deepseek-r1-0528 и llama-4-maverick: ключевые отличия
deepseek-r1-0528 и llama-4-maverick — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-maverick в 3.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 6.4x раз — llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов.
deepseek-r1-0528 — deepseek-r1-0528 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с большим контекстом 163 840 токенов. Стоимость ввода 96.00 ₽/1M токенов, контекст 163 840 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-maverick: Reasoning.
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. Уникальные возможности, которых нет у deepseek-r1-0528: Logit Bias, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость deepseek-r1-0528 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 57.6 ₽ (60%), вывод дешевле на 303.36 ₽ (72%).
Контекст deepseek-r1-0528 vs llama-4-maverick
llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 6.4x больше, чем 163 840 у deepseek-r1-0528. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: deepseek-r1-0528 генерирует до 163 840 токенов за запрос, llama-4-maverick — до 16 384. deepseek-r1-0528 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности deepseek-r1-0528 и llama-4-maverick
llama-4-maverick — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. deepseek-r1-0528 работает только с текстом.
llama-4-maverick может анализировать изображения (vision), тогда как deepseek-r1-0528 работает только с текстом.
Возможности deepseek-r1-0528 и llama-4-maverick
У каждой модели есть уникальные функции: deepseek-r1-0528 имеет Reasoning, а llama-4-maverick — Logit Bias, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Общие: .
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры deepseek-r1-0528 и llama-4-maverick в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | deepseek-r1-0528 | llama-4-maverick |
|---|---|---|
| Провайдер | DEEPSEEK | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 96 ₽ | 38.4 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 418.56 ₽ | 115.2 ₽ ✓ |
| Контекст | 163 840 токенов | 1 048 576 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 163 840 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 | ✓ | ✓ |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Rep. Penalty | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Response Format | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
| Function Calling | — | ✓ |
Как выбрать: deepseek-r1-0528 или llama-4-maverick?
По нашей оценке (0:4), llama-4-maverick лидирует. Однако deepseek-r1-0528 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-r1-0528 — 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-r1-0528
deepseek-r1-0528 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 57.6 ₽ (60%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-4-maverick дешевле на 303.36 ₽ (72%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 163 840 токенов
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение deepseek-r1-0528 и llama-4-maverick
deepseek-r1-0528 (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 15 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "deepseek-r1-0528" или "llama-4-maverick"
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1-0528",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между deepseek-r1-0528 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-r1-0528 vs llama-4-maverick (0:4)
llama-4-maverick выигрывает со счётом 4:0. 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-r1-0528 уникален Reasoning; llama-4-maverick — Logit Bias и Response Format.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.