Frente a frente
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7: qual modelo de IA vence em 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e Claude Opus 4.7 ($25/1M out) estão entre os modelos de IA mais usados de 2026. Em 3 votos da comunidade, Claude Opus 4.7 lidera com 57% de aprovação.
Veredicto rápido
Em Raciocínio, escolha Claude Opus 4.7: a arena o avalia em 4.5/5 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 $25/1M out de Claude Opus 4.7.
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 Opus 4.7
- 87.6% no SWE-bench Verified (contra 80.8% do Opus 4.6) e 64.3% no SWE-bench Pro no lançamento, à frente do GPT-5.4 (57.7%) e do Gemini 3.1 Pro (54.2%)
- Janela de contexto de 1M de tokens e saída máxima de 128K a um preço fixo de $5/$25, sem sobretaxa de contexto longo (300K de saída via Batch API em beta)
- Primeiro Claude com visão de alta resolução: aceita imagens de até 2576px no lado maior com coordenadas precisas ao pixel, ~3x mais detalhe que antes
- Destaque em code review: encontra mais bugs reais com raciocínio entre arquivos mais forte que os rivais em testes independentes, e 21% menos erros de raciocínio sobre documentos que o Opus 4.6
- Controle fino de custo via novo nível de effort xhigh e Task Budgets (beta): o 4.7 em effort baixo praticamente iguala a qualidade de saída do 4.6 em effort médio
- Conhecimento recente: cutoff confiável de janeiro de 2026, o mais fresco de qualquer Claude no lançamento
- O novo tokenizer infla a contagem de tokens em cerca de 30% para o mesmo texto em relação aos modelos pré-4.7 (segundo a própria documentação da Anthropic), elevando o custo efetivo por requisição apesar do preço de tabela inalterado
- Muito verboso em uso agêntico: um benchmark constatou que o GPT-5.5 usou 72% menos tokens de saída em tarefas de código equivalentes, e avaliadores consideram sua narração comunicativa demais
- Mudanças incompatíveis na API pegam quem migra: temperature/top_p/top_k e o budget_tokens do thinking agora retornam erros 400, e o texto do thinking fica oculto por padrão
- Latência moderada, com turnos de vários minutos em effort alto; o fast mode é um preview de pesquisa premium já descontinuado no 4.7
- Superado pelo Opus 4.8 pelos mesmos $5/$25 em cerca de 3 meses, e as salvaguardas de cibersegurança em tempo real podem gerar falsos positivos em trabalho legítimo de segurança
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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 Opus 4.7
Escolha o Opus 4.7 apenas se você já está fixado nele por reprodutibilidade: o Opus 4.8 custa os mesmos $5/$25, mantém uma superfície de API idêntica e o supera, sendo o melhor padrão para projetos novos. Ele continua uma escolha muito forte para código agêntico, code review e trabalho documental com contexto de 1M, e é um upgrade claro sobre o Opus 4.6. Equipes migrando do 4.6 devem prever mudanças incompatíveis na API e um tokenizer que gera cerca de 30% mais tokens por prompt. Usuários sensíveis a custo devem olhar o Sonnet 5, que entrega qualidade quase nível Opus a $3/$15 (promocional $2/$10 até 31 de agosto de 2026).
O que a multidão diz
Sobre o Llama 4 (Scout / Maverick)
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Sobre 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.”
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Perguntas frequentes
O Llama 4 (Scout / Maverick) é melhor que o Claude Opus 4.7?
A multidão está atualmente com o Claude Opus 4.7: 57% o recomendam, contra 50% para o Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votos). Em Raciocínio, o Claude Opus 4.7 pontua mais alto (4.5/5 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 Opus 4.7?
O Llama 4 (Scout / Maverick) é mais barato: começa em $0.60/1M out (Maverick, hosted), enquanto o Claude Opus 4.7 começa em $25/1M out.
Quanto custam Llama 4 (Scout / Maverick) e Claude Opus 4.7 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 Opus 4.7: $5/1M in por 1M de tokens de entrada, $25/1M out por 1M de tokens de saída.