glm-4-32b vs llama-4-scout

glm-4-32b и llama-4-scout: ключевые отличия

glm-4-32b и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (Z-AI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4-32b в 2.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.6x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 токенов.

glm-4-32b — glm-4-32b от Z-AI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

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 glm-4-32b: Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4-32b и llama-4-scout в рублях

Интересная ситуация: llama-4-scout дешевле по вводу, но glm-4-32b — 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: glm-4-32b обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 3.84 ₽ (25%), вывод дешевле на 67.2 ₽ (78%).

Контекст glm-4-32b vs llama-4-scout

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.6x больше, чем 128 000 у glm-4-32b. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

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

Модальности glm-4-32b и llama-4-scout

llama-4-scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. glm-4-32b работает только с текстом.

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4-32b работает только с текстом.

Возможности glm-4-32b и llama-4-scout

llama-4-scout предлагает возможности, недоступные в glm-4-32b: Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4-32b и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4-32b или llama-4-scout?

По нашей оценке (1:3), llama-4-scout лидирует. Однако glm-4-32b может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4-32b обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-4-scout — контекст 328 000 токенов.
• 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 glm-4-32b

glm-4-32b от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на выводе — glm-4-32b дешевле на 67.2 ₽ (78%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

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 3.84 ₽ (20%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 128 000 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 glm-4-32b и llama-4-scout

glm-4-32b (Z-AI) 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 13 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-4-32b" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-32b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4-32b 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: glm-4-32b vs llama-4-scout (1:3)

llama-4-scout выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует glm-4-32b (ввод 19.2 ₽, вывод 19.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-scout с контекстом 328 000. llama-4-scout выделяется поддержкой Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty.