Comparação objetiva baseada em benchmarks públicos atualizados semanalmente: Intelligence Index, GPQA Diamond, ELO do Chatbot Arena, preço e velocidade.
Vencedor geral (2026)
Llama 4 Scout
4 de 7 critérios vencidos
Meta
Intelligence Index
13.5
Coding Index
6.7
4 critérios vencidos
Ver perfil completo →Anthropic
Intelligence Index
44.4
Coding Index
46.4
3 critérios vencidos
Ver perfil completo →| Critério | Llama 4 Scout | Claude Sonnet 4.6 |
|---|---|---|
| Chatbot Arena ELO | — | — |
| Intelligence Index (AA) | 13.5 | 44.4 ✓ |
| Coding Index (AA) | 6.7 | 46.4 ✓ |
| GPQA Diamond | 59.0% | 80.0% ✓ |
| Preço input ($/1M tok) | $0.17 ✓ | $3.75 |
| Preço output ($/1M tok) | $0.66 ✓ | $15.00 |
| Context window | 10.0M tokens ✓ | 1.0M tokens |
| Velocidade (tokens/s) | 107 tok/s ✓ | 55 tok/s |
✓ = vencedor nesse critério • Fonte: Artificial Analysis, LMArena, APIs oficiais • Atualizado semanalmente
A escolha entre Llama 4 Scout e Claude Sonnet 4.6 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 Scout 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 Scout custa US$0.17/1M tokens de input, enquanto Claude Sonnet 4.6 custa US$3.75/1M tokens — 2106% mais caro. Para projetos com alto volume de requisições, Llama 4 Scout representa economia significativa. O custo total depende também do preço de output e do padrão de uso da sua aplicação.
Llama 4 Scout tem maior context window: 10.0M 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.