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
VS COMPARISON
Claude Fable 5 vs Llama 4 Maverick
Anthropic
Claude Fable 5
Fable 5 ／ 2026-06-09
「帰ってきた絶対王者。ほぼ全ベンチでトップだよ」
VS
Meta
Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) ／ 2025-04-05
「自前で動かせるオープン系の代表格」
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 Fable 5 0 / Llama 4 Maverick 0 料金で安い項目：Claude Fable 5 2 / Llama 4 Maverick 0
WHICH ONE
こんな人はどっち？
こんな人は Claude Fable 5
- ✓ API 料金を抑えたい人（入力$10/出力$50）
- ✓ 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 Fable 5 | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|
| バージョン | Fable 5 | Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) |
| 公開日 | 2026-06-09 | 2025-04-05 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $10 安い | — |
| 出力料金 $/1M | $50 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 | 60 | — |
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 Fable 5 95%
Llama 4 Maverick —
知識の広さ（MMLU）
Claude Fable 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
PRIMARY SOURCES
一次ソース
Claude Fable 5
FAQ
よくある質問
Q. Claude Fable 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 Fable 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。