glm-4.7-flash vs llama-3.3-70b-instruct

glm-4.7-flash и llama-3.3-70b-instruct: ключевые отличия

glm-4.7-flash 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 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.5x раз — glm-4.7-flash принимает до 202 752 токенов.

glm-4.7-flash — glm-4.7-flash от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Min P, 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 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7-flash и llama-3.3-70b-instruct в рублях

Интересная ситуация: glm-4.7-flash дешевле по вводу, но llama-3.3-70b-instruct — 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-3.3-70b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 11.52 ₽ (100%), вывод дешевле на 19.2 ₽ (25%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7-flash vs llama-3.3-70b-instruct

glm-4.7-flash принимает до 202 752 токенов — это в 1.5x больше, чем 131 072 у llama-3.3-70b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

llama-3.3-70b-instruct может генерировать до 128 000 токенов за запрос.

Модальности glm-4.7-flash и llama-3.3-70b-instruct

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности glm-4.7-flash и llama-3.3-70b-instruct

glm-4.7-flash предлагает возможности, недоступные в llama-3.3-70b-instruct: Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Structured Output. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7-flash и llama-3.3-70b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7-flash или llama-3.3-70b-instruct?

По нашей оценке (3:1), glm-4.7-flash имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.3-70b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте glm-4.7-flash — контекст 202 752 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.7-flash — она поддерживает reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4.7-flash

glm-4.7-flash от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — glm-4.7-flash дешевле на 11.52 ₽ (50%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 202 752 vs 131 072 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 16.6%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• 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 выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 19.2 ₽ (25%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение glm-4.7-flash и llama-3.3-70b-instruct

glm-4.7-flash (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 14 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-4.7-flash" или "llama-3.3-70b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4.7-flash 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-4.7-flash vs llama-3.3-70b-instruct (3:1)

glm-4.7-flash 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 glm-4.7-flash с контекстом 202 752. glm-4.7-flash выделяется поддержкой Min P, Reasoning, Rep. Penalty.