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VS COMPARISON

Llama 4 Maverick vs Claude Fable 5.1

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Fable 5.1 53 対 Llama 4 Maverick 10。現時点では Claude Fable 5.1 が明確に優位

ベンチ勝ち:Llama 4 Maverick 0 / Claude Fable 5.1 1 料金で安い項目:Llama 4 Maverick 0 / Claude Fable 5.1 2 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

世代差に注意:Claude Fable 5.1 は Llama 4 Maverick より約17か月新しい世代(2026年9月公開 vs 2025年4月公開)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

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
  • ✓ 「自分の PC・サーバーで動かせる」を重視する人

こんな人は Claude Fable 5.1

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$10/出力$50)
  • ✓ 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

SPECS

仕様の比較

項目 Llama 4 Maverick Claude Fable 5.1
バージョン Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) Fable 5.1
公開日 2025-04-05 2026-09-01
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 — 55

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。

総合知能(AA Intelligence Index)

Llama 4 Maverick
10
Claude Fable 5.1
53 勝ち

知識の広さ(MMLU)

Llama 4 Maverick
80.5%
Claude Fable 5.1
—

最難関試験(HLE)

Llama 4 Maverick
—
Claude Fable 5.1
60.9%

※ AA Intelligence Index(第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標)/ 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)/ HLE(Humanity's Last Exam・最難関試験)

※「—」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。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう?

ベンチマークとは別の軸として、直近7日(2026-10-12 〜 2026-10-19)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

Llama 4 Maverick

X評判スコア — /100(n=0)

ポジ 0 / ネガ 0 / 中立 0 (判定材料が少なくスコアは保留)

Claude Fable 5.1

X評判スコア 85 /100(n=25)

ポジ 17 / ネガ 3 / 中立 5

👍 仮想ドラフト作成の詳細さ

👍 コーディング業務の自律実行

👎 相性悪い

👎 手際が悪い

※ Grok(x_search)で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度(感想・活用報告・他モデル比較)から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア=ポジ÷(ポジ+ネガ)×100(判定5件未満は「—」)。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Llama 4 Maverick

Meta 公式 Llama 4 系の旗艦。MoE 128 experts、native multimodal、1M context、Knowledge cutoff 2024-08。 公式公表ベンチは MMLU Pro 80.5、LiveCodeBench 43.4、MMMU 73.4、MathVista 73.7、ChartQA 90、DocVQA 94.4。 SWE-Bench / GPQA / AIME / HLE は Meta から公式公表なし(同列比較困難)。Llama 4 Scout(10M context、17B/109B MoE)も同時リリース。 第三者機関 Artificial Analysis の Intelligence Index は 10(v4.3.2・2026-09-23 確認)。ただし AA はこの値を推定値(estimated)として表示しており、全体の順位には入れていない(2026-09-08 の v4.3 では 9)。 オープンウェイト(Llama 4 Community License、月7億 MAU 超は別ライセンス必要)。 本表の100万トークンは公式モデルカードの Context length(同時公開の Scout は 10M)。入力と出力の内訳は公表されていない(2026-08-18 確認)。

Claude Fable 5.1

2026-09-01 公開の Anthropic 最上位モデル(API は claude-fable-5-1)。公式の位置づけは「重い考えごとと、長時間ひとりで進める作業向け」で、2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 を高めの設定で試してもまだ足りないときに使う想定(公式ドキュメントは、迷ったらまず Opus 5.5 を使うよう案内している)。料金は前の Fable 5 と同じ $10/$50 のままで、読み込んだ内容の使い回し料金だけが $1 → $0.25(75%減)に下がった。Anthropic は「ふだんの作業でおよそ25%、AI が自分で手を動かす作業ではおよそ45%、費用が下がる」としている。Humanity's Last Exam(幅広い分野の難問テスト)は 60.9%(ツールなし。ツールありは 65.0%)で、前の Fable 5 の 57.8% と Claude Opus 5 の 56.3% を上回った(本表では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 の 64.4% が上)。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 53(v4.3.2・max 設定・2026-09-23 確認)で、AA 全体のランキングでは204モデル中5位(2026-10-09 確認。上位4つは Claude Opus 5.5 の max・xhigh・high と Claude Sonnet 5.5 の max の各設定で、本表の Opus 5.5 行は max の 58)。GPT-6 Astra も同じ 53 で、前世代の Opus 5 は 51。2026-09-08 の v4.3 では Fable 5.1 が130モデル中1位だった。SWE-bench Verified は Anthropic も第三者もまだ数値を出していないため本表では「—」(前の Fable 5 の 95.0% は流用しません)。公式が出したのはエージェント系・実務系のベンチで、Terminal-Bench 4.0 が 55.8%(Fable 5 は 42.0%)、Terminal-Bench-Science 0.1 が 52.6%(同 24.7%)、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 77.9%/厳しめ判定 41.7%(同 72.9%/36.1%)、事務作業の AutomationBench が 31.4%(同 17.1%)、コーディング支援の CursorBench 3.2.0 が 73.4%(同 70.5%)、知識仕事の GDPval-AA v2 が 1853(同 1723)。MMLU・GPQA・AIME は公式未公表。じっくり考えるモードは常時オンで、考える量の既定は5段階中 high。一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。提供終了は 2027-09-01 より前にはならないと案内されている。姉妹モデルの Claude Mythos 5.1 は中身が同じで、サイバーセキュリティと生命科学の用途に限って制限をゆるめたもの(米国の認定を受けた組織だけが使えるため本表には載せていません)。前の Fable 5(2026-06-09 公開・SWE-bench Verified 95.0%・AA は v4.3 で 50)は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになった(提供終了は 2027-06-09 より前にはならない)。Fable 5 は公開直後の 6-12 に米政府の輸出管理指令で全ユーザー停止となり、6-30 の規制解除を経て 7-1 にグローバル復帰(日本からは 7-2)した経緯がある。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる)。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う(2026-09-02 に公式ドキュメントで確認)。

PROS & CONS

強み・弱み

Llama 4 Maverick

オープンウェイト LLM の代名詞——ただし Meta の開発は Muse 系へ移り、オープン版も2026年8月公開の Muse Glimmer が担う。Llama 4 が事実上の最終世代。

◎ 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

△ 注意点

  • △ Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系(1.3 まで更新)へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表
  • △ ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer(約296億パラメータ・Apache 2.0)を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く(圧縮しない場合は55GB超が必要)
  • △ ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意(2026-10 時点で Llama 5 は存在しない)
  • △ 単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル(developer.meta.com)に統合された
公式サイト →

Claude Fable 5.1

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 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 →

FAQ

よくある質問

Q. Llama 4 Maverick と Claude Fable 5.1、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Claude Fable 5.1 が 53、Llama 4 Maverick が 10 と明確な差があり、現時点の総合性能では Claude Fable 5.1 が優位です。なお、Claude Fable 5.1 は Llama 4 Maverick より約17か月新しい世代(2026年9月公開 vs 2025年4月公開)です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち?」の欄を参考にしてください。

Q. Llama 4 Maverick と Claude Fable 5.1、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index(Llama 4 Maverick 10/Claude Fable 5.1 53)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Claude Fable 5.1 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Claude Fable 5.1 が優勢です。

Q. Llama 4 Maverick と Claude Fable 5.1、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 Fable 5.1 の方が高め(4/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Claude Fable 5.1 から始めると迷いにくいです。

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