Pojedynek
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Sonnet 5: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) i Claude Sonnet 5 ($15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi Claude Sonnet 5 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz Claude Sonnet 5: 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 $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) u Claude Sonnet 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 Sonnet 5
- Duże zyski agentowe względem Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% vs 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% vs 78.5%, SWE-bench Pro 63.2% vs 58.1%
- Dorównuje Opus 4.8 w pracy wiedzowej (GDPval-AA v2: 1,618 vs 1,615) i niemal remisuje z nim na Humanity's Last Exam z narzędziami (57.4% vs 57.9%) za 60% ceny Opus 4.8 (40% w oknie promocyjnym)
- Okno kontekstu 1M tokenów i 128K maks. wyjścia; cena promocyjna $2/$10 za 1M tokenów do 31 sierpnia 2026
- Wytrwałe, samoweryfikujące zachowanie agentowe: recenzje z praktyki odnotowują, że testuje własny kod i iteruje nad trudnymi problemami aż do rozwiązania, w przeciwieństwie do Sonnet 4.6
- Pierwszy Sonnet z poziomem effort xhigh i wizją wysokiej rozdzielczości (obrazy 2576px); adaptacyjne myślenie włączone domyślnie
- Wyższa precyzja code review niż Sonnet 4.6 (38-40% vs 29%), czyli mniej fałszywie pozytywnych znalezisk
- Nowy tokenizer zawyża liczbę tokenów o mniej więcej 30% dla tego samego tekstu (1.0-1.35x według Anthropic; ~1.4x angielski, ~1.28x Python w pomiarach Simona Willisona), podnosząc efektywny koszt mimo niezmienionej ceny katalogowej
- Rozwlekły i tokenożerny: ~$2.29 na zadanie vs ~$1.20 dla Sonnet 4.6 w niezależnych testach (101. miejsce na 161 pod względem efektywności kosztowej); przy wysokim effort koszt na zadanie może przewyższyć Opus 4.8
- Mierzalnie wolniejszy od Sonnet 4.6 przy małych rutynowych edycjach i skłonny do przeinżynierowania prostych zadań (recenzja praktyczna CodeRabbit)
- Parametry samplowania (temperature, top_p, top_k) usunięte; wartości inne niż domyślne zwracają błąd 400, co psuje istniejące pipeline'y
- Nastroje po premierze na HN/Reddit były mieszane: etykietę '5' uznano za obietnicę na wyrost, a ostrzejsze zabezpieczenia cyberbezpieczeństwa potrafią odmawiać nieszkodliwej pracy okołobezpieczeństwowej
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 Sonnet 5
Wybierz Sonnet 5, jeśli prowadzisz agentów kodujących, terminalowych lub computer-use i chcesz jakości bliskiej Opus 4.8 w cenach Sonnet, zwłaszcza w oknie promocyjnym $2/$10; na niskim i średnim effort to bezwzględny upgrade względem Sonnet 4.6. Zabudżetuj nowy tokenizer i jego rozwlekłość: realne koszty na zadanie są wyraźnie wyższe niż u Sonnet 4.6, a na najwyższych poziomach effort Opus 4.8 może wychodzić taniej na rozwiązane zadanie. Unikaj go przy małych edycjach wrażliwych na opóźnienia oraz w pipeline'ach opartych na temperature i top_p, które teraz zwracają błąd. Sonnet 4.6 pozostaje pragmatycznym wyborem dla masowych obciążeń z drobnymi diffami.
Co mówi tłum
O Llama 4 (Scout / Maverick)
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O Claude Sonnet 5
“Cheap per token, pricey per task. Independent tests had it near $2.29 a task vs $1.20 on 4.6, and at high effort it can out-cost Opus 4.8. It will not stop talking.”
“Terminal-Bench going 67 to 80 over Sonnet 4.6 matches what I see. My CI-fix agent went from constant babysitting to mostly hands-off overnight.”
“Matches Opus 4.8 on knowledge work at 60% of the price, and the intro $2/$10 window makes it silly value. My research agent runs on Sonnet 5 now, zero regrets.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Llama 4 (Scout / Maverick) jest lepszy niż Claude Sonnet 5?
Tłum staje obecnie po stronie Claude Sonnet 5: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Llama 4 (Scout / Maverick) (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Claude Sonnet 5 (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 Sonnet 5?
Tańszy jest Llama 4 (Scout / Maverick): zaczyna od $0.60/1M out (Maverick, hosted), podczas gdy Claude Sonnet 5 zaczyna od $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31).
Ile kosztują Llama 4 (Scout / Maverick) i Claude Sonnet 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 Sonnet 5: $3/1M in ($2 intro until 2026-08-31) za 1M tokenów wejściowych, $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) za 1M tokenów wyjściowych.