Een-op-een
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: welke AI-model wint in 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) en Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 2 stemmen van de community leidt Claude Haiku 4.5 met 67% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je Claude Haiku 4.5: de arena geeft 3/5 tegenover 2.5/5 voor Llama 4 (Scout / Maverick). Qua budget wint Llama 4 (Scout / Maverick): die begint bij $0.60/1M out (Maverick, hosted) tegenover $5/1M out voor Claude Haiku 4.5.
Vergelijking regel voor regel
Sterke en zwakke punten
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoE-efficiëntie: slechts 17B actieve parameters per token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), goed voor chat van bijna GPT-4o-klasse tegen een fractie van de rekenkracht
- Zeer goedkope gehoste inferentie: Maverick vanaf ongeveer $0.15/1M in en $0.60/1M uit; Scout vanaf ongeveer $0.10/$0.30 op DeepInfra of $0.11/$0.34 op Groq
- Native early-fusion-multimodaliteit (tekst plus afbeeldingen, getest tot 8 afbeeldingen) in een model met open weights
- Grootste nominale context van alle open-weight-modellen bij release: 10M tokens op Scout, 1M op Maverick
- Scout past op één H100-GPU met Int4-kwantisatie; voorgetraind op 200 talen
- Hoge doorvoer: 17B actieve parameters halen 500+ tokens/s bij snelle providers (Groq noteert Scout op 594 TPS)
- Vertrouwen in benchmarks beschadigd: Meta diende een niet-uitgebrachte, chat-geoptimaliseerde Maverick-variant in bij LMArena (ELO 1417), wat devs misleidend noemden omdat de publieke weights lager scoren
- Long-context-claims storten in de praktijk in: Scout scoorde ~15.6% op 128K op Fiction.LiveBench tegenover 90.6% voor Gemini 2.5 Pro, en gehoste providers cappen Scout ver onder de 10M (bijv. ~320K op DeepInfra)
- Programmeren breed afgekraakt op r/LocalLlama en HN, verliest van het vergelijkbaar geprijsde DeepSeek V3 op echte devtaken
- Geen OSI open source: de licentie sluit in de EU gevestigde bedrijven uit, vereist een speciale licentie boven 700M MAU en verplicht Llama-branding
- 109B/400B totale parameters zijn te groot voor consumenten-GPU's, en de lijn liep vast: er kwam geen redeneervariant en Behemoth is nooit uitgebracht
Claude Haiku 4.5
- 73.3% op SWE-bench Verified, ongeveer 90% van het agentisch programmeren van Sonnet 4.5 voor een derde van de prijs
- Snel: meer dan 2x de snelheid van Sonnet 4 volgens Anthropic, met lanceringsklanten die 4-5x sneller dan Sonnet 4.5 melden; ~92-110 output tok/s gemeten door Artificial Analysis
- Devs melden precieze, lokale codewijzigingen die irrelevante code met rust laten, beter dan de GPT-5 mini-klasse in vroege tests
- Ondersteunt zowel vision-input als extended thinking, zeldzaam in deze prijsklasse bij lancering
- Zeer geschikt als werkmodel in multi-agent-opstellingen (Sonnet/Opus plant, parallelle Haiku-subagents voeren uit)
- Prompt cache reads voor $0.10/1M en 50% Batch API-korting drukken de effectieve kosten verder
- $5/1M output is prijzig voor een klein model: de Gemini Flash- en GPT mini-klassen zijn meermaals goedkoper op output-zware taken
- 200K context (tegenover 1M voor de Sonnet 5/Opus-broers) en 64K max output beperken werk aan grote codebases en lange output
- Middelmatig redeneren over domeinen heen: gebruikers melden zwakke resultaten op kennistaken in de stijl van GPQA, MedQA en MMMU
- Doorvoersnelheid varieert flink in de praktijk (82-208 tok/s gemeld) en de kwaliteit zakt bij lange agentsessies van 7-8+ minuten
- De knowledge cutoff (betrouwbaar tot feb 2025) is gedateerd naar de maatstaven van medio 2026
Vel je verdict
Eén aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Het verdict van de arena over Llama 4 (Scout / Maverick)
Kies Llama 4 als je buiten de EU een goedkoop, snel, zelf te hosten multimodaal model nodig hebt voor high-volume chat, extractie of meertalige workloads; Maverick komt in de buurt van GPT-4o-kwaliteit voor ruwweg een tiende van de prijs. Vermijd het voor programmeren, hard redeneren of echte miljoen-token-retrieval, waar DeepSeek, Qwen 3 en Gemini het duidelijk overtreffen. Ten opzichte van Llama 3.3 70B voegt het native vision en een langer window toe, maar veel developers vonden het oudere dense-model of Qwen betrouwbaarder voor pure tekstkwaliteit, en de 10M context is vooral een papieren getal.
Het verdict van de arena over Claude Haiku 4.5
Kies Haiku 4.5 als je op de Anthropic-stack zit en bijna-Sonnet-programmeerkwaliteit nodig hebt met lage latency voor een derde van de prijs: het is een enorme stap vooruit ten opzichte van Haiku 3.5 en blinkt uit als werkmodel in multi-agent-pipelines. Het is per juli 2026 nog steeds Anthropics huidige kleine model, dus de standaard goedkope laag voor producten op basis van Claude. Vermijd het voor diep redeneren over domeinen heen, zeer grote codebases (plafond van 200K context) of puur shoppen op prijs per token, waar de Gemini Flash- en GPT mini-klassen inmiddels goedkoper zijn, en stap op naar Sonnet 5 wanneer kwaliteit zwaarder weegt dan snelheid.
Wat het publiek zegt
Over Llama 4 (Scout / Maverick)
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over Claude Haiku 4.5
“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.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Llama 4 (Scout / Maverick) beter dan Claude Haiku 4.5?
Het publiek kiest momenteel voor Claude Haiku 4.5: 67% raadt het aan, tegenover 50% voor Llama 4 (Scout / Maverick) (2 stemmen). Op Redeneren scoort Claude Haiku 4.5 hoger (3/5 vs 2.5/5). De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, Llama 4 (Scout / Maverick) of Claude Haiku 4.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) is goedkoper: die begint bij $0.60/1M out (Maverick, hosted), terwijl Claude Haiku 4.5 begint bij $5/1M out.
Hoeveel kosten Llama 4 (Scout / Maverick) en Claude Haiku 4.5 per 1M tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M input tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M output tokens. Claude Haiku 4.5: $1/1M in per 1M input tokens, $5/1M out per 1M output tokens.