Een-op-een
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7: welke AI-model wint in 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) en Claude Opus 4.7 ($25/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 3 stemmen van de community leidt Claude Opus 4.7 met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je Claude Opus 4.7: de arena geeft 4.5/5 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 $25/1M out voor Claude Opus 4.7.
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 Opus 4.7
- 87.6% SWE-bench Verified (tegenover 80.8% voor Opus 4.6) en 64.3% SWE-bench Pro bij lancering, vóór GPT-5.4 (57.7%) en Gemini 3.1 Pro (54.2%)
- Context window van 1M tokens en 128K max output tegen een vlak tarief van $5/$25 zonder long-context-toeslag (300K output via de Batch API in beta)
- Eerste Claude met high-resolution vision: accepteert afbeeldingen tot 2576px op de lange zijde met pixelnauwkeurige coördinaten, ~3x zoveel detail als voorheen
- Uitblinker in code review: vindt in onafhankelijke tests meer echte bugs met sterker cross-file-redeneren dan concurrenten, en 21% minder documentredeneerfouten dan Opus 4.6
- Fijnmazige kostenbeheersing via het nieuwe effort-niveau xhigh en Task Budgets (beta): 4.7 op low effort evenaart grofweg de outputkwaliteit van 4.6 op medium effort
- Actuele kennis: betrouwbare cutoff van januari 2026, de meest recente van alle Claude-modellen bij release
- Nieuwe tokenizer blaast het aantal tokens met ruwweg 30% op voor dezelfde tekst vergeleken met pre-4.7-modellen (volgens Anthropics eigen docs), wat de effectieve kosten per request verhoogt ondanks de ongewijzigde stickerprijs
- Zeer breedsprakig in agentisch gebruik: één benchmark zag GPT-5.5 72% minder output-tokens gebruiken op vergelijkbare programmeertaken, en reviewers noemen de verslaggeving overcommunicatief
- Breaking API-wijzigingen bijten migreerders: temperature/top_p/top_k en thinking budget_tokens geven nu 400-fouten, en denkteksten zijn standaard verborgen
- Gemiddelde latency met beurten van minuten op high effort; fast mode is een premium research preview die op 4.7 al is uitgefaseerd
- Binnen ~3 maanden opgevolgd door Opus 4.8 tegen dezelfde $5/$25, en de realtime cybersecurity-waarborgen kunnen legitiem securitywerk onterecht blokkeren
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 Opus 4.7
Kies Opus 4.7 alleen als je er al op vastgepind zit voor reproduceerbaarheid: Opus 4.8 kost dezelfde $5/$25, houdt een identieke API aan en presteert beter, waardoor het de betere standaardkeuze is voor nieuwe projecten. Het blijft een zeer sterke keuze voor agentisch programmeren, code review en documentwerk met 1M context, en is een duidelijke upgrade ten opzichte van Opus 4.6. Teams die van 4.6 migreren moeten rekening houden met breaking API-wijzigingen en een tokenizer die ruwweg 30% meer tokens per prompt oplevert. Prijsbewuste gebruikers kijken naar Sonnet 5, dat bijna-Opus-kwaliteit levert voor $3/$15 (introductieprijs $2/$10 tot en met 31 augustus 2026).
Wat het publiek zegt
Over Llama 4 (Scout / Maverick)
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over Claude Opus 4.7
“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.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Llama 4 (Scout / Maverick) beter dan Claude Opus 4.7?
Het publiek kiest momenteel voor Claude Opus 4.7: 57% raadt het aan, tegenover 50% voor Llama 4 (Scout / Maverick) (3 stemmen). Op Redeneren scoort Claude Opus 4.7 hoger (4.5/5 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 Opus 4.7?
Llama 4 (Scout / Maverick) is goedkoper: die begint bij $0.60/1M out (Maverick, hosted), terwijl Claude Opus 4.7 begint bij $25/1M out.
Hoeveel kosten Llama 4 (Scout / Maverick) en Claude Opus 4.7 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 Opus 4.7: $5/1M in per 1M input tokens, $25/1M out per 1M output tokens.