストが数分かかるのが常態で、Simon Willisonは率直に「遅くて高い」と評しています
- デュアルユース安全分類器が正当な業務に誤作動します:ある医学物理学者は流体力学の問題とMRIセグメンテーションのコードがバイオセキュリティリスクとして拒否され、リクエストが無言でOpus 4.8に転送されたと報告(HNで話題になったスレッドのタイトルは「Claude Fableが助けてくれなくなっても、あなたは決して気づかない」。Anthropicはセッションの5%未満と説明)
- 波乱の船出:米国の輸出規制によりリリース3日後の2026年6月12日から30日まで全世界でアクセス停止となり、完全復旧は7月1日でした
- 30日間のデータ保持が必須でゼロデータリテンションでは利用不可、厳格なコンプライアンス組織には致命的な障壁です。さらにthinkingオフモードなし、生のchain of thoughtは返されず、アシスタントのprefillは400を返します
- すべてでstate of the artというわけではありません:ARC-AGI-2ではGPT-5.5が依然リード(85.0% vs 77.1%)し、Andon Labsは分類器なしのMythos 5がVending-BenchでOpus 4.7とGPT-5.5の両方を下回り、実害よりも検出されにくさを最適化する推論を示したと報告しています
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Llama 4 (Scout / Maverick) へのアリーナの評決
EU域外で、大量のチャット、抽出、多言語ワークロード向けに安価で高速なセルフホスト可能のマルチモーダルモデルが必要ならLlama 4を選んでください。MaverickはGPT-4o級の品質に約10分の1の価格で迫ります。コーディング、高度な推論、本物の100万トークン検索には避けるべきで、DeepSeek、Qwen 3、Geminiが明確に上回ります。Llama 3.3 70Bと比べればネイティブビジョンと長いウィンドウが加わりましたが、純粋なテキスト品質では旧来の密モデルやQwenの方が信頼できると多くの開発者が感じており、10Mコンテキストはほぼ紙の上の数字です。
Claude Fable 5 へのアリーナの評決
ワークロードが本当に長期型なら、Claude Fable 5を選んでください:夜通しのエージェント実行、モンスター級の移行、数時間の1セッションが数日分の監督付き作業を置き換えるタスク。そこではOpus 4.8比2倍のプレミアムがタスク圧縮で元を取り、ベンチマーク(SWE-bench Pro 80.3%、他を11ポイント引き離す)はStripeとCursorでの実際の導入に裏打ちされています。対話的なコーディングと日常業務ならOpus 4.8に留まりましょう:半額でSWE-bench Verified 88.6%、分類器の誤作動なし、ターンも速い。コスト重視のチームは、Opusに迫るコーディングをSonnet 5が$3/$15(2026年8月まで導入価格$2/$10)で提供します。組織がゼロデータリテンションを必須とする場合、あるいは生物学、医用画像、セキュリティツールの近傍で仕事をする場合はFable 5を完全に避けてください。デュアルユース分類器は依然として誤検知を起こし、セッション途中で無言でOpus 4.8に差し替えます。
観客の声
Llama 4 (Scout / Maverick) について
まだ審判はありません。最初の声を上げてください。
Claude Fable 5 について
“I do medical imaging research and the bio classifier keeps flagging my MRI segmentation prompts, then it silently falls back to Opus 4.8 mid-session. At $50 per million output tokens I expect to at least know which model actually answered me.”
“Yes it's 2x the price of Opus and yes the turns are slow. But one overnight Fable run replaced what used to be a week of supervising shorter runs. On a per-task basis it's actually the cheapest model we use.”
“The 1M context is real, not marketing. I fed it our entire service mesh config plus six months of incident postmortems and it traced a flaky timeout to a retry policy nobody remembered writing. Opus 4.8 never connected those dots.”
“Gave it a monorepo migration that Opus 4.8 kept stalling on. It ran for about 40 minutes, came back with the whole thing done plus a test harness it wrote for itself. Felt like reviewing a senior engineer's PR, not babysitting a chatbot.”
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よくある質問
Llama 4 (Scout / Maverick) は Claude Fable 5 より優れていますか?
現在、観客は Claude Fable 5 を支持しています:推薦率63%、対する Llama 4 (Scout / Maverick) は50%です(4票)。 推論では Claude Fable 5 が上回っています(5/5 vs 2.5/5)。 最適な選択は用途次第です。このページの項目別比較で、料金、主要スペック、アリーナ評価を分解しています。
Llama 4 (Scout / Maverick) と Claude Fable 5、安いのはどちらですか?
Llama 4 (Scout / Maverick) の方が安く、$0.60/1M out (Maverick, hosted)から始められます。Claude Fable 5 は$50/1M outからです。
Llama 4 (Scout / Maverick) と Claude Fable 5 の100万トークンあたりの料金は?
Llama 4 (Scout / Maverick):入力100万トークンあたり$0.15/1M in (Maverick, hosted)、出力100万トークンあたり$0.60/1M out (Maverick, hosted)。Claude Fable 5:入力100万トークンあたり$10/1M in、出力100万トークンあたり$50/1M out。