Pojedynek
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) i Claude Opus 4.7 ($25/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi Claude Opus 4.7 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz Claude Opus 4.7: arena ocenia go na 4.5/5 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 4.7.
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 Opus 4.7
- 87.6% SWE-bench Verified (wzrost z 80.8% na Opus 4.6) i 64.3% SWE-bench Pro na starcie, przed GPT-5.4 (57.7%) i Gemini 3.1 Pro (54.2%)
- Okno kontekstu 1M tokenów i 128K maks. wyjścia przy płaskiej cenie $5/$25, bez dopłaty za długi kontekst (300K wyjścia przez Batch API w becie)
- Pierwszy Claude z wizją wysokiej rozdzielczości: przyjmuje obrazy do 2576px na dłuższym boku z pikselowo dokładnymi współrzędnymi, ~3x więcej detalu niż wcześniej
- Wybitny code review: w niezależnych testach znajduje więcej realnych błędów dzięki mocniejszemu rozumowaniu międzyplikowemu niż rywale, i o 21% mniej błędów rozumowania na dokumentach niż Opus 4.6
- Precyzyjna kontrola kosztów dzięki nowemu poziomowi effort xhigh i Task Budgets (beta): 4.7 na niskim effort mniej więcej dorównuje jakości wyjścia 4.6 na średnim
- Świeża wiedza: wiarygodny cutoff ze stycznia 2026, najświeższy ze wszystkich modeli Claude w momencie wydania
- Nowy tokenizer zawyża liczbę tokenów o mniej więcej 30% dla tego samego tekstu względem modeli sprzed 4.7 (według dokumentacji samego Anthropic), podnosząc efektywny koszt żądania mimo niezmienionej ceny katalogowej
- Bardzo rozwlekły w użyciu agentowym: jeden z benchmarków wykazał, że GPT-5.5 zużył 72% mniej tokenów wyjściowych na równoważnych zadaniach kodowania, a recenzenci nazywają jego narrację nadmiernie komunikatywną
- Łamiące zmiany w API bolą przy migracji: temperature/top_p/top_k i thinking budget_tokens zwracają teraz błędy 400, a tekst myślenia jest domyślnie ukryty
- Umiarkowane opóźnienie z wielominutowymi turami przy wysokim effort; fast mode to płatny research preview, już wycofany na 4.7
- Zastąpiony przez Opus 4.8 w tej samej cenie $5/$25 w ciągu ~3 miesięcy, a zabezpieczenia cyberbezpieczeństwa w czasie rzeczywistym potrafią fałszywie flagować legalną pracę nad bezpieczeństwem
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 Opus 4.7
Wybierz Opus 4.7 tylko wtedy, gdy jesteś już do niego przypięty dla powtarzalności: Opus 4.8 kosztuje te same $5/$25, zachowuje identyczną powierzchnię API i wypada lepiej, więc to on jest lepszym domyślnym wyborem dla nowych projektów. 4.7 pozostaje bardzo mocnym wyborem do kodowania agentowego, code review i pracy na dokumentach z kontekstem 1M, i jest wyraźnym upgrade'em względem Opus 4.6. Zespoły migrujące z 4.6 powinny zabudżetować łamiące zmiany API i tokenizer generujący mniej więcej 30% więcej tokenów na prompt. Użytkownicy wrażliwi na koszty powinni spojrzeć na Sonnet 5, który daje jakość niemal Opus za $3/$15 (promocyjnie $2/$10 do 31 sierpnia 2026).
Co mówi tłum
O Llama 4 (Scout / Maverick)
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O 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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Llama 4 (Scout / Maverick) jest lepszy niż Claude Opus 4.7?
Tłum staje obecnie po stronie Claude Opus 4.7: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Llama 4 (Scout / Maverick) (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Claude Opus 4.7 (4.5/5 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 4.7?
Tańszy jest Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted), podczas gdy Claude Opus 4.7 zaczyna od $25/1M out.
Ile kosztują Llama 4 (Scout / Maverick) i Claude Opus 4.7 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 4.7: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $25/1M out za 1M tokenów wyjściowych.