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VS COMPARISON

Claude Sonnet 5 vs Llama 4 Maverick

編集部の総合判定

共通の公表ベンチマークがなく、数値では直接比較できない。料金と用途で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:Claude Sonnet 5 0 / Llama 4 Maverick 0 料金で安い項目:Claude Sonnet 5 2 / Llama 4 Maverick 0

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Claude Sonnet 5

  • API 料金を抑えたい人(入力$3/出力$15)
  • AI をはじめて使う人
  • じっくり考える推論タスクを頼みたい人

こんな人は Llama 4 Maverick

  • 「中身(重み)が公開されている」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Claude Sonnet 5 Llama 4 Maverick
バージョン Sonnet 5 Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts)
公開日 2026-06-30 2025-04-05
コンテキスト長 1000K 1000K
入力料金 $/1M $3 安い
出力料金 $/1M $15 安い
推論モデル ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 66

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

コード修正力(SWE-Bench)

Claude Sonnet 5
85.2%
Llama 4 Maverick

知識の広さ(MMLU)

Claude Sonnet 5
Llama 4 Maverick
80.5%

※ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)

※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。

PROS & CONS

強み・弱み

Claude Sonnet 5

長文・コード・推論で定評。最上位は復帰した Fable 5、日常使いは新しい Sonnet 5、軽量は Haiku 4.5。

◎ 強み

  • 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • 安全側に振った穏やかな応答
  • adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

Llama 4 Maverick

Meta 製のオープンウェイト LLM。Llama 4 で MoE アーキ + native multimodal + 1M〜10M context へ進化。

◎ 強み

  • 中身(重み)が公開されている
  • 自分の PC・サーバーで動かせる
  • 派生モデル・改造モデルが豊富
  • Llama 4 で native multimodal(テキスト + 画像)に対応
  • Scout は 10M tokens 長コンテキスト
公式サイト →

FAQ

よくある質問

Q. Claude Sonnet 5 と Llama 4 Maverick、結局どっちがいい?

A. 両モデルに共通する公表ベンチマークがないため、数値での優劣は付けられません(未公表は実測0ではありません)。料金と、下の強み・注意点の欄で用途に合うほうを選ぶのがおすすめです。

Q. Claude Sonnet 5 と Llama 4 Maverick、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 共通の公表ベンチマークがないため、数値での直接比較はできません。各モデルが公表しているベンチマークは系統が異なるため、それぞれの一次ソースを参照してください。

Q. Claude Sonnet 5 と Llama 4 Maverick、初心者にはどっちがおすすめ?

A. 初心者へのおすすめ度は Claude Sonnet 5 の方が高め(4/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Claude Sonnet 5 から始めると迷いにくいです。

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