Llama 3.3 70b Instruct vs Llama 4 Scout

Llama 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout: ключевые отличия

META-LLAMA предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости Llama 3.3 70b Instruct в 1.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.5x раз — Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов.

Llama 3.3 70b Instruct — Llama 3.3 70b Instruct от META-LLAMA — с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 23.04 ₽/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 3.3 70b Instruct: Min P, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, 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 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout в рублях

Интересная ситуация: Llama 4 Scout дешевле по вводу, но Llama 3.3 70b Instruct — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: Llama 3.3 70b Instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 7.68 ₽ (50%), вывод дешевле на 28.8 ₽ (33%).

Контекст Llama 3.3 70b Instruct vs Llama 4 Scout

Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.5x больше, чем 131 072 у Llama 3.3 70b 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 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout

Llama 4 Scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. Llama 3.3 70b Instruct работает только с текстом.

Llama 4 Scout может анализировать изображения (vision), тогда как Llama 3.3 70b Instruct работает только с текстом.

Возможности Llama 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout

Llama 4 Scout предлагает возможности, недоступные в Llama 3.3 70b Instruct: Min P, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры Llama 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: Llama 3.3 70b Instruct или Llama 4 Scout?

По нашей оценке (1:3), Llama 4 Scout лидирует. Однако Llama 3.3 70b Instruct может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, Llama 3.3 70b 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 3.3 70b Instruct

Llama 3.3 70b Instruct от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на выводе — Llama 3.3 70b Instruct дешевле на 28.8 ₽ (33%) 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:

• Когда важна экономия на вводе — Llama 4 Scout дешевле на 7.68 ₽ (33%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 131 072 токенов
• 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 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout

Обе модели META-LLAMA доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между Llama 3.3 70b 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-3.3-70b-instruct" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между Llama 3.3 70b 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 3.3 70b Instruct vs Llama 4 Scout (1:3)

Llama 4 Scout выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует Llama 3.3 70b Instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Llama 4 Scout с контекстом 328 000. Llama 4 Scout выделяется поддержкой Min P, Rep. Penalty, Response Format.