llama-3.2-1b-instruct vs llama-4-scout

llama-3.2-1b-instruct и llama-4-scout: ключевые отличия

META-LLAMA предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости llama-3.2-1b-instruct в 26.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.5x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 токенов.

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.

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. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.2-1b-instruct: Min P, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling.

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 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-3.2-1b-instruct и llama-4-scout 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 13.44 ₽ (88%), вывод дешевле на 84.48 ₽ (98%).

Контекст llama-3.2-1b-instruct vs llama-4-scout

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.5x больше, чем 131 072 у llama-3.2-1b-instruct. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

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

Модальности llama-3.2-1b-instruct и llama-4-scout

llama-4-scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.

Возможности llama-3.2-1b-instruct и llama-4-scout

llama-4-scout предлагает возможности, недоступные в llama-3.2-1b-instruct: Min P, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling. Общие: Seed.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-3.2-1b-instruct и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-3.2-1b-instruct или llama-4-scout?

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

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.2-1b-instruct обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-4-scout — контекст 328 000 токенов.
• 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 llama-3.2-1b-instruct

llama-3.2-1b-instruct от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — llama-3.2-1b-instruct дешевле на 13.44 ₽ (88%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-3.2-1b-instruct дешевле на 84.48 ₽ (98%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать llama-4-scout

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

• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 131 072 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение llama-3.2-1b-instruct и llama-4-scout

Обе модели META-LLAMA доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между llama-3.2-1b-instruct и llama-4-scout — 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-3.2-1b-instruct" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.2-1b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между llama-3.2-1b-instruct 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: llama-3.2-1b-instruct vs llama-4-scout (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-3.2-1b-instruct (ввод 1.92 ₽, вывод 1.92 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-scout с контекстом 328 000. llama-4-scout выделяется поддержкой Min P, Response Format, Stop Sequences.