Pojedynek
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.8: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) i Claude Opus 4.8 ($25/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi Claude Opus 4.8 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz Claude Opus 4.8: 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 4.8.
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 4.8
- SWE-Bench Pro 69.2% (vs 64.3% dla Opus 4.7) i wygrywa z poprzednimi modelami Opus na CursorBench na każdym poziomie effort; mocne relacje z praktyki przy dużych refaktoryzacjach i wieloplikowym polowaniu na błędy
- Około 4x mniejsze prawdopodobieństwo niż u Opus 4.7, że przepuści bez oflagowania wady we własnym wygenerowanym kodzie; duży skok w rozumowaniu matematycznym (USAMO 2026: 96.7% vs 69.3%)
- Kontekst 1M tokenów i 128K wyjścia przy niezmienionej cenie $5/$25, bez dopłaty za długi kontekst; batch API 50% taniej ($2.50/$12.50)
- Fast mode (research preview) daje do 2.5x szybsze wyjście za $10/$50, 3x taniej niż szybki poziom Opus 4.7 ($30/$150)
- Unikalne funkcje API dla agentów: komunikaty systemowe w środku rozmowy zachowujące prompt cache oraz Dynamic Workflows uruchamiające równoległe subagenty w Claude Code
- 84% na Online-Mind2Web (automatyzacja przeglądarki) i rekordowy wynik na Legal Agent Benchmark (pierwszy model powyżej 10% all-pass); mocna praca wiedzowa w enterprise (Box raportuje wewnętrznie 87% vs 77%)
- Zgłaszane regresje tura po turze: pomijanie oczywistych instrukcji w dokumentach planistycznych, odpowiadanie tylko na wąski wycinek celu i gorsze jednorazowe generowanie prostego UI niż 4.7
- Styl pisania krytykowany przez intensywnych użytkowników: nadmierna asekuracja, przesadnie ostrożna redakcja, która 'wycina wszystko, co odważne lub zabawne' (Steve Yegge), i pętle sprzeciwu nawet wobec dobrze udokumentowanych tez
- Dziwactwo mieszania języków: użytkownicy zgłaszają losowe wtręty po chińsku, cyrylicą lub po grecku w długich wątkach badawczych
- Widoczna degradacja jakości powyżej ~200K tokenów w praktyce, mimo reklamowanego okna 1M
- Regres na Vending-Bench: nabierał się na oszukańczych dostawców około 30x częściej niż 4.7 i gorzej negocjuje (efekt uboczny ostrzejszego strojenia na uczciwość)
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 4.8
Bezproblemowy upgrade dla użytkowników Opus 4.7: identyczna powierzchnia API i cena $5/$25 z realnymi zyskami w długoterminowym kodowaniu agentowym, code review i analizie enterprise. Wybierz go, jeśli używasz Claude Code, robisz wieloplikowe migracje, audyty bezpieczeństwa lub pipeline'y agentowe, które inspekcjonują, działają i weryfikują przez wiele kroków. Odpuść go do szybkich jednorazowych snippetów UI albo promptów ciasno dostrojonych do zachowania 4.7, gdzie użytkownicy zgłaszają regresje, a jeśli koszt liczy się bardziej niż sufit możliwości, wybierz Sonnet 5 ($3/$15, promocyjnie $2/$10 do sierpnia 2026). Piszących wrażliwych na asekurację i przesadnie ostrożną redakcję jego styl może frustrować.
Co mówi tłum
O Llama 4 (Scout / Maverick)
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O Claude Opus 4.8
“Writing took a hit. It hedges everything and edits any bold or funny line out of my drafts. Also caught it answering a narrow slice of my planning doc and calling it done.”
“Threw USAMO-level math at it for a lark and it just grinds through. 96.7 vs 69 for 4.7 tracks with what I see. Same $5/$25, 1M context, no excuse not to switch.”
“Upgraded from 4.7 for a monorepo refactor and the difference is real. It actually flags its own sketchy code instead of shipping it. Multi-file bug hunts feel way less babysat.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Llama 4 (Scout / Maverick) jest lepszy niż Claude Opus 4.8?
Tłum staje obecnie po stronie Claude Opus 4.8: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Llama 4 (Scout / Maverick) (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Claude Opus 4.8 (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 4.8?
Tańszy jest Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted), podczas gdy Claude Opus 4.8 zaczyna od $25/1M out.
Ile kosztują Llama 4 (Scout / Maverick) i Claude Opus 4.8 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 4.8: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $25/1M out za 1M tokenów wyjściowych.