deepseek-v3.2 vs llama-4-scout

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

deepseek-v3.2 и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 1.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.5x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 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-scout: Logit Bias, Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.

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.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, 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 13 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость deepseek-v3.2 и llama-4-scout в рублях

Интересная ситуация: llama-4-scout 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: llama-4-scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 38.4 ₽ (71%), вывод дороже на 5.76 ₽ (7%).

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

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.5x больше, чем 131 072 у deepseek-v3.2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

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

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

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

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

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

deepseek-v3.2 предлагает возможности, недоступные в llama-4-scout: Logit Bias, 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-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

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

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

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-scout будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-4-scout — контекст 328 000 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-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-v3.2

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

• Когда важна экономия на выводе — deepseek-v3.2 дешевле на 5.76 ₽ (7%) за 1M 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 38.4 ₽ (71%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 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-scout

deepseek-v3.2 (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 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-scout"
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-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-v3.2 vs llama-4-scout (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-4-scout (ввод 15.36 ₽, вывод 86.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-scout с контекстом 328 000. deepseek-v3.2 выделяется поддержкой Logit Bias, Log Probs, Reasoning.