llama-3.2-11b-vision-instruct и mistral-medium-3.1: ключевые отличия
llama-3.2-11b-vision-instruct и mistral-medium-3.1 — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и MISTRALAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.2-11b-vision-instruct в 21.8x 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 mistral-medium-3.1: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Top K.
mistral-medium-3.1 — mistral-medium-3.1 от MISTRALAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.2-11b-vision-instruct: Structured Output, Function Calling.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость llama-3.2-11b-vision-instruct и mistral-medium-3.1 в рублях
llama-3.2-11b-vision-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-3.2-11b-vision-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 66.24 ₽ (86%), вывод дешевле на 373.44 ₽ (97%).
Контекст llama-3.2-11b-vision-instruct vs mistral-medium-3.1
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 mistral-medium-3.1
Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. llama-3.2-11b-vision-instruct работает с текст, изображения, а mistral-medium-3.1 — с текст, изображения.
Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.
Возможности llama-3.2-11b-vision-instruct и mistral-medium-3.1
У каждой модели есть уникальные функции: llama-3.2-11b-vision-instruct имеет Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Top K, а mistral-medium-3.1 — Structured Output, Function Calling. Общие: Seed.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры llama-3.2-11b-vision-instruct и mistral-medium-3.1 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | llama-3.2-11b-vision-instruct | mistral-medium-3.1 |
|---|---|---|
| Провайдер | META-LLAMA | MISTRALAI |
| Цена ввода (1M) | 10.56 ₽ ✓ | 76.8 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 10.56 ₽ ✓ | 384 ₽ |
| Контекст | 131 072 токенов | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | — |
| Модальности ввода | Текст, Изображения | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Llama3 | Mistral |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | — |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Rep. Penalty | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
| Function Calling | — | ✓ |
Как выбрать: llama-3.2-11b-vision-instruct или mistral-medium-3.1?
По нашей оценке (3:0), llama-3.2-11b-vision-instruct имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.2-11b-vision-instruct обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- Размер документов: Обе модели имеют одинаковый контекст 131 072 токенов.
- Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
- 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:
- Когда важна экономия на вводе — llama-3.2-11b-vision-instruct дешевле на 66.24 ₽ (86%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-3.2-11b-vision-instruct дешевле на 373.44 ₽ (97%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Когда использовать mistral-medium-3.1
mistral-medium-3.1 от MISTRALAI — лучший выбор для следующих задач:
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI
Подключение llama-3.2-11b-vision-instruct и mistral-medium-3.1
llama-3.2-11b-vision-instruct (META-LLAMA) и mistral-medium-3.1 (MISTRALAI) 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 "llama-3.2-11b-vision-instruct" или "mistral-medium-3.1"
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 mistral-medium-3.1 — 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 mistral-medium-3.1 (3:0)
llama-3.2-11b-vision-instruct выигрывает со счётом 3:0. По цене лидирует llama-3.2-11b-vision-instruct (ввод 10.56 ₽, вывод 10.56 ₽ за 1M токенов). llama-3.2-11b-vision-instruct уникален Logit Bias и Min P; mistral-medium-3.1 — Structured Output и Function Calling.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.