deepseek-r1 vs llama-4-scout

deepseek-r1 и llama-4-scout: ключевые отличия

deepseek-r1 и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 5.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — deepseek-r1 принимает до 640 000 токенов.

deepseek-r1 — deepseek-r1 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 640 000 токенов. Стоимость ввода 105.60 ₽/1M токенов, контекст 640 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: Reasoning.

llama-4-scout — llama-4-scout от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 328 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 15.36 ₽/1M токенов, контекст 328 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у deepseek-r1: Min P, Response Format, Structured Output.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость deepseek-r1 и llama-4-scout в рублях

llama-4-scout 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-scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 90.24 ₽ (85%), вывод дешевле на 334.08 ₽ (79%).

Контекст deepseek-r1 vs llama-4-scout

deepseek-r1 принимает до 640 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 328 000 у llama-4-scout. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: deepseek-r1 генерирует до 16 000 токенов за запрос, llama-4-scout — до 16 384. llama-4-scout может генерировать более длинные ответы.

Модальности deepseek-r1 и llama-4-scout

llama-4-scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. deepseek-r1 работает только с текстом.

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как deepseek-r1 работает только с текстом.

Возможности deepseek-r1 и llama-4-scout

У каждой модели есть уникальные функции: deepseek-r1 имеет Reasoning, а llama-4-scout — Min P, Response Format, Structured Output. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры deepseek-r1 и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: deepseek-r1 или llama-4-scout?

По нашей оценке (1:3), llama-4-scout лидирует. Однако deepseek-r1 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-scout будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте deepseek-r1 — контекст 640 000 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте deepseek-r1 — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен llama-4-scout — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать deepseek-r1

deepseek-r1 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 640 000 vs 328 000 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать llama-4-scout

llama-4-scout от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — llama-4-scout дешевле на 90.24 ₽ (85%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 334.08 ₽ (79%) за 1M токенов
• 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 и llama-4-scout

deepseek-r1 (DEEPSEEK) и llama-4-scout (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 14 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "deepseek-r1" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между deepseek-r1 и llama-4-scout — 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 vs llama-4-scout (1:3)

llama-4-scout выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует llama-4-scout (ввод 15.36 ₽, вывод 86.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте deepseek-r1 с контекстом 640 000. deepseek-r1 уникален Reasoning; llama-4-scout — Min P и Response Format.