Frente a frente
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: qual modelo de IA vence em 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) estão entre os modelos de IA mais usados de 2026. Em 2 votos da comunidade, Claude Haiku 4.5 lidera com 67% de aprovação.
Veredicto rápido
Em Raciocínio, escolha Claude Haiku 4.5: a arena o avalia em 3/5 contra 2.5/5 de Llama 4 (Scout / Maverick). No orçamento, Llama 4 (Scout / Maverick) vence: começa em $0.60/1M out (Maverick, hosted) contra $5/1M out de Claude Haiku 4.5.
Comparação linha por linha
Pontos fortes e fracos
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Eficiência de MoE: apenas 17B de parâmetros ativos por token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), entregando chat quase classe GPT-4o por uma fração da computação
- Inferência hospedada muito barata: Maverick a partir de cerca de $0.15/1M de entrada e $0.60/1M de saída; Scout a partir de cerca de $0.10/$0.30 na DeepInfra ou $0.11/$0.34 na Groq
- Multimodalidade nativa por early fusion (texto mais imagens, testado com até 8 imagens) em um modelo de open weights
- Maior contexto nominal de qualquer modelo de open weights no lançamento: 10M de tokens no Scout, 1M no Maverick
- O Scout cabe em uma única GPU H100 com quantização Int4; pré-treinado em 200 idiomas
- Alta vazão: 17B de parâmetros ativos alcançam 500+ tokens/s em provedores rápidos (a Groq lista o Scout a 594 TPS)
- Confiança nos benchmarks abalada: a Meta submeteu ao LMArena uma variante do Maverick otimizada para chat e não lançada (ELO 1417), o que os devs chamaram de enganoso já que os pesos públicos pontuam menos
- As promessas de contexto longo desmoronam na prática: o Scout marcou ~15.6% em 128K no Fiction.LiveBench contra 90.6% do Gemini 2.5 Pro, e os provedores hospedados limitam o Scout bem abaixo de 10M (por exemplo ~320K na DeepInfra)
- Código amplamente criticado no r/LocalLlama e no HN, perdendo para o DeepSeek V3 de preço similar em tarefas reais de dev
- Não é open source pela OSI: a licença exclui empresas domiciliadas na UE, exige licença especial acima de 700M de MAU e obriga o uso da marca Llama
- Os 109B/400B de parâmetros totais são grandes demais para GPUs de consumo, e a linhagem estagnou: nenhuma variante de raciocínio foi lançada e o Behemoth nunca saiu
Claude Haiku 4.5
- 73.3% no SWE-bench Verified, cerca de 90% do código agêntico do Sonnet 4.5 por um terço do preço
- Rápido: mais de 2x a velocidade do Sonnet 4 segundo a Anthropic, com clientes de lançamento reportando 4-5x mais rápido que o Sonnet 4.5; ~92-110 tokens de saída/s medidos pela Artificial Analysis
- Devs relatam edições de código precisas e localizadas que evitam mexer em código irrelevante, melhor que a classe GPT-5 mini nos primeiros testes
- Suporta entrada de visão e extended thinking, algo raro nessa faixa de preço no lançamento
- Muito adequado como modelo operário em arranjos multi-agente (Sonnet/Opus planejam, subagentes Haiku paralelos executam)
- Leituras de prompt caching a $0.10/1M e desconto de 50% na Batch API reduzem ainda mais o custo efetivo
- $5/1M de saída é caro para um modelo pequeno: os níveis Gemini Flash e GPT mini custam várias vezes menos em tarefas pesadas em saída
- Contexto de 200K (contra 1M dos irmãos Sonnet 5/Opus) e saída máxima de 64K limitam trabalho em bases de código grandes e com saídas longas
- Raciocínio interdomínios mediano: usuários relatam resultados fracos em tarefas de conhecimento do tipo GPQA, MedQA, MMMU
- A vazão varia muito na prática (82-208 tok/s reportados) e a qualidade degrada em sessões agênticas longas de 7-8+ minutos
- O cutoff de conhecimento (confiável até fev 2025) está defasado para os padrões de meados de 2026
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Uma recomendação por ferramenta por gladiador. Ela redefine a pontuação da multidão que todos veem.
O veredicto da arena sobre o Llama 4 (Scout / Maverick)
Escolha o Llama 4 se você precisa de um modelo multimodal barato, rápido e auto-hospedável para chat de alto volume, extração ou cargas multilíngues fora da UE; o Maverick chega perto da qualidade do GPT-4o por cerca de um décimo do preço. Evite-o para código, raciocínio difícil ou recuperação genuína de um milhão de tokens, onde DeepSeek, Qwen 3 e Gemini claramente o superam. Em relação ao Llama 3.3 70B ele adiciona visão nativa e uma janela maior, mas muitos desenvolvedores acharam o modelo denso mais antigo ou o Qwen mais confiáveis em pura qualidade de texto, e o contexto de 10M é em grande parte um número de papel.
O veredicto da arena sobre o Claude Haiku 4.5
Escolha o Haiku 4.5 se você está no stack da Anthropic e precisa de qualidade de código quase nível Sonnet com baixa latência por um terço do preço: é um salto enorme sobre o Haiku 3.5 e brilha como modelo operário em pipelines multi-agente. Ele continua sendo o modelo pequeno atual da Anthropic em julho de 2026, então é o nível barato padrão para produtos baseados em Claude. Evite-o para raciocínio interdomínios profundo, bases de código muito grandes (teto de 200K de contexto) ou pura caça ao menor custo por token, onde os níveis Gemini Flash e GPT mini hoje são mais baratos, e suba para o Sonnet 5 quando qualidade importa mais que velocidade.
O que a multidão diz
Sobre o Llama 4 (Scout / Maverick)
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Sobre 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.”
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Perguntas frequentes
O Llama 4 (Scout / Maverick) é melhor que o Claude Haiku 4.5?
A multidão está atualmente com o Claude Haiku 4.5: 67% o recomendam, contra 50% para o Llama 4 (Scout / Maverick) (2 votos). Em Raciocínio, o Claude Haiku 4.5 pontua mais alto (3/5 vs 2.5/5). A escolha certa depende do seu caso de uso. A comparação linha por linha nesta página detalha preços, especificações principais e notas da arena.
Qual é mais barato, Llama 4 (Scout / Maverick) ou Claude Haiku 4.5?
O Llama 4 (Scout / Maverick) é mais barato: começa em $0.60/1M out (Maverick, hosted), enquanto o Claude Haiku 4.5 começa em $5/1M out.
Quanto custam Llama 4 (Scout / Maverick) e Claude Haiku 4.5 por 1M de tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) por 1M de tokens de entrada, $0.60/1M out (Maverick, hosted) por 1M de tokens de saída. Claude Haiku 4.5: $1/1M in por 1M de tokens de entrada, $5/1M out por 1M de tokens de saída.