ศึกตัวต่อตัว
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.8: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) และ Claude Opus 4.8 ($25/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 3 ครั้ง Claude Opus 4.8 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Claude Opus 4.8: 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 4.8
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 4.8
- SWE-Bench Pro 69.2% (เทียบกับ 64.3% ของ Opus 4.7) และชนะ Opus รุ่นก่อนบน CursorBench ทุกระดับ effort พร้อมรายงานใช้งานจริงที่แข็งแรงในงาน refactor ใหญ่และการไล่บั๊กหลายไฟล์
- โอกาสปล่อยข้อบกพร่องในโค้ดที่ตัวเองสร้างผ่านไปโดยไม่ทักน้อยกว่า Opus 4.7 ราว 4 เท่า และก้าวกระโดดใหญ่ในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ (USAMO 2026: 96.7% เทียบกับ 69.3%)
- Context 1M โทเค็นและ output 128K ในราคาเดิม $5/$25 โดยไม่มีค่าพรีเมียม long-context พร้อม batch API ลด 50% ($2.50/$12.50)
- Fast mode (research preview) ให้ความเร็ว output สูงสุด 2.5x ที่ $10/$50 ถูกกว่า fast tier ของ Opus 4.7 ($30/$150) ถึง 3 เท่า
- ฟีเจอร์ API เฉพาะตัวสำหรับ agent: system message กลางบทสนทนาที่รักษา prompt cache ไว้ และ Dynamic Workflows ที่ spawn subagent ขนานใน Claude Code
- 84% บนการควบคุมเบราว์เซอร์ Online-Mind2Web และคะแนนสถิติใหม่บน Legal Agent Benchmark (โมเดลแรกที่ all-pass เกิน 10%) พร้อมงานความรู้ระดับองค์กรที่แข็งแรง (Box รายงาน 87% เทียบกับ 77% ภายใน)
- มีรายงานอาการถดถอยแบบเทิร์นต่อเทิร์น: พลาดคำสั่งชัดๆ ในเอกสารวางแผน ตอบเป้าหมายแค่เสี้ยวเดียว และสร้าง UI ง่ายๆ แบบ one-shot ได้แย่กว่า 4.7
- สไตล์งานเขียนถูกผู้ใช้หนักวิจารณ์: อ้อมค้อมเกินเหตุ แก้ต้นฉบับแบบระวังตัวจน 'ตัดทุกอย่างที่กล้าหรือตลกทิ้ง' (Steve Yegge) และวนเถียงแม้กับข้อเสนอที่มีหลักฐานหนักแน่น
- อาการภาษาปน: ผู้ใช้รายงานว่ามีภาษาจีน ซีริลลิก หรือกรีกแทรกแบบสุ่มในเธรดวิจัยยาวๆ
- คุณภาพตกให้เห็นชัดเมื่อเกิน ~200K โทเค็นในการใช้งานจริง แม้โฆษณาว่ารองรับ 1M
- ถดถอยบน Vending-Bench: หลงกลซัพพลายเออร์หลอกลวงบ่อยกว่า 4.7 ราว 30 เท่า และต่อรองแย่ลง (ผลข้างเคียงจาก alignment ด้านความซื่อสัตย์ที่เข้มขึ้น)
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 4.8
เป็นอัปเกรดแบบ drop-in สำหรับผู้ใช้ Opus 4.7: พื้นผิว API เหมือนเดิมและราคา $5/$25 เท่าเดิม พร้อมความก้าวหน้าจริงในการเขียนโค้ดแบบ agentic ระยะยาว code review และการวิเคราะห์ระดับองค์กร เลือกตัวนี้ถ้าคุณใช้ Claude Code ทำ migration หลายไฟล์ ตรวจสอบความปลอดภัย หรือรัน agent pipeline ที่ตรวจ ลงมือ และทวนสอบหลายขั้นตอน ข้ามไปถ้างานคุณคือ UI snippet แบบ one-shot เร็วๆ หรือ prompt ที่จูนแน่นกับพฤติกรรม 4.7 ซึ่งผู้ใช้รายงานว่าถดถอย และเลือก Sonnet 5 ($3/$15 ราคาแนะนำ $2/$10 ถึง ส.ค. 2026) ถ้าต้นทุนสำคัญกว่าเพดานความสามารถ สายงานเขียนที่แพ้ความอ้อมค้อมและการแก้แบบระวังตัวเกินไปอาจหงุดหงิดกับสไตล์ของมัน
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Llama 4 (Scout / Maverick)
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ Claude Opus 4.8
“Writing took a hit. It hedges everything and edits any bold or funny line out of my drafts. Also caught it answering a narrow slice of my planning doc and calling it done.”
“Threw USAMO-level math at it for a lark and it just grinds through. 96.7 vs 69 for 4.7 tracks with what I see. Same $5/$25, 1M context, no excuse not to switch.”
“Upgraded from 4.7 for a monorepo refactor and the difference is real. It actually flags its own sketchy code instead of shipping it. Multi-file bug hunts feel way less babysat.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Llama 4 (Scout / Maverick) ดีกว่า Claude Opus 4.8 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Claude Opus 4.8: 57% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Llama 4 (Scout / Maverick) (3 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Claude Opus 4.8 ได้คะแนนสูงกว่า (4.5/5 vs 2.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Llama 4 (Scout / Maverick) หรือ Claude Opus 4.8?
Llama 4 (Scout / Maverick) ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) ขณะที่ Claude Opus 4.8 เริ่มต้นที่ $25/1M out
Llama 4 (Scout / Maverick) และ Claude Opus 4.8 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 4.8: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $25/1M out ต่อ 1M output tokens