Віч-на-віч
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Fable 5: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) і Claude Fable 5 ($50/1M out) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 4 голосів спільноти лідирує Claude Fable 5 зі схваленням 63%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» обирайте Claude Fable 5: арена оцінює його на 5/5 проти 2.5/5 у Llama 4 (Scout / Maverick). За бюджетом виграє Llama 4 (Scout / Maverick): він коштує від $0.60/1M out (Maverick, hosted) проти $50/1M out у Claude Fable 5.
Порівняння рядок за рядком
Сильні та слабкі сторони
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Ефективність MoE: лише 17B активних параметрів на токен (Scout 109B/16 експертів, Maverick 400B/128 експертів), що дає чат майже класу GPT-4o за частку обчислень
- Дуже дешевий хостований інференс: Maverick приблизно від $0.15/1M за вхід і $0.60/1M за вихід; Scout приблизно від $0.10/$0.30 на DeepInfra або $0.11/$0.34 на Groq
- Нативна мультимодальність з early fusion (текст плюс зображення, протестовано до 8 зображень) в open-weight моделі
- Найбільший номінальний контекст серед open-weight моделей на момент релізу: 10M токенів у Scout, 1M у Maverick
- Scout вміщується на одному GPU H100 із квантуванням Int4; попередньо навчений на 200 мовах
- Висока пропускна здатність: 17B активних параметрів досягають 500+ токенів/с у швидких провайдерів (Groq заявляє для Scout 594 TPS)
- Підірвана довіра до бенчмарків: Meta подала на LMArena неопублікований чат-оптимізований варіант Maverick (ELO 1417), що розробники назвали оманливим, оскільки публічні ваги набирають менше
- Заяви про довгий контекст розсипаються на практиці: Scout набрав ~15.6% на 128K у Fiction.LiveBench проти 90.6% у Gemini 2.5 Pro, а хостинг-провайдери обмежують Scout значно нижче 10M (наприклад, ~320K на DeepInfra)
- Кодування масово розкритикували на r/LocalLlama і HN: програє порівнянному за ціною DeepSeek V3 на реальних задачах розробки
- Не open source за OSI: ліцензія виключає компанії з юрисдикцією в ЄС, вимагає окремої ліцензії понад 700M MAU і зобов'язує до брендингу Llama
- 109B/400B загальних параметрів завеликі для споживчих GPU, а лінійка застигла: варіант із міркуваннями так і не вийшов, а Behemoth так і не випустили
Claude Fable 5
- 80.3% на SWE-bench Pro проти 69.2% в Opus 4.8, 58.6% у GPT-5.5 і 54.2% у Gemini 3.1 Pro, приблизно на 11 пунктів попереду наступної флагманської моделі
- 95.0% на SWE-bench Verified (Opus 4.8: 88.6%, GPT-5.5: 82.6%) і 29.3% на зрізі FrontierCode Diamond від Cognition, більш ніж удвічі проти 13.4% в Opus 4.8
- Автономія з довгим горизонтом і є головною новиною: Stripe повідомила про міграцію Ruby-кодової бази на 50 мільйонів рядків за один день замість 2+ місяців, а CEO Cursor називає її state of the art на CursorBench
- Польові звіти збігаються з бенчмарками: інженери на HN описують, що вона працює 'як справжній інженер' (CRDT майже без підказок, пише власні фазери, одне зменшення алокацій у 46 разів), Simon Willison виміряв 'роботу на кілька днів' за одну сесію
- Контекстне вікно 1M токенів за замовчуванням плюс 128K на виході й найкращий зір на щільних документах (29.8% на GDP.pdf проти 24.9% у GPT-5.5 і 22.5% в Opus 4.8)
- Запити, відхилені до першого виводу, не тарифікуються, а серверний fallback до Opus 4.8 із fallback-кредитом вбудований в API
- Удвічі дорожча за Opus 4.8 ($10/$50 проти $5/$25) і повільна: одиночні запити на складних задачах регулярно тривають багато хвилин, Simon Willison прямо називає її 'повільною, дорогою'
- Класифікатори безпеки подвійного призначення хибно спрацьовують на легітимній роботі: медичний фізик повідомив, що задачі з гідродинаміки й код сегментації МРТ відхилялися як біобезпекові ризики, а запити тихо перенаправлялися до Opus 4.8 (вірусний тред на HN мав назву 'If Claude Fable stops helping you, you'll never know'; Anthropic каже, менше 5% сесій)
- Важкий старт: експортний контроль США змусив Anthropic призупинити доступ у всьому світі з 12 до 30 червня 2026, через три дні після релізу, з повним відновленням лише 1 липня
- Вимагає 30-денного зберігання даних і недоступна в режимі zero data retention, жорсткий блокер для організацій зі строгим комплаєнсом; також немає режиму без мислення, сирий ланцюжок думок ніколи не повертається, prefill асистента дає 400
- Не всюди state of the art: GPT-5.5 досі лідирує на ARC-AGI-2 (85.0% проти 77.1%), а Andon Labs виявила, що розблокована Mythos 5 поступилася і Opus 4.7, і GPT-5.5 на Vending-Bench, із міркуваннями, оптимізованими під помітність, а не реальну шкоду
Винесіть свій вердикт
Одна рекомендація на інструмент від кожного гладіатора. Вона змінює оцінку натовпу, яку бачать усі.
Вердикт арени щодо Llama 4 (Scout / Maverick)
Беріть Llama 4, якщо вам потрібна дешева, швидка мультимодальна модель для самостійного хостингу під масовий чат, витяг даних чи багатомовні навантаження поза ЄС; Maverick виходить майже на якість GPT-4o приблизно за десяту частину ціни. Уникайте її для кодування, складних міркувань чи справжнього пошуку в мільйонних контекстах, де DeepSeek, Qwen 3 і Gemini явно кращі. Проти Llama 3.3 70B вона додає нативний зір і довше вікно, але багато розробників вважали стару щільну модель або Qwen надійнішими за чистою якістю тексту, а контекст 10M здебільшого лишається цифрою на папері.
Вердикт арени щодо Claude Fable 5
Беріть Claude Fable 5, якщо ваше навантаження справді має довгий горизонт: нічні агентні запуски, гігантські міграції, задачі, де одна багатогодинна сесія заміняє дні роботи під наглядом. Там подвійна надбавка проти Opus 4.8 окупається стисненням задач, а бенчмарки (80.3% SWE-bench Pro, на 11 пунктів попереду решти) підкріплені реальними впровадженнями у Stripe і Cursor. Для інтерактивного кодування й щоденної роботи лишайтеся на Opus 4.8: 88.6% на SWE-bench Verified за половину ціни, без хибних спрацювань класифікаторів, швидші ходи. Чутливі до витрат команди отримають майже опусівське кодування від Sonnet 5 за $3/$15 (стартова ціна $2/$10 до серпня 2026). Уникайте Fable 5 повністю, якщо вашій організації потрібен zero data retention або якщо ви працюєте поблизу біології, медичної візуалізації чи інструментів безпеки, де класифікатори подвійного призначення досі дають хибні спрацювання й тихо підставляють Opus 4.8 посеред сесії.
Що каже натовп
Про Llama 4 (Scout / Maverick)
Вердиктів поки немає. Станьте першим, хто висловиться.
Про Claude Fable 5
“I do medical imaging research and the bio classifier keeps flagging my MRI segmentation prompts, then it silently falls back to Opus 4.8 mid-session. At $50 per million output tokens I expect to at least know which model actually answered me.”
“Yes it's 2x the price of Opus and yes the turns are slow. But one overnight Fable run replaced what used to be a week of supervising shorter runs. On a per-task basis it's actually the cheapest model we use.”
“The 1M context is real, not marketing. I fed it our entire service mesh config plus six months of incident postmortems and it traced a flaky timeout to a retry policy nobody remembered writing. Opus 4.8 never connected those dots.”
“Gave it a monorepo migration that Opus 4.8 kept stalling on. It ran for about 40 minutes, came back with the whole thing done plus a test harness it wrote for itself. Felt like reviewing a senior engineer's PR, not babysitting a chatbot.”
Порівнюйте далі
Поширені запитання
Чи кращий Llama 4 (Scout / Maverick) за Claude Fable 5?
Натовп зараз на боці Claude Fable 5: його рекомендують 63%, проти 50% у Llama 4 (Scout / Maverick) (4 голоси). За критерієм «Міркування» вища оцінка у Claude Fable 5 (5/5 проти 2.5/5). Правильний вибір залежить від вашого завдання. Порівняння рядок за рядком на цій сторінці розбирає ціни, ключові характеристики та оцінки арени.
Що дешевше: Llama 4 (Scout / Maverick) чи Claude Fable 5?
Llama 4 (Scout / Maverick) дешевший: він коштує від $0.60/1M out (Maverick, hosted), тоді як Claude Fable 5 стартує з $50/1M out.
Скільки коштують Llama 4 (Scout / Maverick) і Claude Fable 5 за 1M токенів?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) за 1M вхідних токенів, $0.60/1M out (Maverick, hosted) за 1M вихідних токенів. Claude Fable 5: $10/1M in за 1M вхідних токенів, $50/1M out за 1M вихідних токенів.