Pojedynek
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) i Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 2 głosach społeczności prowadzi Claude Haiku 4.5 z 67% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz Claude Haiku 4.5: arena ocenia go na 3/5 wobec 2.5/5 u Llama 4 (Scout / Maverick). Pod względem budżetu wygrywa Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted) wobec $5/1M out u Claude Haiku 4.5.
Porównanie linijka po linijce
Mocne i słabe strony
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efektywność MoE: tylko 17B aktywnych parametrów na token (Scout 109B/16 ekspertów, Maverick 400B/128 ekspertów), co daje czat klasy niemal GPT-4o za ułamek mocy obliczeniowej
- Bardzo tania inferencja hostowana: Maverick od około $0.15/1M wejście i $0.60/1M wyjście; Scout od około $0.10/$0.30 na DeepInfra lub $0.11/$0.34 na Groq
- Natywna multimodalność early-fusion (tekst plus obrazy, testowane do 8 obrazów) w modelu z otwartymi wagami
- Największy nominalny kontekst wśród modeli z otwartymi wagami w momencie wydania: 10M tokenów w Scout, 1M w Maverick
- Scout mieści się na pojedynczym GPU H100 z kwantyzacją Int4; pretrening na 200 językach
- Wysoka przepustowość: 17B aktywnych parametrów osiąga 500+ tokenów/s u szybkich dostawców (Groq podaje Scout na 594 TPS)
- Nadszarpnięte zaufanie do benchmarków: Meta zgłosiła do LMArena niewydany, zoptymalizowany pod czat wariant Mavericka (ELO 1417), co deweloperzy uznali za wprowadzające w błąd, bo publiczne wagi punktują niżej
- Deklaracje o długim kontekście padają w praktyce: Scout uzyskał ~15.6% przy 128K na Fiction.LiveBench vs 90.6% dla Gemini 2.5 Pro, a dostawcy hostowani tną kontekst Scouta znacznie poniżej 10M (np. ~320K na DeepInfra)
- Kodowanie szeroko krytykowane na r/LocalLlama i HN, przegrywa z podobnie wycenionym DeepSeek V3 w realnych zadaniach deweloperskich
- Nie jest open source według OSI: licencja wyklucza firmy z siedzibą w UE, wymaga specjalnej licencji powyżej 700M MAU i narzuca branding Llama
- 109B/400B parametrów łącznie to za dużo na konsumenckie GPU, a linia utknęła: żaden wariant rozumujący nie wyszedł, a Behemoth nigdy nie został wydany
Claude Haiku 4.5
- 73.3% na SWE-bench Verified, około 90% kodowania agentowego Sonnet 4.5 za jedną trzecią ceny
- Szybki: ponad 2x prędkość Sonnet 4 według Anthropic, a klienci z premiery raportowali 4-5x szybciej niż Sonnet 4.5; ~92-110 tokenów wyjściowych/s w pomiarach Artificial Analysis
- Deweloperzy chwalą precyzyjne, punktowe edycje kodu, które nie ruszają kodu nieistotnego, lepsze niż klasa GPT-5 mini we wczesnych testach
- Obsługuje zarówno wejście wizyjne, jak i extended thinking, rzadkość w tym przedziale cenowym w momencie premiery
- Świetnie sprawdza się jako model roboczy w konfiguracjach wieloagentowych (Sonnet/Opus planuje, równoległe subagenty Haiku wykonują)
- Odczyty prompt cache po $0.10/1M i 50% zniżki Batch API dodatkowo obniżają efektywny koszt
- $5/1M za wyjście to dużo jak na mały model: Gemini Flash i poziomy GPT mini są kilkukrotnie tańsze przy zadaniach ciężkich na wyjściu
- 200K kontekstu (vs 1M u rodzeństwa Sonnet 5/Opus) i 64K maks. wyjścia ograniczają pracę na dużych bazach kodu i z długim wyjściem
- Przeciętne rozumowanie międzydziedzinowe: użytkownicy zgłaszają słabe wyniki na zadaniach wiedzowych typu GPQA, MedQA, MMMU
- Przepustowość mocno się waha w praktyce (raportowane 82-208 tok/s), a jakość degraduje się w długich sesjach agentowych powyżej 7-8 minut
- Cutoff wiedzy (wiarygodny do lutego 2025) jest przestarzały jak na standardy połowy 2026
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
Werdykt areny w sprawie Llama 4 (Scout / Maverick)
Wybierz Llama 4, jeśli potrzebujesz taniego, szybkiego, samodzielnie hostowalnego modelu multimodalnego do masowego czatu, ekstrakcji lub obciążeń wielojęzycznych poza UE; Maverick ląduje blisko jakości GPT-4o za mniej więcej jedną dziesiątą ceny. Unikaj go do kodowania, twardego rozumowania lub prawdziwego wyszukiwania w milionach tokenów, gdzie DeepSeek, Qwen 3 i Gemini wyraźnie go przewyższają. Względem Llama 3.3 70B dodaje natywną wizję i dłuższe okno, ale wielu deweloperów uznało starszy gęsty model albo Qwen za bardziej niezawodne w czystej jakości tekstu, a kontekst 10M to głównie liczba na papierze.
Werdykt areny w sprawie Claude Haiku 4.5
Wybierz Haiku 4.5, jeśli jesteś na stacku Anthropic i potrzebujesz jakości kodowania bliskiej Sonnet przy niskim opóźnieniu i za jedną trzecią ceny: to ogromny skok względem Haiku 3.5 i świetny model roboczy w pipeline'ach wieloagentowych. Na lipiec 2026 pozostaje aktualnym małym modelem Anthropic, więc to domyślny tani poziom dla produktów opartych na Claude. Unikaj go do głębokiego rozumowania międzydziedzinowego, bardzo dużych baz kodu (limit 200K kontekstu) albo czystego polowania na najniższą cenę za token, gdzie Gemini Flash i poziomy GPT mini są już tańsze, a gdy jakość liczy się bardziej niż szybkość, przejdź na Sonnet 5.
Co mówi tłum
O Llama 4 (Scout / Maverick)
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O 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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Llama 4 (Scout / Maverick) jest lepszy niż Claude Haiku 4.5?
Tłum staje obecnie po stronie Claude Haiku 4.5: rekomenduje go 67%, wobec 50% dla Llama 4 (Scout / Maverick) (2 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Claude Haiku 4.5 (3/5 vs 2.5/5). Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.
Co jest tańsze: Llama 4 (Scout / Maverick) czy Claude Haiku 4.5?
Tańszy jest Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted), podczas gdy Claude Haiku 4.5 zaczyna od $5/1M out.
Ile kosztują Llama 4 (Scout / Maverick) i Claude Haiku 4.5 za 1M tokenów?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) za 1M tokenów wejściowych, $0.60/1M out (Maverick, hosted) za 1M tokenów wyjściowych. Claude Haiku 4.5: $1/1M in za 1M tokenów wejściowych, $5/1M out za 1M tokenów wyjściowych.