llama-4-maverick vs llama-4-scout

llama-4-maverick и llama-4-scout: ключевые отличия

META-LLAMA предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости llama-4-scout в 1.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.2x раз — llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов.

llama-4-maverick — llama-4-maverick от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: Logit Bias.

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.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 13 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-maverick и llama-4-scout в рублях

llama-4-scout 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-4-scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 23.04 ₽ (60%), вывод дешевле на 28.8 ₽ (25%).

Контекст llama-4-maverick vs llama-4-scout

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 3.2x больше, чем 328 000 у llama-4-scout. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: llama-4-maverick генерирует до 16 384 токенов за запрос, llama-4-scout — до 16 384. llama-4-scout может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-maverick и llama-4-scout

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. llama-4-maverick работает с текст, изображения, а llama-4-scout — с текст, изображения.

Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.

Возможности llama-4-maverick и llama-4-scout

llama-4-maverick предлагает возможности, недоступные в llama-4-scout: Logit Bias. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-maverick и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-maverick или llama-4-scout?

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

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-scout будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте llama-4-maverick — контекст 1 048 576 токенов.
• Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать llama-4-maverick

llama-4-maverick от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 328 000 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 23.04 ₽ (60%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 28.8 ₽ (25%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение llama-4-maverick и llama-4-scout

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

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

Переключение между llama-4-maverick 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-4-maverick vs llama-4-scout (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-4-scout (ввод 15.36 ₽, вывод 86.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-maverick с контекстом 1 048 576. llama-4-maverick выделяется поддержкой Logit Bias.