llama-3.3-70b-instruct и mistral-small-3.2-24b-instruct: ключевые отличия
llama-3.3-70b-instruct и mistral-small-3.2-24b-instruct — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и MISTRALAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости mistral-small-3.2-24b-instruct в 1.7x раз выгоднее. Обе модели работают с контекстом 131 072 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.
mistral-small-3.2-24b-instruct — mistral-small-3.2-24b-instruct от MISTRALAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Response Format, Structured Output.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость llama-3.3-70b-instruct и mistral-small-3.2-24b-instruct в рублях
mistral-small-3.2-24b-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: mistral-small-3.2-24b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 11.52 ₽ (50%), вывод дешевле на 23.04 ₽ (40%).
Контекст llama-3.3-70b-instruct vs mistral-small-3.2-24b-instruct
Обе модели работают с одинаковым контекстом 131 072 токенов — выбор не ограничен размером входных данных.
По длине вывода: llama-3.3-70b-instruct генерирует до 128 000 токенов за запрос, mistral-small-3.2-24b-instruct — до 131 072. mistral-small-3.2-24b-instruct может генерировать более длинные ответы.
Модальности llama-3.3-70b-instruct и mistral-small-3.2-24b-instruct
mistral-small-3.2-24b-instruct — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст. llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.
mistral-small-3.2-24b-instruct может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.
Возможности llama-3.3-70b-instruct и mistral-small-3.2-24b-instruct
mistral-small-3.2-24b-instruct предлагает возможности, недоступные в llama-3.3-70b-instruct: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Response Format, Structured Output. Общие: Seed, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры llama-3.3-70b-instruct и mistral-small-3.2-24b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | llama-3.3-70b-instruct | mistral-small-3.2-24b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | META-LLAMA | MISTRALAI |
| Цена ввода (1M) | 23.04 ₽ | 11.52 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 57.6 ₽ | 34.56 ₽ ✓ |
| Контекст | 131 072 токенов | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 128 000 токенов | 131 072 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Изображения, Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Llama3 | Mistral |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Response Format | — | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
Как выбрать: llama-3.3-70b-instruct или mistral-small-3.2-24b-instruct?
По нашей оценке (0:3), mistral-small-3.2-24b-instruct лидирует. Однако llama-3.3-70b-instruct может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, mistral-small-3.2-24b-instruct будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Обе модели имеют одинаковый контекст 131 072 токенов.
- Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен mistral-small-3.2-24b-instruct — он поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать llama-3.3-70b-instruct
llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Когда использовать mistral-small-3.2-24b-instruct
mistral-small-3.2-24b-instruct от MISTRALAI — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 11.52 ₽ (50%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 23.04 ₽ (40%) за 1M токенов
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI
Подключение llama-3.3-70b-instruct и mistral-small-3.2-24b-instruct
llama-3.3-70b-instruct (META-LLAMA) и mistral-small-3.2-24b-instruct (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-3.3-70b-instruct" или "mistral-small-3.2-24b-instruct"
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 mistral-small-3.2-24b-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-3.3-70b-instruct vs mistral-small-3.2-24b-instruct (0:3)
mistral-small-3.2-24b-instruct выигрывает со счётом 3:0. По цене лидирует mistral-small-3.2-24b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 34.56 ₽ за 1M токенов). mistral-small-3.2-24b-instruct выделяется поддержкой Logit Bias, Min P, Rep. Penalty.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.