glm-4.5v vs llama-3.3-70b-instruct

glm-4.5v и llama-3.3-70b-instruct: ключевые отличия

glm-4.5v и llama-3.3-70b-instruct — модели от разных провайдеров (Z-AI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.3-70b-instruct в 5.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — llama-3.3-70b-instruct принимает до 131 072 токенов.

glm-4.5v — glm-4.5v от Z-AI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 65 536 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Structured Output.

llama-3.3-70b-instruct — llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 23.04 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.5v и llama-3.3-70b-instruct в рублях

llama-3.3-70b-instruct 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-3.3-70b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 92.16 ₽ (80%), вывод дешевле на 288 ₽ (83%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.5v vs llama-3.3-70b-instruct

llama-3.3-70b-instruct принимает до 131 072 токенов — это в 2.0x больше, чем 65 536 у glm-4.5v. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: glm-4.5v генерирует до 16 384 токенов за запрос, llama-3.3-70b-instruct — до 128 000. llama-3.3-70b-instruct может генерировать более длинные ответы.

Модальности glm-4.5v и llama-3.3-70b-instruct

glm-4.5v — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.

glm-4.5v может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.

Возможности glm-4.5v и llama-3.3-70b-instruct

glm-4.5v предлагает возможности, недоступные в llama-3.3-70b-instruct: Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Structured Output. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.5v и llama-3.3-70b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.5v или llama-3.3-70b-instruct?

По нашей оценке (1:3), llama-3.3-70b-instruct лидирует. Однако glm-4.5v может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.3-70b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-3.3-70b-instruct — контекст 131 072 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.5v — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только glm-4.5v поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4.5v

glm-4.5v от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 18.3%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать llama-3.3-70b-instruct

llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 92.16 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 288 ₽ (83%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 131 072 vs 65 536 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение glm-4.5v и llama-3.3-70b-instruct

glm-4.5v (Z-AI) и llama-3.3-70b-instruct (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-4.5v" или "llama-3.3-70b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5v",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4.5v и llama-3.3-70b-instruct — 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-4.5v vs llama-3.3-70b-instruct (1:3)

llama-3.3-70b-instruct выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует llama-3.3-70b-instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-3.3-70b-instruct с контекстом 131 072. glm-4.5v выделяется поддержкой Reasoning, Rep. Penalty, Response Format.