deepseek-chat-v3.1 и llama-4-maverick: ключевые отличия
deepseek-chat-v3.1 и llama-4-maverick — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-maverick в 1.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.0x раз — llama-4-maverick принимает до 1 048 576 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-4-maverick: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.
llama-4-maverick — llama-4-maverick от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 14 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость deepseek-chat-v3.1 и llama-4-maverick в рублях
llama-4-maverick дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: llama-4-maverick обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 13.44 ₽ (26%), вывод дешевле на 96 ₽ (45%).
Контекст deepseek-chat-v3.1 vs llama-4-maverick
llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.0x больше, чем 131 072 у deepseek-chat-v3.1. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: deepseek-chat-v3.1 генерирует до 7 168 токенов за запрос, llama-4-maverick — до 16 384. llama-4-maverick может генерировать более длинные ответы.
Модальности deepseek-chat-v3.1 и llama-4-maverick
llama-4-maverick — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. deepseek-chat-v3.1 работает только с текстом.
llama-4-maverick может анализировать изображения (vision), тогда как deepseek-chat-v3.1 работает только с текстом.
Возможности deepseek-chat-v3.1 и llama-4-maverick
deepseek-chat-v3.1 предлагает возможности, недоступные в llama-4-maverick: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры deepseek-chat-v3.1 и llama-4-maverick в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | deepseek-chat-v3.1 | llama-4-maverick |
|---|---|---|
| Провайдер | DEEPSEEK | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 51.84 ₽ | 38.4 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 211.2 ₽ | 115.2 ₽ ✓ |
| Контекст | 131 072 токенов | 1 048 576 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 7 168 токенов | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | DeepSeek | Llama4 |
| 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 | ✓ | ✓ |
Как выбрать: deepseek-chat-v3.1 или llama-4-maverick?
По нашей оценке (1:3), llama-4-maverick лидирует. Однако deepseek-chat-v3.1 может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-maverick будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-4-maverick — контекст 1 048 576 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте deepseek-chat-v3.1 — она поддерживает reasoning.
- Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен llama-4-maverick — он поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать deepseek-chat-v3.1
deepseek-chat-v3.1 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK
Когда использовать llama-4-maverick
llama-4-maverick от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — llama-4-maverick дешевле на 13.44 ₽ (26%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-4-maverick дешевле на 96 ₽ (45%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 131 072 токенов
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение deepseek-chat-v3.1 и llama-4-maverick
deepseek-chat-v3.1 (DEEPSEEK) и llama-4-maverick (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-4-maverick"
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-4-maverick — 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-4-maverick (1:3)
llama-4-maverick выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует llama-4-maverick (ввод 38.4 ₽, вывод 115.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-maverick с контекстом 1 048 576. deepseek-chat-v3.1 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.