kimi-k2-thinking vs llama-4-scout

kimi-k2-thinking и llama-4-scout: ключевые отличия

kimi-k2-thinking и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (MOONSHOTAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 5.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 токенов.

kimi-k2-thinking — kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 86.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: Logit Bias, Reasoning.

llama-4-scout — llama-4-scout от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 328 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 15.36 ₽/1M токенов, контекст 328 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, 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 13 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость kimi-k2-thinking и llama-4-scout в рублях

llama-4-scout 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-scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 71.04 ₽ (82%), вывод дешевле на 364.8 ₽ (81%).

Контекст kimi-k2-thinking vs llama-4-scout

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 262 144 у kimi-k2-thinking. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

llama-4-scout может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности kimi-k2-thinking и llama-4-scout

llama-4-scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. kimi-k2-thinking работает только с текстом.

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как kimi-k2-thinking работает только с текстом.

Возможности kimi-k2-thinking и llama-4-scout

kimi-k2-thinking предлагает возможности, недоступные в llama-4-scout: Logit Bias, Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры kimi-k2-thinking и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: kimi-k2-thinking или llama-4-scout?

По нашей оценке (1:3), llama-4-scout лидирует. Однако kimi-k2-thinking может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-scout будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-4-scout — контекст 328 000 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте kimi-k2-thinking — 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 kimi-k2-thinking

kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI

Когда использовать llama-4-scout

llama-4-scout от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — llama-4-scout дешевле на 71.04 ₽ (82%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 364.8 ₽ (81%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 262 144 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение kimi-k2-thinking и llama-4-scout

kimi-k2-thinking (MOONSHOTAI) 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 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "kimi-k2-thinking" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2-thinking",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между kimi-k2-thinking 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: kimi-k2-thinking vs llama-4-scout (1:3)

llama-4-scout выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует llama-4-scout (ввод 15.36 ₽, вывод 86.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-scout с контекстом 328 000. kimi-k2-thinking выделяется поддержкой Logit Bias, Reasoning.