ศึกตัวต่อตัว
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) และ Claude Opus 4.5 ($25/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 เปรียบเทียบทีละบรรทัดด้านล่าง แล้วออกคำตัดสินของคุณ
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Claude Opus 4.5: สังเวียนให้คะแนน 3.5/5 เทียบกับ 2.5/5 ของ Llama 4 (Scout / Maverick) ด้านงบประมาณ Llama 4 (Scout / Maverick) ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) เทียบกับ $25/1M out ของ Claude Opus 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 Opus 4.5
- โมเดลแรกที่ผ่าน 80% บน SWE-bench Verified (80.9% ตอนเปิดตัว) เอาชนะทั้ง Gemini 3 Pro และ GPT-5.1 ในงานเขียนโค้ดจริง
- ลดราคา 66% เทียบกับ Opus 4.1 ($5/$25 เทียบกับ $15/$75 ต่อ 1M โทเค็น) ทำให้โมเดลระดับ Opus ใช้งานจริงใน production ได้
- ใช้โทเค็น output น้อยกว่า Sonnet 4.5 ถึง 48-76% ที่คุณภาพเท่ากันหรือดีกว่า ยิ่งทบต้นกับการลดราคา
- พารามิเตอร์ effort (เปิดตัวพร้อมโมเดลนี้) ให้นักพัฒนาแลกความลึกของการใช้เหตุผลกับต้นทุนและ latency ได้ต่อคำขอ
- รายงานจากการใช้งานจริงแข็งแรง: refactor ซับซ้อนสำเร็จใน shot เดียว จับ race condition ที่โมเดลอื่นพลาด และลู่เข้าใน ~4 รอบ agentic เทียบกับ ~10 รอบของคู่แข่ง
- +29% บน Vending-Bench เทียบกับ Sonnet 4.5 พร้อมทางตันน้อยลงในงานอัตโนมัติระยะยาว
- Context window แค่ 200K (output สูงสุด 64K) ตามหลัง 1M ของ Gemini 3 Pro และ Claude รุ่นหลังอยู่ไกล ผู้ใช้รายงานอาการเลือกสนใจเป็นจุดๆ เมื่อ context เต็มเกิน ~70%
- ตอนเปิดตัวถูกล็อกไว้กับแพ็กเกจ Max ราคา $100-200/เดือน ในแอป Claude ผู้ใช้ Pro เข้าไม่ถึง และผู้ใช้หนักยังชนลิมิตอยู่ดี (HN เรียกว่า 'penny-wise and pound-foolish')
- Latency ปานกลาง และ extended thinking เพิ่มทั้งต้นทุนและความหน่วงในงานง่ายๆ
- ถูกแทนที่ตั้งแต่ต้นปี 2026: Opus 4.6/4.7/4.8 ราคาเท่ากันที่ $5/$25 พร้อม context 1M และคะแนน benchmark สูงกว่า ทำให้ 4.5 ไม่เหลือข้อได้เปรียบด้านราคา
- พื้นผิว API แบบเก่า: ต้องตั้ง budget_tokens สำหรับ extended thinking เอง แทนที่จะเป็น adaptive thinking แบบ Claude รุ่นใหม่กว่า
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 Opus 4.5
เลือก Claude Opus 4.5 เฉพาะเมื่อคุณมีงานที่จูนและตรึงไว้กับ snapshot ตัวนี้อยู่แล้ว (claude-opus-4-5-20251101) และต้องการความเสถียร มันคือรุ่นประวัติศาสตร์ ตัวแรกที่ผ่าน 80% บน SWE-bench Verified พร้อมลดราคา 66% จาก Opus 4.1 แต่ตอนนี้ Anthropic ขาย Opus 4.6 ถึง 4.8 ในเรตเดียวกันเป๊ะที่ $5/$25 พร้อม context window 1M และคะแนนดีกว่า ใครเริ่มโปรเจกต์ใหม่ควรเลือก Opus 4.8 แทน ส่วนผู้ใช้ที่อ่อนไหวต่อต้นทุนจะได้การเขียนโค้ดใกล้ระดับ Opus จาก Sonnet 5 ที่ $3/$15 (ราคาแนะนำ $2/$10 ถึง ส.ค. 2026) และควรเลี่ยงโดยสิ้นเชิงถ้า prompt ของคุณเข้าใกล้เพดาน context 200K
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Llama 4 (Scout / Maverick) ดีกว่า Claude Opus 4.5 ไหม?
ด้านการใช้เหตุผล Claude Opus 4.5 ได้คะแนนสูงกว่า (3.5/5 vs 2.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Llama 4 (Scout / Maverick) หรือ Claude Opus 4.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) ขณะที่ Claude Opus 4.5 เริ่มต้นที่ $25/1M out
Llama 4 (Scout / Maverick) และ Claude Opus 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 Opus 4.5: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $25/1M out ต่อ 1M output tokens