glm-4.5 и llama-4-maverick: ключевые отличия
glm-4.5 и llama-4-maverick — модели от разных провайдеров (Z-AI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-maverick в 2.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.0x раз — llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов.
glm-4.5 — glm-4.5 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 67.20 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-maverick: Reasoning.
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 glm-4.5: Logit Bias, Min P.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, 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 12 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-4.5 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 28.8 ₽ (43%), вывод дешевле на 182.4 ₽ (61%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст glm-4.5 vs llama-4-maverick
llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.0x больше, чем 131 072 у glm-4.5. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: glm-4.5 генерирует до 131 000 токенов за запрос, llama-4-maverick — до 16 384. glm-4.5 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности glm-4.5 и llama-4-maverick
llama-4-maverick — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. glm-4.5 работает только с текстом.
llama-4-maverick может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4.5 работает только с текстом.
Возможности glm-4.5 и llama-4-maverick
У каждой модели есть уникальные функции: glm-4.5 имеет Reasoning, а llama-4-maverick — Logit Bias, Min P. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-4.5 и llama-4-maverick в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-4.5 | llama-4-maverick |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 67.2 ₽ | 38.4 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 297.6 ₽ | 115.2 ₽ ✓ |
| Контекст | 131 072 токенов | 1 048 576 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 131 000 токенов | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (50% скидка) | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | Llama4 |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Rep. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
Как выбрать: glm-4.5 или llama-4-maverick?
По нашей оценке (0:3), llama-4-maverick лидирует. Однако glm-4.5 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.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.5 — 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
modelв запросе.
Когда использовать glm-4.5
glm-4.5 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
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 28.8 ₽ (43%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-4-maverick дешевле на 182.4 ₽ (61%) 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 glm-4.5 и llama-4-maverick
glm-4.5 (Z-AI) 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 15 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "glm-4.5" или "llama-4-maverick"
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.5",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между glm-4.5 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: glm-4.5 vs llama-4-maverick (0:3)
llama-4-maverick выигрывает со счётом 3:0. 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. glm-4.5 уникален Reasoning; llama-4-maverick — Logit Bias и Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.