1:1 대결
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Llama 4 (Scout / Maverick)($0.60/1M out (Maverick, hosted))와 Claude Opus 4.7($25/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 3건 기준, Claude Opus 4.7가 지지율 57%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 Claude Opus 4.7를 고르세요: 아레나 점수 4.5/5, 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 Opus 4.7는 $25/1M 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 Opus 4.7
- 출시 시점 SWE-bench Verified 87.6%(Opus 4.6의 80.8%에서 상승), SWE-bench Pro 64.3%로 GPT-5.4(57.7%)와 Gemini 3.1 Pro(54.2%)를 앞섰습니다
- 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력을 장문 컨텍스트 할증 없이 균일가 $5/$25에 제공합니다(Batch API 베타로 300K 출력 가능)
- 고해상도 비전을 갖춘 최초의 Claude: 긴 변 기준 최대 2576px 이미지를 픽셀 단위 좌표로 처리하며, 기존 대비 약 3배 세밀합니다
- 코드 리뷰가 발군입니다: 독립 테스트에서 경쟁 모델보다 파일 간 추론이 강해 실제 버그를 더 많이 찾아내고, 문서 추론 오류가 Opus 4.6보다 21% 적습니다
- 새로운 xhigh effort 레벨과 Task Budgets(베타)로 세밀한 비용 제어가 가능합니다: 4.7의 low effort가 4.6의 medium effort 출력 품질과 대략 맞먹습니다
- 최신 지식: 신뢰 가능한 컷오프가 2026년 1월로, 출시 시점 기준 모든 Claude 모델 중 가장 최신이었습니다
- 새 토크나이저가 같은 텍스트에서 토큰 수를 약 30% 부풀립니다(Anthropic 자체 문서 기준). 표시 가격은 그대로지만 요청당 실질 비용이 올라갑니다
- 에이전트 사용 시 매우 장황합니다: 한 벤치마크에서 GPT-5.5가 동등한 코딩 작업에 출력 토큰을 72% 덜 썼고, 리뷰어들은 진행 상황 중계가 과하다고 지적합니다
- 이전 버전에서 넘어오면 파괴적 API 변경에 부딪힙니다: temperature/top_p/top_k와 thinking budget_tokens가 이제 400 오류를 반환하고, thinking 텍스트는 기본적으로 숨겨집니다
- 지연 시간이 중간 수준이며 high effort에서는 한 턴이 수 분 걸리기도 합니다. fast mode는 프리미엄 리서치 프리뷰였으나 4.7에서는 이미 지원 종료되었습니다
- 약 3개월 만에 동일한 $5/$25의 Opus 4.8에 자리를 내줬고, 실시간 사이버 보안 안전장치가 정상적인 보안 작업을 오탐할 수 있습니다
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 Opus 4.7에 대한 아레나의 평결
재현성 때문에 이미 이 모델에 고정되어 있는 경우에만 Opus 4.7을 선택하십시오: Opus 4.8이 동일한 $5/$25에 동일한 API 구조를 유지하면서 성능은 더 뛰어나므로 새 프로젝트의 기본값으로 더 낫습니다. 에이전트 코딩, 코드 리뷰, 1M 컨텍스트 문서 작업에는 여전히 매우 강력하며 Opus 4.6 대비 확실한 업그레이드입니다. 4.6에서 이전하는 팀은 파괴적 API 변경과 프롬프트당 토큰을 약 30% 더 소비하는 토크나이저를 예산에 반영해야 합니다. 비용에 민감한 사용자는 $3/$15(2026년 8월 31일까지 프로모션 $2/$10)에 Opus급에 근접한 품질을 내는 Sonnet 5를 검토하십시오.
대중의 목소리
Llama 4 (Scout / Maverick)에 대해
아직 평결이 없습니다. 첫 번째로 발언해 보세요.
Claude Opus 4.7에 대해
“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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자주 묻는 질문
Llama 4 (Scout / Maverick)가 Claude Opus 4.7보다 나은가요?
현재 대중은 Claude Opus 4.7의 편입니다: 추천율 57%, Llama 4 (Scout / Maverick)는 50%입니다(투표 3건). 추론 항목에서는 Claude Opus 4.7가 더 높은 평가를 받았습니다(4.5/5 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 Opus 4.7 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Llama 4 (Scout / Maverick)가 더 저렴합니다: $0.60/1M out (Maverick, hosted)부터 시작하는 반면, Claude Opus 4.7는 $25/1M out부터입니다.
Llama 4 (Scout / Maverick)와 Claude Opus 4.7의 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 Opus 4.7: 입력 토큰 1M당 $5/1M in, 출력 토큰 1M당 $25/1M out.