llama-3.3-70b-instruct vs qwen3-max

META-LLAMA vs QWEN. llama-3.3-70b-instruct в 17.1x раз дешевле по стоимости. Контекст: 131 072 vs 256 000 токенов. Возможности: 10 vs 8 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

3:1
llama-3.3-70b-instruct выигрывает по большинству параметров
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

llama-3.3-70b-instruct и qwen3-max: ключевые отличия

llama-3.3-70b-instruct и qwen3-max — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.3-70b-instruct в 17.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-max принимает до 256 000 токенов.

llama-3.3-70b-instructllama-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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-max: Freq. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3-maxqwen3-max от QWEN — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Response Format.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Seed, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 10 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-3.3-70b-instruct и qwen3-max 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.

Ввод (1M токенов)
llama-3.3-70b-instruct
23.04
qwen3-max
230.4
Вывод (1M токенов)
llama-3.3-70b-instruct
57.6
qwen3-max
1152
Cache Read (1M)
llama-3.3-70b-instruct
0
qwen3-max
43.2

Анализ цен: llama-3.3-70b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 207.36 ₽ (90%), вывод дешевле на 1094.4 ₽ (95%).

Контекст llama-3.3-70b-instruct vs qwen3-max

qwen3-max 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.

Контекстное окно (вход)
llama-3.3-70b-instruct131 072
qwen3-max256 000
Макс. вывод (токены)
llama-3.3-70b-instruct128 000
qwen3-max32 768

По длине вывода: llama-3.3-70b-instruct генерирует до 128 000 токенов за запрос, qwen3-max — до 32 768. llama-3.3-70b-instruct лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности llama-3.3-70b-instruct и qwen3-max

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

llama-3.3-70b-instruct
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
qwen3-max
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

Возможности llama-3.3-70b-instruct и qwen3-max

У каждой модели есть уникальные функции: llama-3.3-70b-instruct имеет Freq. Penalty, Stop Sequences, Top K, а qwen3-max — Response Format. Общие: Seed, Function Calling.

Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
llama-3.3-70b-instruct
qwen3-max
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
llama-3.3-70b-instruct
qwen3-max

Полная таблица сравнения характеристик

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

Характеристикаllama-3.3-70b-instructqwen3-max
Провайдер
META-LLAMA
QWEN
Цена ввода (1M)23.04230.4
Цена вывода (1M)57.61152
Контекст131 072 токенов256 000 токенов
Макс. вывод128 000 токенов32 768 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторLlama3Qwen3
Freq. Penalty
Max Tokens
Pres. Penalty
Seed
Stop Sequences
Temperature
Function Calling
Top K
Top P
Response Format

Как выбрать: llama-3.3-70b-instruct или qwen3-max?

По нашей оценке (3:1), llama-3.3-70b-instruct имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.3-70b-instruct обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-max — контекст 256 000 токенов.
  • 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 207.36 ₽ (90%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 1094.4 ₽ (95%) за 1M токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3-max

qwen3-max от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

  • Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 131 072 токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-3.3-70b-instruct и qwen3-max

llama-3.3-70b-instruct (META-LLAMA) и qwen3-max (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 10 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-max"
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-max — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Что лучше: llama-3.3-70b-instruct или qwen3-max?
Можно ли использовать llama-3.3-70b-instruct и qwen3-max в одном проекте?
llama-3.3-70b-instruct или qwen3-max — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к llama-3.3-70b-instruct?
Как начать использовать llama-3.3-70b-instruct через AITUNNEL?

Итог: llama-3.3-70b-instruct vs qwen3-max (3:1)

llama-3.3-70b-instruct 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 qwen3-max с контекстом 256 000. llama-3.3-70b-instruct уникален Freq. Penalty и Stop Sequences; qwen3-max — Response Format.

Попробуйте обе модели через AITUNNEL

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту