deepseek-v3.2 vs llama-4-maverick

deepseek-v3.2 и llama-4-maverick: ключевые отличия

deepseek-v3.2 и llama-4-maverick — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости deepseek-v3.2 в 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.0x раз — llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов.

deepseek-v3.2 — deepseek-v3.2 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 53.76 ₽/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-v3.2 и llama-4-maverick в рублях

Интересная ситуация: llama-4-maverick дешевле по вводу, но deepseek-v3.2 — 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-v3.2 обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 15.36 ₽ (40%), вывод дешевле на 34.56 ₽ (30%).

Контекст deepseek-v3.2 vs llama-4-maverick

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.0x больше, чем 131 072 у deepseek-v3.2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

llama-4-maverick может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности deepseek-v3.2 и llama-4-maverick

llama-4-maverick — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. deepseek-v3.2 работает только с текстом.

llama-4-maverick может анализировать изображения (vision), тогда как deepseek-v3.2 работает только с текстом.

Возможности deepseek-v3.2 и llama-4-maverick

deepseek-v3.2 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-v3.2 и llama-4-maverick в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: deepseek-v3.2 или llama-4-maverick?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, deepseek-v3.2 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• 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-v3.2 — 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 model в запросе.

Когда использовать deepseek-v3.2

deepseek-v3.2 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на выводе — deepseek-v3.2 дешевле на 34.56 ₽ (30%) за 1M токенов
• 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 15.36 ₽ (29%) 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-v3.2 и llama-4-maverick

deepseek-v3.2 (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-v3.2" или "llama-4-maverick"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между deepseek-v3.2 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-v3.2 vs llama-4-maverick (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует deepseek-v3.2 (ввод 53.76 ₽, вывод 80.64 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-maverick с контекстом 1 048 576. deepseek-v3.2 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.