Frente a frente
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Sonnet 5: qual modelo de IA vence em 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e Claude Sonnet 5 ($15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)) estão entre os modelos de IA mais usados de 2026. Em 3 votos da comunidade, Claude Sonnet 5 lidera com 57% de aprovação.
Veredicto rápido
Em Raciocínio, escolha Claude Sonnet 5: 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 $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) de Claude Sonnet 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 Sonnet 5
- Grandes ganhos agênticos sobre o 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%
- Iguala o Opus 4.8 em trabalho de conhecimento (GDPval-AA v2: 1,618 vs 1,615) e quase empata no Humanity's Last Exam com ferramentas (57.4% vs 57.9%) a 60% do preço do Opus 4.8 (40% durante a janela promocional)
- Janela de contexto de 1M de tokens e saída máxima de 128K; preço promocional de $2/$10 por 1M de tokens até 31 de ago de 2026
- Comportamento persistente de agente que se autoverifica: avaliações práticas notam que ele testa o próprio código e itera em problemas difíceis até resolver, ao contrário do Sonnet 4.6
- Primeiro Sonnet com nível de effort xhigh e visão de alta resolução (imagens de 2576px); thinking adaptativo habilitado por padrão
- Precisão de code review mais alta que o Sonnet 4.6 (38-40% vs 29%), produzindo menos achados falso-positivos
- O novo tokenizer infla a contagem de tokens em cerca de 30% para o mesmo texto (1.0-1.35x segundo a Anthropic; ~1.4x em inglês, ~1.28x em Python medidos por Simon Willison), elevando o custo efetivo apesar do preço de tabela inalterado
- Verboso e faminto por tokens: ~$2.29 por tarefa contra ~$1.20 do Sonnet 4.6 em testes independentes (101º de 161 em eficiência de custo); em effort alto o custo por tarefa pode superar o do Opus 4.8
- Mensuravelmente mais lento que o Sonnet 4.6 em pequenas edições rotineiras e propenso a superengenharia em tarefas simples (avaliação prática do CodeRabbit)
- Parâmetros de amostragem (temperature, top_p, top_k) removidos; valores não padrão retornam erro 400, quebrando pipelines existentes
- O sentimento no lançamento no HN/Reddit foi misto: o rótulo '5' foi visto como promessa exagerada, e as salvaguardas de cibersegurança mais rígidas podem recusar trabalho benigno próximo de segurança
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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 Sonnet 5
Escolha o Sonnet 5 se você roda agentes de código, terminal ou computer-use e quer qualidade próxima do Opus 4.8 a preço de Sonnet, especialmente durante a janela promocional de $2/$10; ele é um upgrade estrito sobre o Sonnet 4.6 em effort baixo e médio. Reserve orçamento para o novo tokenizer e para a verbosidade: os custos reais por tarefa ficam bem acima dos do Sonnet 4.6, e nos níveis de effort mais altos o Opus 4.8 pode sair mais em conta por tarefa resolvida. Evite-o para pequenas edições sensíveis a latência ou pipelines que dependem de temperature e top_p, que agora retornam erro. O Sonnet 4.6 continua a escolha pragmática para cargas de alto volume com diffs minúsculos.
O que a multidão diz
Sobre o Llama 4 (Scout / Maverick)
Nenhum veredicto ainda. Seja o primeiro a falar.
Sobre 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.”
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Perguntas frequentes
O Llama 4 (Scout / Maverick) é melhor que o Claude Sonnet 5?
A multidão está atualmente com o Claude Sonnet 5: 57% o recomendam, contra 50% para o Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votos). Em Raciocínio, o Claude Sonnet 5 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 Sonnet 5?
O Llama 4 (Scout / Maverick) é mais barato: começa em $0.60/1M out (Maverick, hosted), enquanto o Claude Sonnet 5 começa em $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31).
Quanto custam Llama 4 (Scout / Maverick) e Claude Sonnet 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 Sonnet 5: $3/1M in ($2 intro until 2026-08-31) por 1M de tokens de entrada, $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) por 1M de tokens de saída.