一騎打ち
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Llama 4 (Scout / Maverick)($0.60/1M out (Maverick, hosted))と Claude Haiku 4.5($5/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 2件のコミュニティ票のうち、Claude Haiku 4.5 が支持率67%でリードしています。
即断の評決
推論で選ぶなら Claude Haiku 4.5:アリーナの評価は3/5、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 Haiku 4.5 は$5/1M 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 Haiku 4.5
- SWE-bench Verifiedで73.3%、Sonnet 4.5のエージェント型コーディングの約90%を3分の1の価格で実現します
- 高速:Anthropicによれば Sonnet 4の2倍超、発売時の顧客はSonnet 4.5比4-5倍速と報告。Artificial Analysisの計測では約92-110出力tok/sです
- 開発者からは、無関係なコードに触れない正確で局所的なコード編集が報告されており、初期テストではGPT-5 miniクラスを上回ります
- ビジョン入力と拡張思考の両方に対応、発売時のこの価格帯では稀有です
- マルチエージェント構成のワーカーモデルに好適です(Sonnet/Opusが計画し、並列のHaikuサブエージェントが実行)
- プロンプトキャッシュ読み取り$0.10/1MとBatch API 50%割引で、実質コストをさらに下げられます
- 小型モデルとして出力$5/1Mは割高:出力の多いタスクではGemini FlashやGPT miniティアが数倍安く上回ります
- 200Kコンテキスト(Sonnet 5/Opus系の1Mに対して)と64Kの最大出力が、大規模コードベースや長い出力の作業を制限します
- 分野横断の推論は平凡:GPQA、MedQA、MMMU系の知識タスクで弱いとの報告があります
- 実際のスループットのばらつきが大きく(82-208 tok/sの報告)、7-8分を超える長いエージェントセッションでは品質が低下します
- 知識カットオフ(確実なのは2025年2月まで)は2026年半ばの基準では古めです
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1人につき各ツール1票。あなたの推薦が、みんなの見る観客スコアを動かします。
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 Haiku 4.5 へのアリーナの評決
Anthropicスタック上で、低レイテンシかつ3分の1の価格でSonnetに迫るコーディング品質が必要ならHaiku 4.5を選んでください。Haiku 3.5からの大幅な進化であり、マルチエージェントパイプラインのワーカーモデルとして光ります。2026年7月時点でもAnthropicの現行小型モデルであり、Claudeベースのプロダクトにおける廉価ティアのデフォルトです。深い分野横断推論、非常に大きなコードベース(200Kコンテキスト上限)、純粋なトークン単価の比較(今やGemini FlashやGPT miniティアの方が安い)には避け、速度より品質が重要になったらSonnet 5にステップアップしてください。
観客の声
Llama 4 (Scout / Maverick) について
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Claude Haiku 4.5 について
“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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よくある質問
Llama 4 (Scout / Maverick) は Claude Haiku 4.5 より優れていますか?
現在、観客は Claude Haiku 4.5 を支持しています:推薦率67%、対する Llama 4 (Scout / Maverick) は50%です(2票)。 推論では Claude Haiku 4.5 が上回っています(3/5 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 Haiku 4.5、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 Haiku 4.5 は$5/1M outからです。
Llama 4 (Scout / Maverick) と Claude Haiku 4.5 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 Haiku 4.5:入力100万トークンあたり$1/1M in、出力100万トークンあたり$5/1M out。