llama-3.2-3b-instruct vs sonar-reasoning

llama-3.2-3b-instruct и sonar-reasoning: ключевые отличия

llama-3.2-3b-instruct и sonar-reasoning — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и PERPLEXITY), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.2-3b-instruct в 150.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — llama-3.2-3b-instruct принимает до 131 072 токенов.

llama-3.2-3b-instruct — llama-3.2-3b-instruct от META-LLAMA — с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 2.88 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у sonar-reasoning: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P.

sonar-reasoning — sonar-reasoning от PERPLEXITY — с большим контекстом 127 000 токенов. Стоимость ввода 192.00 ₽/1M токенов, контекст 127 000 токенов.

Стоимость llama-3.2-3b-instruct и sonar-reasoning в рублях

llama-3.2-3b-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-3.2-3b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 189.12 ₽ (99%), вывод дешевле на 955.2 ₽ (100%).

Контекст llama-3.2-3b-instruct vs sonar-reasoning

llama-3.2-3b-instruct принимает до 131 072 токенов — это в 1.0x больше, чем 127 000 у sonar-reasoning. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

Модальности llama-3.2-3b-instruct и sonar-reasoning

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-3.2-3b-instruct и sonar-reasoning в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-3.2-3b-instruct или sonar-reasoning?

По нашей оценке (4:0), llama-3.2-3b-instruct имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.2-3b-instruct обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте llama-3.2-3b-instruct — контекст 131 072 токенов.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать llama-3.2-3b-instruct

llama-3.2-3b-instruct от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — llama-3.2-3b-instruct дешевле на 189.12 ₽ (99%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-3.2-3b-instruct дешевле на 955.2 ₽ (100%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 131 072 vs 127 000 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать sonar-reasoning

sonar-reasoning от PERPLEXITY — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, оптимизированных под экосистему PERPLEXITY

Подключение llama-3.2-3b-instruct и sonar-reasoning

llama-3.2-3b-instruct (META-LLAMA) и sonar-reasoning (PERPLEXITY) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 7 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "llama-3.2-3b-instruct" или "sonar-reasoning"
response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.2-3b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между llama-3.2-3b-instruct и sonar-reasoning — 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-3.2-3b-instruct vs sonar-reasoning (4:0)

llama-3.2-3b-instruct выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует llama-3.2-3b-instruct (ввод 2.88 ₽, вывод 4.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-3.2-3b-instruct с контекстом 131 072. llama-3.2-3b-instruct выделяется поддержкой Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty.