Pojedynek
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.5: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) i Claude Opus 4.5 ($25/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Porównaj je poniżej linijka po linijce, a potem wydaj swój werdykt.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz Claude Opus 4.5: arena ocenia go na 3.5/5 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 $25/1M out u Claude Opus 4.5.
Porównanie linijka po linijce
Od
$0.60/1M out (Maverick, hosted)Brak własnego płatnego API Mety; pokazane typowe stawki hostingu zewnętrznego dla Mavericka (Scout od ~$0.10/$0.30 za 1M na DeepInfra, $0.11/$0.34 na Groq). Kontekst hostowanego Scouta jest cięty znacznie poniżej nominalnych 10M (np. ~320K na DeepInfra).
$25/1M outOficjalna cena katalogowa API Anthropic dla claude-opus-4-5 (jeden poziom, bez dopłaty za długi kontekst; 200K kontekstu, 64K maks. wyjścia); ta sama stawka $5/$25 co u następców Opus 4.6-4.8; obowiązuje 50% zniżki batch i prompt caching. Zweryfikowano względem przeglądu modeli na platform.claude.com, 2026-07.
Dostawca
Meta
Anthropic
Okno kontekstu
10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)
200K tokens
Cena wejścia
$0.15/1M in (Maverick, hosted)
$5/1M in
Cena wyjścia
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
$25/1M out
Modalności
text, vision (image input)
text, vision
Open weights
Tak
Nie
Wynik tłumu
50%(0)
50%(0)
Oceny areny (1-5)
Rozumowanie
2.5
3.5
Kodowanie
2.0
3.5
Pisanie
2.5
3.5
Szybkość
4.5
2.5
Stosunek jakości do ceny
3.5
2.5
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 Opus 4.5
- Pierwszy model powyżej 80% na SWE-bench Verified (80.9% na starcie), lepszy od Gemini 3 Pro i GPT-5.1 w rzeczywistym kodowaniu
- Cięcie ceny o 66% względem Opus 4.1 ($5/$25 vs $15/$75 za 1M tokenów) uczyniło klasę Opus opłacalną w produkcji
- 48-76% mniej tokenów wyjściowych niż Sonnet 4.5 przy równej lub lepszej jakości, co dodatkowo wzmacnia obniżkę ceny
- Parametr effort (wprowadzony wraz z tym modelem) pozwala wymieniać głębię rozumowania na koszt i opóźnienie dla każdego wywołania
- Mocne relacje z praktyki: złożone refaktoryzacje za jednym podejściem, wyłapane race conditions, które umykały innym modelom, zbieżność w ~4 iteracjach agentowych vs ~10 u rywali
- +29% na Vending-Bench względem Sonnet 4.5, z mniejszą liczbą ślepych zaułków w długich zadaniach autonomicznych
- Tylko 200K okna kontekstu (maks. 64K wyjścia), daleko za 1M u Gemini 3 Pro i nowszych modeli Claude; użytkownicy zgłaszali wybiórczą uwagę powyżej ~70% zapełnienia kontekstu
- Na starcie zamknięty za planami Max za $100-200/mies. w aplikacjach Claude; subskrybenci Pro zostali odcięci, a intensywni użytkownicy i tak trafiali na limity (HN nazwał to 'penny-wise and pound-foolish')
- Umiarkowane opóźnienie; extended thinking dokłada koszt i zwłokę przy prostych zadaniach
- Zastąpiony od początku 2026: Opus 4.6/4.7/4.8 kosztują te same $5/$25 przy 1M kontekstu i wyższych benchmarkach, więc 4.5 nie ma już przewagi cenowej
- Przestarzała powierzchnia API: ręczne extended thinking przez budget_tokens zamiast adaptacyjnego myślenia nowszych modeli Claude
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
Llama 4 (Scout / Maverick)$0.60/1M out (Maverick, hosted)
50%wynik tłumu · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%wynik tłumu · 0
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 Opus 4.5
Wybierz Claude Opus 4.5 tylko wtedy, gdy masz obciążenie już dostrojone i przypięte do tego snapshotu (claude-opus-4-5-20251101) i potrzebujesz stabilności. To było przełomowe wydanie, pierwsze powyżej 80% na SWE-bench Verified i z ceną obniżoną o 66% względem Opus 4.1, ale Anthropic sprzedaje dziś Opus 4.6 do 4.8 po identycznej stawce $5/$25, z oknem kontekstu 1M i lepszymi wynikami. Każdy, kto startuje z nowym projektem, powinien wybrać Opus 4.8, a użytkownicy wrażliwi na koszty dostaną kodowanie klasy niemal Opus w Sonnet 5 za $3/$15 (promocyjnie $2/$10 do sierpnia 2026). Omijaj go całkowicie, jeśli Twoje prompty zbliżają się do sufitu 200K kontekstu.
Porównuj dalej
Pełna recenzja Llama 4 (Scout / Maverick)Pełna recenzja Claude Opus 4.5Alternatywy dla Llama 4 (Scout / Maverick)Alternatywy dla Claude Opus 4.5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.5 vs Claude Haiku 4.5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Fable 5Claude Opus 4.5 vs Claude Fable 5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7Claude Opus 4.5 vs Claude Opus 4.7Pełny ranking: model AIWyszukiwarka narzędzi
Najczęstsze pytania
Czy Llama 4 (Scout / Maverick) jest lepszy niż Claude Opus 4.5?
W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Claude Opus 4.5 (3.5/5 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 Opus 4.5?
Tańszy jest Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted), podczas gdy Claude Opus 4.5 zaczyna od $25/1M out.
Ile kosztują Llama 4 (Scout / Maverick) i Claude Opus 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 Opus 4.5: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $25/1M out za 1M tokenów wyjściowych.