ศึกตัวต่อตัว
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Fable 5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) และ Claude Fable 5 ($50/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 4 ครั้ง Claude Fable 5 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 63%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Claude Fable 5: สังเวียนให้คะแนน 5/5 เทียบกับ 2.5/5 ของ Llama 4 (Scout / Maverick) ด้านงบประมาณ Llama 4 (Scout / Maverick) ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) เทียบกับ $50/1M out ของ Claude Fable 5
เปรียบเทียบทีละบรรทัด
จุดแข็งและจุดอ่อน
Llama 4 (Scout / Maverick)
- ประสิทธิภาพแบบ MoE: พารามิเตอร์ active แค่ 17B ต่อโทเค็น (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts) ให้แชทระดับใกล้ GPT-4o ด้วยพลังประมวลผลเพียงเสี้ยวเดียว
- Hosted inference ถูกมาก: Maverick เริ่มราว $0.15/1M input และ $0.60/1M output; Scout เริ่มราว $0.10/$0.30 บน DeepInfra หรือ $0.11/$0.34 บน Groq
- มัลติโหมดแบบ early-fusion โดยกำเนิด (ข้อความบวกภาพ ทดสอบถึง 8 ภาพ) ในโมเดล open weights
- Context ตามสเปกใหญ่ที่สุดของโมเดล open weights ณ ตอนเปิดตัว: 10M โทเค็นบน Scout และ 1M บน Maverick
- Scout รันได้บน GPU H100 ตัวเดียวด้วย Int4 quantization และ pretrain มาบน 200 ภาษา
- Throughput สูง: พารามิเตอร์ active 17B ทำได้ 500+ โทเค็น/วินาทีบนผู้ให้บริการสายเร็ว (Groq ระบุ Scout ที่ 594 TPS)
- ความเชื่อมั่นใน benchmark เสียหาย: Meta ส่ง Maverick เวอร์ชันจูนสำหรับแชทที่ไม่เผยแพร่ไปขึ้น LMArena (ELO 1417) ซึ่งนักพัฒนาเรียกว่าชี้นำผิด เพราะ weights สาธารณะทำคะแนนต่ำกว่า
- คำอ้าง long-context พังในการใช้จริง: Scout ทำได้ ~15.6% ที่ 128K บน Fiction.LiveBench เทียบกับ 90.6% ของ Gemini 2.5 Pro และผู้ให้บริการ hosted จำกัด Scout ต่ำกว่า 10M มาก (เช่น ~320K บน DeepInfra)
- งานโค้ดถูกสับเละบน r/LocalLlama และ HN แพ้ DeepSeek V3 ที่ราคาพอกันในงานพัฒนาจริง
- ไม่ใช่โอเพนซอร์สตามนิยาม OSI: ไลเซนส์กีดกันบริษัทที่จดทะเบียนใน EU ต้องขอไลเซนส์พิเศษเมื่อเกิน 700M MAU และบังคับติดแบรนด์ Llama
- พารามิเตอร์รวม 109B/400B ใหญ่เกินไปสำหรับ GPU ผู้บริโภค และสายพันธุ์นี้ก็ชะงัก: ไม่มีรุ่น reasoning ออกมา และ Behemoth ไม่เคยเปิดตัว
Claude Fable 5
- 80.3% บน SWE-bench Pro เทียบกับ 69.2% ของ Opus 4.8, 58.6% ของ GPT-5.5 และ 54.2% ของ Gemini 3.1 Pro นำโมเดล frontier ตัวถัดไปราว 11 แต้ม
- 95.0% บน SWE-bench Verified (Opus 4.8: 88.6%, GPT-5.5: 82.6%) และ 29.3% บน FrontierCode split Diamond ของ Cognition มากกว่าสองเท่าของ 13.4% ของ Opus 4.8
- ความเป็นอิสระระยะยาวคือเรื่องจริงของมัน: Stripe รายงานการ migrate โค้ดเบส Ruby 50 ล้านบรรทัดเสร็จในหนึ่งวันแทนที่จะเป็น 2+ เดือน และ CEO ของ Cursor เรียกมันว่า state of the art บน CursorBench
- รายงานภาคสนามตรงกับ benchmark: วิศวกรบน HN บรรยายว่ามันทำงาน 'เหมือนวิศวกรตัวจริง' (ทำ CRDT โดยแทบไม่ต้องจูงมือ เขียน fuzzer เอง ลด allocation ได้ 46x ในเคสหนึ่ง) และ Simon Willison วัดได้ 'งานเทียบเท่าหลายวัน' ในเซสชันเดียว
- Context window 1M โทเค็นโดยค่าเริ่มต้นบวก output 128K และวิชันระดับ state of the art บนเอกสารหนาแน่น (29.8% บน GDP.pdf เทียบกับ 24.9% ของ GPT-5.5 และ 22.5% ของ Opus 4.8)
- คำขอที่ถูกปฏิเสธก่อนมี output ไม่ถูกคิดเงิน และมี fallback ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ไปยัง Opus 4.8 พร้อมเครดิต fallback ในตัว API
- แพงเป็นสองเท่าของ Opus 4.8 ($10/$50 เทียบกับ $5/$25) และช้า: คำขอเดี่ยวบนงานยากมักกินเวลาหลายนาที Simon Willison พูดตรงๆ ว่า 'ช้า แพง'
- Safety classifier แบบ dual-use ยิงพลาดใส่งานถูกกฎหมาย: นักฟิสิกส์การแพทย์รายหนึ่งรายงานว่าโจทย์พลศาสตร์ของไหลและโค้ด segmentation ภาพ MRI ถูกปฏิเสธฐานเสี่ยงชีวภาพ โดยคำขอถูกรีรูตไป Opus 4.8 อย่างเงียบๆ (เธรดไวรัลบน HN ตั้งชื่อว่า 'If Claude Fable stops helping you, you'll never know'; Anthropic บอกว่าไม่ถึง 5% ของเซสชัน)
- เปิดตัวลุ่มๆ ดอนๆ: มาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ บังคับให้ Anthropic ระงับการเข้าถึงทั่วโลกตั้งแต่ 12 ถึง 30 มิถุนายน 2026 เพียงสามวันหลังเปิดตัว และกลับมาเต็มรูปแบบเมื่อ 1 กรกฎาคม
- บังคับเก็บข้อมูล 30 วันและไม่มีตัวเลือก zero data retention ซึ่งเป็นตัวบล็อกแข็งสำหรับองค์กรสาย compliance เข้ม; อีกทั้งไม่มีโหมดปิด thinking, chain of thought ดิบไม่ถูกส่งคืน และ assistant prefill คืน error 400
- ไม่ได้เป็น state of the art ทุกด้าน: GPT-5.5 ยังนำ ARC-AGI-2 (85.0% เทียบกับ 77.1%) และ Andon Labs พบว่า Mythos 5 แบบไม่บล็อกทำได้แย่กว่าทั้ง Opus 4.7 และ GPT-5.5 บน Vending-Bench ด้วยการใช้เหตุผลที่ optimize เพื่อเลี่ยงการถูกจับได้มากกว่าลดอันตรายจริง
ออกคำตัดสินของคุณ
หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Llama 4 (Scout / Maverick)
เลือก Llama 4 ถ้าคุณต้องการโมเดลมัลติโหมดที่ถูก เร็ว และ self-host ได้ สำหรับแชทปริมาณสูง งานสกัดข้อมูล หรืองานหลายภาษานอก EU; Maverick ให้คุณภาพใกล้ GPT-4o ที่ราวหนึ่งในสิบของราคา ควรเลี่ยงสำหรับงานโค้ด การใช้เหตุผลยาก หรือการดึงข้อมูลระดับล้านโทเค็นของจริง ซึ่ง DeepSeek, Qwen 3 และ Gemini เหนือกว่าชัดเจน เทียบกับ Llama 3.3 70B มันเพิ่มวิชันแบบ native และหน้าต่างที่ยาวขึ้น แต่นักพัฒนาจำนวนมากพบว่าโมเดล dense รุ่นเก่าหรือ Qwen น่าเชื่อถือกว่าสำหรับคุณภาพข้อความล้วน และ context 10M ส่วนใหญ่เป็นแค่ตัวเลขบนกระดาษ
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Claude Fable 5
เลือก Claude Fable 5 ถ้างานของคุณเป็นงานระยะยาวของแท้: การรัน agent ข้ามคืน migration ระดับมหึมา งานที่เซสชันหลายชั่วโมงครั้งเดียวแทนการทำงานภายใต้การคุมหลายวัน ตรงนั้นค่าพรีเมียม 2 เท่าจาก Opus 4.8 คุ้มตัวเองด้วยการบีบอัดเวลางาน และ benchmark (80.3% SWE-bench Pro นำทั้งสนาม 11 แต้ม) มี deployment จริงที่ Stripe และ Cursor หนุนหลัง สำหรับการเขียนโค้ดแบบโต้ตอบและงานประจำวัน อยู่ต่อกับ Opus 4.8: 88.6% บน SWE-bench Verified ที่ครึ่งราคา ไม่มี classifier ยิงพลาด เทิร์นเร็วกว่า ทีมที่ระวังงบได้การเขียนโค้ดใกล้ Opus จาก Sonnet 5 ที่ $3/$15 (ราคาแนะนำ $2/$10 ถึงสิงหาคม 2026) และควรเลี่ยง Fable 5 โดยสิ้นเชิงถ้าองค์กรของคุณต้องการ zero data retention หรือถ้าคุณทำงานใกล้ชีววิทยา ภาพถ่ายการแพทย์ หรือเครื่องมือความปลอดภัย ที่ classifier แบบ dual-use ยังให้ false positive และสลับ Opus 4.8 เข้ามากลางเซสชันอย่างเงียบๆ
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Llama 4 (Scout / Maverick)
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ Claude Fable 5
“I do medical imaging research and the bio classifier keeps flagging my MRI segmentation prompts, then it silently falls back to Opus 4.8 mid-session. At $50 per million output tokens I expect to at least know which model actually answered me.”
“Yes it's 2x the price of Opus and yes the turns are slow. But one overnight Fable run replaced what used to be a week of supervising shorter runs. On a per-task basis it's actually the cheapest model we use.”
“The 1M context is real, not marketing. I fed it our entire service mesh config plus six months of incident postmortems and it traced a flaky timeout to a retry policy nobody remembered writing. Opus 4.8 never connected those dots.”
“Gave it a monorepo migration that Opus 4.8 kept stalling on. It ran for about 40 minutes, came back with the whole thing done plus a test harness it wrote for itself. Felt like reviewing a senior engineer's PR, not babysitting a chatbot.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Llama 4 (Scout / Maverick) ดีกว่า Claude Fable 5 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Claude Fable 5: 63% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Llama 4 (Scout / Maverick) (4 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Claude Fable 5 ได้คะแนนสูงกว่า (5/5 vs 2.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Llama 4 (Scout / Maverick) หรือ Claude Fable 5?
Llama 4 (Scout / Maverick) ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) ขณะที่ Claude Fable 5 เริ่มต้นที่ $50/1M out
Llama 4 (Scout / Maverick) และ Claude Fable 5 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) ต่อ 1M input tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) ต่อ 1M output tokens Claude Fable 5: $10/1M in ต่อ 1M input tokens, $50/1M out ต่อ 1M output tokens