Comparação objetiva baseada em benchmarks públicos atualizados semanalmente: Intelligence Index, GPQA Diamond, ELO do Chatbot Arena, preço e velocidade.
Vencedor geral (2026)
Llama 4 Maverick
4 de 7 critérios vencidos
Meta
Intelligence Index
18.4
Coding Index
15.6
4 critérios vencidos
Ver perfil completo →Anthropic
Intelligence Index
57.3
Coding Index
53.1
3 critérios vencidos
Ver perfil completo →| Critério | Llama 4 Maverick | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|
| Chatbot Arena ELO | — | — |
| Intelligence Index (AA) | 18.4 | 57.3 ✓ |
| Coding Index (AA) | 15.6 | 53.1 ✓ |
| GPQA Diamond | 67.0% | 91.0% ✓ |
| Preço input ($/1M tok) | $0.35 ✓ | $6.25 |
| Preço output ($/1M tok) | $0.85 ✓ | $25.00 |
| Context window | 1.0M tokens ✓ | 1.0M tokens |
| Velocidade (tokens/s) | 110 tok/s ✓ | 50 tok/s |
✓ = vencedor nesse critério • Fonte: Artificial Analysis, LMArena, APIs oficiais • Atualizado semanalmente
A escolha entre Llama 4 Maverick e Claude Opus 4.7 depende do seu caso de uso, orçamento e requisitos técnicos. Abaixo, um guia prático baseado nos dados de benchmark e especificações de cada modelo.
Meta · Multimodal · Open Source
Anthropic · Multimodal
Llama 4 Maverick vence em 4 de 7 critérios analisados. Consulte a tabela completa para escolher baseado no seu caso de uso.
Os dados são agregados do Artificial Analysis (Intelligence Index, Coding Index) e do Chatbot Arena/LMArena (ELO). Preços e especificações vêm das APIs oficiais. Atualizados semanalmente.
O Intelligence Index é um score agregado do Artificial Analysis que combina múltiplos benchmarks acadêmicos (MMLU, GPQA, LiveBench, etc.) em uma nota única. Quanto maior, mais capaz o modelo em tarefas de raciocínio.
Sim. Llama 4 Maverick custa US$0.35/1M tokens de input, enquanto Claude Opus 4.7 custa US$6.25/1M tokens — 1686% mais caro. Para projetos com alto volume de requisições, Llama 4 Maverick representa economia significativa. O custo total depende também do preço de output e do padrão de uso da sua aplicação.
Llama 4 Maverick tem maior context window: 1.0M tokens vs 1.0M tokens. Para análise de documentos longos, transcrições extensas ou bases de código completas, o context window maior é um critério decisivo.