Đối đầu trực tiếp
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5: mô hình AI nào thắng trong năm 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) và Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) là hai trong số mô hình AI được dùng nhiều nhất năm 2026. Trên 2 phiếu của cộng đồng, Claude Haiku 4.5 dẫn đầu với 67% ủng hộ.
Phán quyết nhanh
Về Suy luận, hãy chọn Claude Haiku 4.5: đấu trường chấm 3/5 so với 2.5/5 của Llama 4 (Scout / Maverick). Về ngân sách, Llama 4 (Scout / Maverick) thắng: giá từ $0.60/1M out (Maverick, hosted) so với $5/1M out của Claude Haiku 4.5.
So sánh từng dòng
Điểm mạnh và điểm yếu
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Hiệu quả MoE: chỉ 17B tham số hoạt động mỗi token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), cho chất lượng chat gần hạng GPT-4o với một phần nhỏ chi phí tính toán
- Inference lưu trú rất rẻ: Maverick từ khoảng $0.15/1M input và $0.60/1M output; Scout từ khoảng $0.10/$0.30 trên DeepInfra hoặc $0.11/$0.34 trên Groq
- Đa phương thức early-fusion nguyên bản (văn bản cộng hình ảnh, đã test tới 8 ảnh) trong một model open weights
- Ngữ cảnh danh nghĩa lớn nhất trong mọi model open weights lúc ra mắt: 10M tokens trên Scout, 1M trên Maverick
- Scout chạy vừa trên một GPU H100 với lượng tử hóa Int4; được tiền huấn luyện trên 200 ngôn ngữ
- Thông lượng cao: 17B tham số hoạt động đạt 500+ tokens/s trên các nhà cung cấp nhanh (Groq niêm yết Scout ở 594 TPS)
- Niềm tin vào benchmark bị tổn hại: Meta nộp cho LMArena một biến thể Maverick tối ưu chat chưa phát hành (ELO 1417), điều dev gọi là gây hiểu lầm vì weights công khai đạt điểm thấp hơn
- Tuyên bố ngữ cảnh dài sụp đổ trong thực tế: Scout đạt ~15.6% ở 128K trên Fiction.LiveBench so với 90.6% của Gemini 2.5 Pro, và các nhà cung cấp lưu trú giới hạn Scout thấp hơn 10M rất nhiều (ví dụ ~320K trên DeepInfra)
- Lập trình bị chê rộng rãi trên r/LocalLlama và HN, thua DeepSeek V3 cùng tầm giá trên các tác vụ dev thực tế
- Không phải open source theo chuẩn OSI: giấy phép loại trừ các công ty có trụ sở tại EU, yêu cầu giấy phép riêng trên 700M MAU, và bắt buộc gắn thương hiệu Llama
- 109B/400B tham số tổng là quá lớn cho GPU phổ thông, và dòng model này đã chững lại: không có biến thể suy luận nào ra mắt và Behemoth chưa bao giờ được phát hành
Claude Haiku 4.5
- 73.3% trên SWE-bench Verified, khoảng 90% năng lực lập trình agentic của Sonnet 4.5 với một phần ba giá
- Nhanh: hơn 2x tốc độ Sonnet 4 theo Anthropic, khách hàng lúc ra mắt báo cáo nhanh hơn Sonnet 4.5 tới 4-5x; ~92-110 output tok/s do Artificial Analysis đo
- Dev báo cáo các chỉnh sửa code chính xác, khoanh vùng tốt, tránh động vào code không liên quan, tốt hơn hạng GPT-5 mini trong thử nghiệm ban đầu
- Hỗ trợ cả input hình ảnh lẫn extended thinking, hiếm có ở bậc giá này lúc ra mắt
- Rất hợp làm model thợ trong các hệ đa agent (Sonnet/Opus lên kế hoạch, các sub-agent Haiku thực thi song song)
- Đọc prompt cache ở mức $0.10/1M và giảm 50% qua Batch API giúp hạ chi phí thực thêm nữa
- $5/1M output là đắt cho một model nhỏ: các bậc Gemini Flash và GPT mini rẻ hơn vài lần trên các tác vụ nặng output
- Ngữ cảnh 200K (so với 1M của Sonnet 5/các anh em Opus) và output tối đa 64K giới hạn công việc trên codebase lớn và output dài
- Suy luận liên lĩnh vực làng nhàng: người dùng báo cáo kết quả yếu trên các bài kiến thức kiểu GPQA, MedQA, MMMU
- Thông lượng dao động mạnh trong thực tế (báo cáo từ 82-208 tok/s) và chất lượng giảm trong các phiên agentic dài 7-8+ phút
- Mốc cắt kiến thức (đáng tin đến tháng 2/2025) đã lạc hậu so với chuẩn giữa 2026
Đưa ra phán quyết của bạn
Mỗi đấu sĩ một đề xuất cho mỗi công cụ. Nó định hình lại điểm đám đông mà mọi người nhìn thấy.
Phán quyết của đấu trường về Llama 4 (Scout / Maverick)
Chọn Llama 4 nếu bạn cần một model đa phương thức rẻ, nhanh, tự host được cho chat khối lượng lớn, trích xuất dữ liệu hoặc workload đa ngôn ngữ ngoài EU; Maverick đạt gần chất lượng GPT-4o với khoảng một phần mười giá. Tránh nó cho lập trình, suy luận khó, hoặc truy hồi triệu token thực thụ, nơi DeepSeek, Qwen 3 và Gemini vượt trội rõ rệt. So với Llama 3.3 70B, nó thêm vision nguyên bản và cửa sổ dài hơn, nhưng nhiều dev thấy model dense cũ hoặc Qwen đáng tin hơn về chất lượng văn bản thuần, và ngữ cảnh 10M chủ yếu chỉ là con số trên giấy.
Phán quyết của đấu trường về Claude Haiku 4.5
Chọn Haiku 4.5 nếu bạn đang ở trong hệ sinh thái Anthropic và cần chất lượng lập trình gần Sonnet với độ trễ thấp và một phần ba giá: đây là bước tiến vượt bậc so với Haiku 3.5 và tỏa sáng trong vai trò model thợ của các pipeline đa agent. Tính đến tháng 7/2026 nó vẫn là model nhỏ hiện hành của Anthropic, nên là bậc giá rẻ mặc định cho các sản phẩm dựa trên Claude. Tránh nó cho suy luận liên lĩnh vực sâu, codebase rất lớn (trần ngữ cảnh 200K), hoặc khi chỉ săn giá mỗi token, nơi các bậc Gemini Flash và GPT mini nay đã rẻ hơn, và nâng lên Sonnet 5 khi chất lượng quan trọng hơn tốc độ.
Đám đông nói gì
Về Llama 4 (Scout / Maverick)
Chưa có phán quyết nào. Hãy là người đầu tiên lên tiếng.
Về Claude Haiku 4.5
“The precise localized edits are the underrated feature. It fixes the line that needs fixing and leaves the rest alone. GPT mini class models keep rewriting half my file.”
“Haiku 4.5 gives me about 90% of Sonnet agentic coding at a third of the price, and it is fast enough that edit loops feel instant. My default for quick fixes now.”
Tiếp tục so sánh
Câu hỏi thường gặp
Llama 4 (Scout / Maverick) có tốt hơn Claude Haiku 4.5 không?
Đám đông hiện đứng về phía Claude Haiku 4.5: 67% khuyên dùng, so với 50% của Llama 4 (Scout / Maverick) (2 phiếu). Về Suy luận, Claude Haiku 4.5 được chấm cao hơn (3/5 vs 2.5/5). Lựa chọn đúng tùy vào nhu cầu của bạn. Bảng so sánh từng dòng trên trang này mổ xẻ giá, thông số chính và điểm đấu trường.
Llama 4 (Scout / Maverick) hay Claude Haiku 4.5 rẻ hơn?
Llama 4 (Scout / Maverick) rẻ hơn: giá từ $0.60/1M out (Maverick, hosted), trong khi Claude Haiku 4.5 bắt đầu từ $5/1M out.
Llama 4 (Scout / Maverick) và Claude Haiku 4.5 giá bao nhiêu cho mỗi 1M tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) cho 1M input tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) cho 1M output tokens. Claude Haiku 4.5: $1/1M in cho 1M input tokens, $5/1M out cho 1M output tokens.