GLM 5.2 vs Llama 4 Scout

GLM 5.2 и Llama 4 Scout: ключевые отличия

GLM 5.2 и Llama 4 Scout — модели от разных провайдеров (Z-AI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Llama 4 Scout в 17.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — Llama 4 Scout принимает до 1 310 720 токенов.

GLM 5.2 — GLM 5.2 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 1.20 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Llama 4 Scout: Log Probs, Reasoning, Reasoning Effort, Top Log Probs.

Llama 4 Scout — Llama 4 Scout от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 310 720 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 20.00 ₽/1M токенов, контекст 1 310 720 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 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 5.2 и Llama 4 Scout в рублях

Интересная ситуация: GLM 5.2 дешевле по вводу, но Llama 4 Scout — 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 4 Scout обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 18.8 ₽ (1567%), вывод дешевле на 1340 ₽ (96%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 5.2 vs Llama 4 Scout

Llama 4 Scout принимает до 1 310 720 токенов — это в 1.3x больше, чем 1 048 576 у GLM 5.2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: GLM 5.2 генерирует до 943 718 токенов за запрос, Llama 4 Scout — до 16 384. GLM 5.2 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности GLM 5.2 и Llama 4 Scout

Llama 4 Scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. GLM 5.2 работает только с текстом.

Llama 4 Scout может анализировать изображения (vision), тогда как GLM 5.2 работает только с текстом.

Возможности GLM 5.2 и Llama 4 Scout

GLM 5.2 предлагает возможности, недоступные в Llama 4 Scout: Log Probs, Reasoning, Reasoning Effort, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 5.2 и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GLM 5.2 или Llama 4 Scout?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, Llama 4 Scout будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит Llama 4 Scout — контекст 1 310 720 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте GLM 5.2 — она поддерживает reasoning.
• 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 5.2

GLM 5.2 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — GLM 5.2 дешевле на 18.8 ₽ (94%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 16.7%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• 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 выводе — Llama 4 Scout дешевле на 1340 ₽ (96%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 310 720 vs 1 048 576 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение GLM 5.2 и Llama 4 Scout

GLM 5.2 (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 18 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-5.2" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 5.2 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 5.2 vs Llama 4 Scout (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует Llama 4 Scout (ввод 20 ₽, вывод 60 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Llama 4 Scout с контекстом 1 310 720. GLM 5.2 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Reasoning Effort.