ศึกตัวต่อตัว
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) และ Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 2 ครั้ง Claude Haiku 4.5 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 67%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Claude Haiku 4.5: สังเวียนให้คะแนน 3/5 เทียบกับ 2.5/5 ของ Llama 4 (Scout / Maverick) ด้านงบประมาณ Llama 4 (Scout / Maverick) ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) เทียบกับ $5/1M out ของ Claude Haiku 4.5
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 Haiku 4.5
- 73.3% บน SWE-bench Verified ราว 90% ของ agentic coding ของ Sonnet 4.5 ในราคาหนึ่งในสาม
- เร็ว: มากกว่า 2x ของ Sonnet 4 ตามข้อมูล Anthropic ลูกค้าช่วงเปิดตัวรายงานเร็วกว่า Sonnet 4.5 ถึง 4-5x และ Artificial Analysis วัด output ได้ ~92-110 โทเค็น/วินาที
- นักพัฒนารายงานการแก้โค้ดแบบเจาะจุด แม่นยำ ไม่ไปแตะโค้ดที่ไม่เกี่ยว ดีกว่าโมเดลระดับ GPT-5 mini ในการทดสอบช่วงแรก
- รองรับทั้ง input ภาพและ extended thinking ซึ่งหายากในราคาระดับนี้ตอนเปิดตัว
- เหมาะมากเป็นโมเดลลูกมือในระบบ multi-agent (Sonnet/Opus วางแผน แล้ว Haiku sub-agent ขนานกันลงมือ)
- อ่าน prompt cache ที่ $0.10/1M และส่วนลด Batch API 50% ยิ่งกดต้นทุนจริงลงอีก
- Output $5/1M แพงสำหรับโมเดลเล็ก: Gemini Flash และ GPT ระดับ mini ตัดราคาได้หลายเท่าในงานที่ output หนัก
- Context 200K (เทียบกับ 1M ของพี่น้อง Sonnet 5/Opus) และ output สูงสุด 64K จำกัดงานโค้ดเบสใหญ่และ output ยาว
- การใช้เหตุผลข้ามโดเมนระดับกลางๆ: ผู้ใช้รายงานผลอ่อนในงานความรู้แนว GPQA, MedQA, MMMU
- Throughput แกว่งมากในการใช้จริง (มีรายงาน 82-208 โทเค็น/วินาที) และคุณภาพตกในเซสชัน agentic ยาว 7-8+ นาที
- Knowledge cutoff (เชื่อถือได้ถึง ก.พ. 2025) ถือว่าเก่าตามมาตรฐานกลางปี 2026
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 Haiku 4.5
เลือก Haiku 4.5 ถ้าคุณอยู่บน stack ของ Anthropic และต้องการคุณภาพโค้ดใกล้ Sonnet ที่ latency ต่ำในราคาหนึ่งในสาม: มันคือก้าวกระโดดใหญ่จาก Haiku 3.5 และเก่งเป็นพิเศษในบทลูกมือของ pipeline แบบ multi-agent มันยังเป็นโมเดลเล็กรุ่นปัจจุบันของ Anthropic ณ กรกฎาคม 2026 จึงเป็นชั้นราคาถูกโดยปริยายสำหรับผลิตภัณฑ์ที่สร้างบน Claude ควรเลี่ยงสำหรับการใช้เหตุผลข้ามโดเมนแบบลึก โค้ดเบสใหญ่มาก (เพดาน context 200K) หรือการช้อปราคาต่อโทเค็นล้วนๆ ซึ่ง Gemini Flash และ GPT ระดับ mini ถูกกว่าแล้ว และขยับขึ้น Sonnet 5 เมื่อคุณภาพสำคัญกว่าความเร็ว
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Llama 4 (Scout / Maverick)
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ 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.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Llama 4 (Scout / Maverick) ดีกว่า Claude Haiku 4.5 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Claude Haiku 4.5: 67% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Llama 4 (Scout / Maverick) (2 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Claude Haiku 4.5 ได้คะแนนสูงกว่า (3/5 vs 2.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Llama 4 (Scout / Maverick) หรือ Claude Haiku 4.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) ขณะที่ Claude Haiku 4.5 เริ่มต้นที่ $5/1M out
Llama 4 (Scout / Maverick) และ Claude Haiku 4.5 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 Haiku 4.5: $1/1M in ต่อ 1M input tokens, $5/1M out ต่อ 1M output tokens