1:1 대결
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Llama 4 (Scout / Maverick)($0.60/1M out (Maverick, hosted))와 Claude Haiku 4.5($5/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 2건 기준, Claude Haiku 4.5가 지지율 67%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 Claude Haiku 4.5를 고르세요: 아레나 점수 3/5, Llama 4 (Scout / Maverick)는 2.5/5입니다. 예산 면에서는 Llama 4 (Scout / Maverick)의 승리입니다: $0.60/1M out (Maverick, hosted)부터 시작하는 반면, Claude Haiku 4.5는 $5/1M out부터입니다.
항목별 비교
강점과 약점
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoE 효율: 토큰당 활성 파라미터가 17B뿐(Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts)이라 GPT-4o급에 근접한 챗을 훨씬 적은 컴퓨트로 제공합니다
- 매우 저렴한 호스팅 추론: Maverick은 입력 약 $0.15/1M, 출력 약 $0.60/1M부터, Scout는 DeepInfra 기준 약 $0.10/$0.30, Groq 기준 $0.11/$0.34부터
- 오픈 웨이트 모델에서 네이티브 얼리퓨전 멀티모달(텍스트와 이미지, 최대 8장 테스트 완료)
- 출시 시점 오픈 웨이트 최대의 명목 컨텍스트: Scout 10M 토큰, Maverick 1M
- Scout는 Int4 양자화로 H100 GPU 한 장에 올라가며, 200개 언어로 사전학습되었습니다
- 높은 처리량: 활성 17B 파라미터로 고속 프로바이더에서 500+ tokens/s에 도달합니다(Groq는 Scout를 594 TPS로 표기)
- 벤치마크 신뢰 훼손: Meta가 미공개 챗 최적화 Maverick 변종을 LMArena에 제출했고(ELO 1417), 공개 가중치는 그보다 낮게 나와 개발자들이 기만적이라고 비판했습니다
- 장문 컨텍스트 주장이 실전에서 무너집니다: Scout는 Fiction.LiveBench 128K에서 약 15.6%(Gemini 2.5 Pro는 90.6%)를 기록했고, 호스팅 프로바이더들은 Scout를 10M보다 훨씬 낮게 제한합니다(예: DeepInfra 약 320K)
- 코딩은 r/LocalLlama와 HN에서 혹평받았으며, 비슷한 가격의 DeepSeek V3에 실전 개발 작업에서 밀립니다
- OSI 기준 오픈소스가 아닙니다: 라이선스가 EU 소재 기업을 배제하고, 700M MAU 초과 시 별도 라이선스를 요구하며, Llama 브랜딩을 의무화합니다
- 총 파라미터 109B/400B는 소비자 GPU에 너무 크고, 계보도 멈췄습니다: 추론 변종은 출시되지 않았고 Behemoth는 끝내 나오지 않았습니다
Claude Haiku 4.5
- SWE-bench Verified 73.3%, Sonnet 4.5 에이전트 코딩의 약 90%를 3분의 1 가격에 제공합니다
- 빠릅니다: Anthropic 기준 Sonnet 4의 2배 이상, 출시 고객들은 Sonnet 4.5보다 4-5배 빠르다고 보고했으며, Artificial Analysis 측정 출력 속도는 약 92-110 tok/s입니다
- 개발자들은 무관한 코드를 건드리지 않는 정밀하고 국소적인 코드 수정을 보고하며, 초기 테스트에서 GPT-5 mini급보다 낫다는 평입니다
- 비전 입력과 확장 사고를 모두 지원합니다, 출시 시점 이 가격대에서는 드문 조합입니다
- 멀티 에이전트 구성의 워커 모델로 잘 맞습니다(Sonnet/Opus가 계획하고 병렬 Haiku 서브에이전트가 실행)
- 프롬프트 캐시 읽기 $0.10/1M과 Batch API 50% 할인으로 실질 비용을 더 낮출 수 있습니다
- 소형 모델치고 출력 $5/1M은 비쌉니다: 출력이 많은 작업에서는 Gemini Flash와 GPT mini 티어가 몇 배 더 저렴합니다
- 200K 컨텍스트(Sonnet 5/Opus 형제 모델의 1M 대비)와 64K 최대 출력이 대규모 코드베이스와 장문 출력 작업을 제약합니다
- 범용 추론이 평범합니다: GPQA, MedQA, MMMU류 지식 과제에서 약하다는 사용자 보고가 있습니다
- 실사용 처리량 편차가 큽니다(82-208 tok/s 보고). 7-8분 이상 이어지는 긴 에이전트 세션에서는 품질이 저하됩니다
- 지식 컷오프(신뢰 가능 기준 2025년 2월)가 2026년 중반 기준으로는 낡았습니다
평결을 내리세요
검투사 한 명당 툴별 추천 한 번. 모두가 보는 대중 점수가 바뀝니다.
Llama 4 (Scout / Maverick)에 대한 아레나의 평결
EU 밖에서 대용량 챗, 추출, 다국어 워크로드를 위한 저렴하고 빠른 자체 호스팅 멀티모달 모델이 필요하다면 Llama 4를 선택하십시오. Maverick은 GPT-4o에 근접한 품질을 대략 10분의 1 가격에 제공합니다. 코딩, 어려운 추론, 진짜 백만 토큰 검색에는 피하십시오, 그 영역에서는 DeepSeek, Qwen 3, Gemini가 확실히 앞섭니다. Llama 3.3 70B 대비 네이티브 비전과 더 긴 윈도우가 추가되었지만, 순수 텍스트 품질에서는 구형 dense 모델이나 Qwen이 더 믿을 만하다는 개발자가 많았고, 10M 컨텍스트는 대체로 서류상의 숫자입니다.
Claude Haiku 4.5에 대한 아레나의 평결
Anthropic 스택을 쓰면서 Sonnet에 근접한 코딩 품질을 낮은 지연 시간과 3분의 1 가격에 원한다면 Haiku 4.5를 선택하십시오: Haiku 3.5에서 크게 도약했으며 멀티 에이전트 파이프라인의 워커 모델로 탁월합니다. 2026년 7월 기준 Anthropic의 현행 소형 모델이므로 Claude 기반 제품의 기본 저가 티어입니다. 깊은 범용 추론, 초대형 코드베이스(200K 컨텍스트 상한), 순수 토큰당 비용 비교 구매에는 피하십시오, 그 영역에서는 이제 Gemini Flash와 GPT mini 티어가 더 저렴하며, 속도보다 품질이 중요해지면 Sonnet 5로 올라가십시오.
대중의 목소리
Llama 4 (Scout / Maverick)에 대해
아직 평결이 없습니다. 첫 번째로 발언해 보세요.
Claude Haiku 4.5에 대해
“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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자주 묻는 질문
Llama 4 (Scout / Maverick)가 Claude Haiku 4.5보다 나은가요?
현재 대중은 Claude Haiku 4.5의 편입니다: 추천율 67%, Llama 4 (Scout / Maverick)는 50%입니다(투표 2건). 추론 항목에서는 Claude Haiku 4.5가 더 높은 평가를 받았습니다(3/5 vs 2.5/5). 정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
Llama 4 (Scout / Maverick)와 Claude Haiku 4.5 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Llama 4 (Scout / Maverick)가 더 저렴합니다: $0.60/1M out (Maverick, hosted)부터 시작하는 반면, Claude Haiku 4.5는 $5/1M out부터입니다.
Llama 4 (Scout / Maverick)와 Claude Haiku 4.5의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Llama 4 (Scout / Maverick): 입력 토큰 1M당 $0.15/1M in (Maverick, hosted), 출력 토큰 1M당 $0.60/1M out (Maverick, hosted). Claude Haiku 4.5: 입력 토큰 1M당 $1/1M in, 출력 토큰 1M당 $5/1M out.