一騎打ち
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Llama 4 (Scout / Maverick)($0.60/1M out (Maverick, hosted))と Claude Opus 4.7($25/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 3件のコミュニティ票のうち、Claude Opus 4.7 が支持率57%でリードしています。
即断の評決
推論で選ぶなら Claude Opus 4.7:アリーナの評価は4.5/5、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 Opus 4.7 は$25/1M 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 Opus 4.7
- 発売時にSWE-bench Verified 87.6%(Opus 4.6の80.8%から向上)とSWE-bench Pro 64.3%を記録し、GPT-5.4(57.7%)とGemini 3.1 Pro(54.2%)をリードしました
- 1M tokensのコンテキストウィンドウと128Kの最大出力を、長文コンテキスト割増なしの一律$5/$25で提供(Batch APIベータ経由で300K出力)
- 高解像度ビジョンを備えた初のClaude:長辺2576pxまでの画像をピクセル精度の座標で受け付け、従来比約3倍の精細さです
- コードレビューが傑出:独立テストでライバルより強力なファイル横断推論で実在バグを多く発見し、ドキュメント推論エラーはOpus 4.6比21%減です
- 新しいxhighエフォートレベルとTask Budgets(ベータ)による細かなコスト制御:低エフォートの4.7は中エフォートの4.6の出力品質にほぼ匹敵します
- 知識が新しい:リリース時点でどのClaudeモデルよりも新しい、2026年1月の確実なカットオフです
- 新トークナイザーにより同じテキストのトークン数が4.7以前のモデル比で約30%増加し(Anthropic自身のドキュメントによる)、表示価格は据え置きでも実質的なリクエスト単価が上がります
- エージェント用途では非常に冗長:あるベンチマークでは同等のコーディングタスクでGPT-5.5の出力tokensが72%少なく、レビュアーはそのナレーションを過剰と評しています
- 移行者を悩ませる破壊的なAPI変更:temperature/top_p/top_kとthinkingのbudget_tokensは400エラーを返すようになり、思考テキストはデフォルトで非表示です
- レイテンシは中程度で、高エフォートでは1ターンに数分かかることも。fastモードはプレミアムなリサーチプレビューで、4.7では既に非推奨です
- 約3か月で同じ$5/$25のOpus 4.8に抜かれ、リアルタイムのサイバーセキュリティ保護機能が正当なセキュリティ業務に誤検知することがあります
あなたの審判を下す
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 Opus 4.7 へのアリーナの評決
Opus 4.7を選ぶべきなのは、再現性のために既にこのモデルに固定している場合だけです。Opus 4.8は同じ$5/$25でAPI仕様も同一のまま性能で上回るため、新規プロジェクトのデフォルトとしてはそちらが適切です。エージェント型コーディング、コードレビュー、1Mコンテキストのドキュメント作業では依然として非常に強力で、Opus 4.6からは明確なアップグレードです。4.6から移行するチームは、破壊的なAPI変更と、プロンプトあたり約30%多くのトークンを生むトークナイザーを予算に織り込んでください。コスト重視のユーザーは、Opusに迫る品質を$3/$15(2026年8月31日まで導入価格$2/$10)で提供するSonnet 5を検討すべきです。
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 Opus 4.7 について
“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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よくある質問
Llama 4 (Scout / Maverick) は Claude Opus 4.7 より優れていますか?
現在、観客は Claude Opus 4.7 を支持しています:推薦率57%、対する Llama 4 (Scout / Maverick) は50%です(3票)。 推論では Claude Opus 4.7 が上回っています(4.5/5 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 Opus 4.7、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 Opus 4.7 は$25/1M outからです。
Llama 4 (Scout / Maverick) と Claude Opus 4.7 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 Opus 4.7:入力100万トークンあたり$5/1M in、出力100万トークンあたり$25/1M out。