ศึกตัวต่อตัว
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) และ Claude Opus 4.7 ($25/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 3 ครั้ง Claude Opus 4.7 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Claude Opus 4.7: สังเวียนให้คะแนน 4.5/5 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 4.7
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 4.7
- 87.6% บน SWE-bench Verified (จาก 80.8% ของ Opus 4.6) และ 64.3% บน SWE-bench Pro ตอนเปิดตัว นำหน้า GPT-5.4 (57.7%) และ Gemini 3.1 Pro (54.2%)
- Context window 1M โทเค็นและ output สูงสุด 128K ในราคาคงที่ $5/$25 โดยไม่มีค่าพรีเมียม long-context (output 300K ผ่าน Batch API เบต้า)
- Claude ตัวแรกที่มีวิชันความละเอียดสูง: รับภาพด้านยาวได้ถึง 2576px พร้อมพิกัดแม่นระดับพิกเซล รายละเอียดเพิ่ม ~3x จากเดิม
- งาน code review โดดเด่น: เจอบั๊กจริงมากกว่าคู่แข่งด้วยการใช้เหตุผลข้ามไฟล์ที่แข็งแรงกว่าในการทดสอบอิสระ และผิดพลาดในการอ่านเอกสารน้อยกว่า Opus 4.6 ถึง 21%
- คุมต้นทุนละเอียดผ่านระดับ effort ใหม่ xhigh และ Task Budgets (เบต้า): 4.7 ที่ effort ต่ำให้คุณภาพราวๆ 4.6 ที่ effort กลาง
- ความรู้สดใหม่: knowledge cutoff เชื่อถือได้ถึงมกราคม 2026 ใหม่ที่สุดในบรรดา Claude ทุกตัว ณ ตอนเปิดตัว
- Tokenizer ใหม่ทำจำนวนโทเค็นบวมขึ้นราว 30% สำหรับข้อความเดียวกันเทียบกับโมเดลก่อน 4.7 (ตามเอกสารของ Anthropic เอง) ดันต้นทุนจริงต่อคำขอขึ้นแม้ราคาหน้าป้ายไม่เปลี่ยน
- เยิ่นเย้อมากในการใช้งานแบบ agentic: benchmark หนึ่งพบว่า GPT-5.5 ใช้โทเค็น output น้อยกว่า 72% ในงานเขียนโค้ดเทียบเท่ากัน และผู้รีวิวเรียกการบรรยายของมันว่าพูดเยอะเกินจำเป็น
- การเปลี่ยนแปลง API แบบ breaking กัดผู้ย้ายระบบ: temperature/top_p/top_k และ budget_tokens ของ thinking คืน error 400 แล้ว และข้อความ thinking ถูกซ่อนโดยค่าเริ่มต้น
- Latency ปานกลาง แต่ละเทิร์นกินเวลาหลายนาทีที่ effort สูง ส่วน fast mode เป็น research preview แบบพรีเมียมที่ถูก deprecate บน 4.7 ไปแล้ว
- ถูกแทนที่ด้วย Opus 4.8 ในราคาเดิม $5/$25 ภายใน ~3 เดือน และระบบป้องกันไซเบอร์แบบเรียลไทม์อาจ false positive กับงานความปลอดภัยที่ถูกต้องตามกฎหมาย
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 4.7
เลือก Opus 4.7 เฉพาะเมื่อคุณตรึงอยู่กับมันแล้วเพื่อความ reproducible: Opus 4.8 ราคาเท่ากันที่ $5/$25 พื้นผิว API เหมือนกันทุกประการ และทำได้ดีกว่า จึงเป็นค่าเริ่มต้นที่ดีกว่าสำหรับโปรเจกต์ใหม่ ตัวมันยังคงแข็งแรงมากสำหรับการเขียนโค้ดแบบ agentic, code review และงานเอกสาร context 1M และเป็นอัปเกรดชัดเจนจาก Opus 4.6 ทีมที่ย้ายจาก 4.6 ควรเผื่องบสำหรับ API ที่เปลี่ยนแบบ breaking และ tokenizer ที่ให้โทเค็นเพิ่มราว 30% ต่อ prompt ส่วนผู้ใช้ที่อ่อนไหวต่อต้นทุนควรมองไปที่ Sonnet 5 ซึ่งให้คุณภาพใกล้ Opus ที่ $3/$15 (ราคาแนะนำ $2/$10 ถึง 31 สิงหาคม 2026)
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Llama 4 (Scout / Maverick)
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ 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.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Llama 4 (Scout / Maverick) ดีกว่า Claude Opus 4.7 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Claude Opus 4.7: 57% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Llama 4 (Scout / Maverick) (3 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Claude Opus 4.7 ได้คะแนนสูงกว่า (4.5/5 vs 2.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Llama 4 (Scout / Maverick) หรือ Claude Opus 4.7?
Llama 4 (Scout / Maverick) ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) ขณะที่ Claude Opus 4.7 เริ่มต้นที่ $25/1M out
Llama 4 (Scout / Maverick) และ Claude Opus 4.7 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 4.7: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $25/1M out ต่อ 1M output tokens