glm-4.7 vs llama-4-maverick

glm-4.7 и llama-4-maverick: ключевые отличия

glm-4.7 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 5.2x раз — llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов.

glm-4.7 — glm-4.7 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 202 752 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.

Обе модели поддерживают: 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. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 14 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7 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 38.4 ₽ (50%), вывод дешевле на 172.8 ₽ (60%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7 vs llama-4-maverick

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 5.2x больше, чем 202 752 у glm-4.7. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: glm-4.7 генерирует до 65 535 токенов за запрос, llama-4-maverick — до 16 384. glm-4.7 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности glm-4.7 и llama-4-maverick

llama-4-maverick — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. glm-4.7 работает только с текстом.

llama-4-maverick может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4.7 работает только с текстом.

Возможности glm-4.7 и llama-4-maverick

glm-4.7 предлагает возможности, недоступные в llama-4-maverick: Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7 и llama-4-maverick в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7 или llama-4-maverick?

По нашей оценке (1:3), llama-4-maverick лидирует. Однако glm-4.7 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-4.7 — 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 model в запросе.

Когда использовать glm-4.7

glm-4.7 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 38.4 ₽ (50%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-maverick дешевле на 172.8 ₽ (60%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 202 752 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение glm-4.7 и llama-4-maverick

glm-4.7 (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-4.7" или "llama-4-maverick"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4.7 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-4.7 vs llama-4-maverick (1:3)

llama-4-maverick выигрывает со счётом 3:1. 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-4.7 выделяется поддержкой Reasoning.