llama-3.2-11b-vision-instruct и llama-3.2-1b-instruct: ключевые отличия
META-LLAMA предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости llama-3.2-1b-instruct в 5.5x раз выгоднее. Обе модели работают с контекстом 131 072 токенов.
llama-3.2-11b-vision-instruct — llama-3.2-11b-vision-instruct от META-LLAMA — мультимодальная, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 10.56 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.2-1b-instruct: Min P, Response Format, Stop Sequences.
llama-3.2-1b-instruct — llama-3.2-1b-instruct от META-LLAMA — с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 1.92 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 11 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость llama-3.2-11b-vision-instruct и llama-3.2-1b-instruct в рублях
llama-3.2-1b-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-3.2-1b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 8.64 ₽ (82%), вывод дешевле на 8.64 ₽ (82%).
Контекст llama-3.2-11b-vision-instruct vs llama-3.2-1b-instruct
Обе модели работают с одинаковым контекстом 131 072 токенов — выбор не ограничен размером входных данных.
llama-3.2-11b-vision-instruct может генерировать до 16 384 токенов за запрос.
Модальности llama-3.2-11b-vision-instruct и llama-3.2-1b-instruct
llama-3.2-11b-vision-instruct — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.
llama-3.2-11b-vision-instruct может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.
Возможности llama-3.2-11b-vision-instruct и llama-3.2-1b-instruct
llama-3.2-11b-vision-instruct предлагает возможности, недоступные в llama-3.2-1b-instruct: Min P, Response Format, Stop Sequences. Общие: Seed.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры llama-3.2-11b-vision-instruct и llama-3.2-1b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | llama-3.2-11b-vision-instruct | llama-3.2-1b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | META-LLAMA | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 10.56 ₽ | 1.92 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 10.56 ₽ | 1.92 ₽ ✓ |
| Контекст | 131 072 токенов | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | — |
| Модальности ввода | Текст, Изображения | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Llama3 | Llama3 |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | — |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Rep. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | — |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | — |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
Как выбрать: llama-3.2-11b-vision-instruct или llama-3.2-1b-instruct?
По нашей оценке (1:2), llama-3.2-1b-instruct лидирует. Однако llama-3.2-11b-vision-instruct может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.2-1b-instruct будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Обе модели имеют одинаковый контекст 131 072 токенов.
- Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только llama-3.2-11b-vision-instruct поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать llama-3.2-11b-vision-instruct
llama-3.2-11b-vision-instruct от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Когда использовать llama-3.2-1b-instruct
llama-3.2-1b-instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — llama-3.2-1b-instruct дешевле на 8.64 ₽ (82%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-3.2-1b-instruct дешевле на 8.64 ₽ (82%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение llama-3.2-11b-vision-instruct и llama-3.2-1b-instruct
Обе модели META-LLAMA доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между llama-3.2-11b-vision-instruct и llama-3.2-1b-instruct — замена одной строки в коде.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "llama-3.2-11b-vision-instruct" или "llama-3.2-1b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="llama-3.2-11b-vision-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между llama-3.2-11b-vision-instruct и llama-3.2-1b-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: llama-3.2-11b-vision-instruct vs llama-3.2-1b-instruct (1:2)
llama-3.2-1b-instruct выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует llama-3.2-1b-instruct (ввод 1.92 ₽, вывод 1.92 ₽ за 1M токенов). llama-3.2-11b-vision-instruct выделяется поддержкой Min P, Response Format, Stop Sequences.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.