deepseek-chat-v3.1 vs llama-3.2-90b-vision-instruct

deepseek-chat-v3.1 и llama-3.2-90b-vision-instruct: ключевые отличия

deepseek-chat-v3.1 и llama-3.2-90b-vision-instruct — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости deepseek-chat-v3.1 в 1.3x раз выгоднее. Обе модели работают с контекстом 131 072 токенов.

deepseek-chat-v3.1 — deepseek-chat-v3.1 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 51.84 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.2-90b-vision-instruct: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.

llama-3.2-90b-vision-instruct — llama-3.2-90b-vision-instruct от META-LLAMA — с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 172.80 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов.

Стоимость deepseek-chat-v3.1 и llama-3.2-90b-vision-instruct в рублях

Интересная ситуация: deepseek-chat-v3.1 дешевле по вводу, но llama-3.2-90b-vision-instruct — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: deepseek-chat-v3.1 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 120.96 ₽ (70%), вывод дороже на 38.4 ₽ (22%).

Контекст deepseek-chat-v3.1 vs llama-3.2-90b-vision-instruct

Обе модели работают с одинаковым контекстом 131 072 токенов — выбор не ограничен размером входных данных.

deepseek-chat-v3.1 может генерировать до 7 168 токенов за запрос.

Модальности deepseek-chat-v3.1 и llama-3.2-90b-vision-instruct

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности deepseek-chat-v3.1 и llama-3.2-90b-vision-instruct

deepseek-chat-v3.1 предлагает возможности, недоступные в llama-3.2-90b-vision-instruct: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры deepseek-chat-v3.1 и llama-3.2-90b-vision-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: deepseek-chat-v3.1 или llama-3.2-90b-vision-instruct?

По нашей оценке (2:1), deepseek-chat-v3.1 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, deepseek-chat-v3.1 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Обе модели имеют одинаковый контекст 131 072 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте deepseek-chat-v3.1 — она поддерживает reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать deepseek-chat-v3.1

deepseek-chat-v3.1 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — deepseek-chat-v3.1 дешевле на 120.96 ₽ (70%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать llama-3.2-90b-vision-instruct

llama-3.2-90b-vision-instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на выводе — llama-3.2-90b-vision-instruct дешевле на 38.4 ₽ (18%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение deepseek-chat-v3.1 и llama-3.2-90b-vision-instruct

deepseek-chat-v3.1 (DEEPSEEK) и llama-3.2-90b-vision-instruct (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "deepseek-chat-v3.1" или "llama-3.2-90b-vision-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat-v3.1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между deepseek-chat-v3.1 и llama-3.2-90b-vision-instruct — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: deepseek-chat-v3.1 vs llama-3.2-90b-vision-instruct (2:1)

deepseek-chat-v3.1 выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует deepseek-chat-v3.1 (ввод 51.84 ₽, вывод 211.2 ₽ за 1M токенов). deepseek-chat-v3.1 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.