llama-3.3-70b-instruct vs qwen3.5-397b-a17b

llama-3.3-70b-instruct и qwen3.5-397b-a17b: ключевые отличия

llama-3.3-70b-instruct и qwen3.5-397b-a17b — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.3-70b-instruct в 10.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 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.

qwen3.5-397b-a17b — qwen3.5-397b-a17b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Logit Bias, Min P, Reasoning, 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 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-3.3-70b-instruct и qwen3.5-397b-a17b в рублях

llama-3.3-70b-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-3.3-70b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 92.16 ₽ (80%), вывод дешевле на 633.6 ₽ (92%).

Контекст llama-3.3-70b-instruct vs qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у llama-3.3-70b-instruct. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: llama-3.3-70b-instruct генерирует до 128 000 токенов за запрос, qwen3.5-397b-a17b — до 65 536. llama-3.3-70b-instruct лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности llama-3.3-70b-instruct и qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.

qwen3.5-397b-a17b может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.

Возможности llama-3.3-70b-instruct и qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b предлагает возможности, недоступные в llama-3.3-70b-instruct: Logit Bias, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Structured Output. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-3.3-70b-instruct и qwen3.5-397b-a17b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-3.3-70b-instruct или qwen3.5-397b-a17b?

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

• 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 qwen3.5-397b-a17b — контекст 256 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3.5-397b-a17b с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-397b-a17b — 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 вводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 92.16 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 633.6 ₽ (92%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 131 072 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-3.3-70b-instruct и qwen3.5-397b-a17b

llama-3.3-70b-instruct (META-LLAMA) и qwen3.5-397b-a17b (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 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 "qwen3.5-397b-a17b"
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 qwen3.5-397b-a17b — 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 qwen3.5-397b-a17b (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-3.3-70b-instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-397b-a17b с контекстом 256 000. qwen3.5-397b-a17b выделяется поддержкой Logit Bias, Min P, Reasoning.