gigachat-2 vs llama-4-maverick

gigachat-2 и llama-4-maverick: ключевые отличия

gigachat-2 и llama-4-maverick — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-maverick в 1.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.2x раз — llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов.

gigachat-2 — gigachat-2 от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 130.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

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 gigachat-2: 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.

Стоимость gigachat-2 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 91.6 ₽ (70%), вывод дешевле на 14.8 ₽ (11%).

Контекст gigachat-2 vs llama-4-maverick

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.2x больше, чем 128 000 у gigachat-2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

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

Модальности gigachat-2 и llama-4-maverick

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

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

Возможности gigachat-2 и llama-4-maverick

llama-4-maverick предлагает возможности, недоступные в gigachat-2: 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.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gigachat-2 и llama-4-maverick в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gigachat-2 или llama-4-maverick?

По нашей оценке (0:4), llama-4-maverick лидирует. Однако gigachat-2 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.
• 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 gigachat-2

gigachat-2 от GIGACHAT — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, оптимизированных под экосистему GIGACHAT

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 91.6 ₽ (70%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-maverick дешевле на 14.8 ₽ (11%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 128 000 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 gigachat-2 и llama-4-maverick

gigachat-2 (GIGACHAT) 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 14 моделей.

from openai import OpenAI

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

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

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

Переключение между gigachat-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: gigachat-2 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. llama-4-maverick выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens.