ศึกตัวต่อตัว
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Sonnet 5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) และ Claude Sonnet 5 ($15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 3 ครั้ง Claude Sonnet 5 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Claude Sonnet 5: 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 $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) ของ Claude Sonnet 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 Sonnet 5
- ก้าวหน้าเชิง agentic ครั้งใหญ่จาก Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% เทียบกับ 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% เทียบกับ 78.5%, SWE-bench Pro 63.2% เทียบกับ 58.1%
- เท่ากับ Opus 4.8 ในงานความรู้ (GDPval-AA v2: 1,618 เทียบกับ 1,615) และเกือบเสมอบน Humanity's Last Exam แบบใช้เครื่องมือ (57.4% เทียบกับ 57.9%) ที่ 60% ของราคา Opus 4.8 (40% ระหว่างช่วงราคาแนะนำ)
- Context window 1M โทเค็นและ output สูงสุด 128K ราคาแนะนำ $2/$10 ต่อ 1M โทเค็นถึง 31 ส.ค. 2026
- พฤติกรรม agent ที่ทวนสอบตัวเองอย่างต่อเนื่อง: รีวิวจากการใช้งานจริงชี้ว่ามันทดสอบโค้ดของตัวเองและวนแก้โจทย์ยากจนสำเร็จ ต่างจาก Sonnet 4.6
- Sonnet ตัวแรกที่มีระดับ effort xhigh และวิชันความละเอียดสูง (ภาพ 2576px) พร้อม adaptive thinking เปิดโดยค่าเริ่มต้น
- ความแม่นยำใน code review สูงกว่า Sonnet 4.6 (38-40% เทียบกับ 29%) ให้ผลตรวจ false positive น้อยลง
- Tokenizer ใหม่ทำจำนวนโทเค็นบวมราว 30% สำหรับข้อความเดียวกัน (1.0-1.35x ตาม Anthropic; ~1.4x ภาษาอังกฤษ ~1.28x Python ที่ Simon Willison วัด) ดันต้นทุนจริงขึ้นแม้ราคาหน้าป้ายเท่าเดิม
- เยิ่นเย้อและกินโทเค็น: ~$2.29 ต่องานเทียบกับ ~$1.20 ของ Sonnet 4.6 ในการทดสอบอิสระ (อันดับ 101 จาก 161 ด้านประสิทธิภาพต้นทุน) และที่ effort สูง ต้นทุนต่องานอาจแซง Opus 4.8
- ช้ากว่า Sonnet 4.6 อย่างวัดได้ในการแก้ไขเล็กๆ ประจำวัน และมีแนวโน้ม over-engineer งานง่ายๆ (รีวิวใช้งานจริงของ CodeRabbit)
- พารามิเตอร์ sampling (temperature, top_p, top_k) ถูกถอดออก ค่าที่ไม่ใช่ค่าเริ่มต้นคืน error 400 ทำ pipeline เดิมพัง
- กระแสตอนเปิดตัวบน HN/Reddit ก้ำกึ่ง: ป้าย '5' ถูกมองว่าโฆษณาเกินจริง และระบบป้องกันไซเบอร์ที่เข้มขึ้นอาจปฏิเสธงานสาย security ที่ไม่มีพิษภัย
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 Sonnet 5
เลือก Sonnet 5 ถ้าคุณรัน agent สายโค้ด terminal หรือ computer-use และต้องการคุณภาพใกล้ Opus 4.8 ในราคาระดับ Sonnet โดยเฉพาะช่วงราคาแนะนำ $2/$10 มันเป็นอัปเกรดแท้จาก Sonnet 4.6 ที่ effort ต่ำและกลาง แต่เผื่องบให้ tokenizer ใหม่และความเยิ่นเย้อของมัน: ต้นทุนจริงต่องานสูงกว่า Sonnet 4.6 พอสมควร และที่ระดับ effort สูงสุด Opus 4.8 อาจคุ้มกว่าต่อโจทย์ที่แก้สำเร็จ ควรเลี่ยงสำหรับการแก้ไขเล็กๆ ที่อ่อนไหวต่อ latency หรือ pipeline ที่พึ่ง temperature และ top_p ซึ่งตอนนี้จะ error ส่วน Sonnet 4.6 ยังเป็นตัวเลือกภาคปฏิบัติสำหรับงาน diff จิ๋วปริมาณสูง
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Llama 4 (Scout / Maverick)
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ Claude Sonnet 5
“Cheap per token, pricey per task. Independent tests had it near $2.29 a task vs $1.20 on 4.6, and at high effort it can out-cost Opus 4.8. It will not stop talking.”
“Terminal-Bench going 67 to 80 over Sonnet 4.6 matches what I see. My CI-fix agent went from constant babysitting to mostly hands-off overnight.”
“Matches Opus 4.8 on knowledge work at 60% of the price, and the intro $2/$10 window makes it silly value. My research agent runs on Sonnet 5 now, zero regrets.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Llama 4 (Scout / Maverick) ดีกว่า Claude Sonnet 5 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Claude Sonnet 5: 57% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Llama 4 (Scout / Maverick) (3 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Claude Sonnet 5 ได้คะแนนสูงกว่า (4.5/5 vs 2.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Llama 4 (Scout / Maverick) หรือ Claude Sonnet 5?
Llama 4 (Scout / Maverick) ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.60/1M out (Maverick, hosted) ขณะที่ Claude Sonnet 5 เริ่มต้นที่ $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)
Llama 4 (Scout / Maverick) และ Claude Sonnet 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 Sonnet 5: $3/1M in ($2 intro until 2026-08-31) ต่อ 1M input tokens, $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) ต่อ 1M output tokens