llama-4-maverick vs minimax-m2.5

llama-4-maverick и minimax-m2.5: ключевые отличия

llama-4-maverick и minimax-m2.5 — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и MINIMAX), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-maverick в 1.9x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 5.3x 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.

minimax-m2.5 — minimax-m2.5 от MINIMAX — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 196 608 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 196 608 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-maverick: Log Probs, Reasoning, Reasoning Effort, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, 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 14 из 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-maverick и minimax-m2.5 в рублях

llama-4-maverick 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-maverick обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 19.2 ₽ (33%), вывод дешевле на 115.2 ₽ (50%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст llama-4-maverick vs minimax-m2.5

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 5.3x больше, чем 196 608 у minimax-m2.5. 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, minimax-m2.5 — до 65 536. minimax-m2.5 может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-maverick и minimax-m2.5

llama-4-maverick — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. minimax-m2.5 работает только с текстом.

llama-4-maverick может анализировать изображения (vision), тогда как minimax-m2.5 работает только с текстом.

Возможности llama-4-maverick и minimax-m2.5

minimax-m2.5 предлагает возможности, недоступные в llama-4-maverick: Log Probs, Reasoning, Reasoning Effort, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-maverick и minimax-m2.5 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-maverick или minimax-m2.5?

По нашей оценке (3:1), llama-4-maverick имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-maverick обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте llama-4-maverick — контекст 1 048 576 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит minimax-m2.5 с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только llama-4-maverick поддерживает vision.
• 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:

• Когда важна экономия на вводе — llama-4-maverick дешевле на 19.2 ₽ (33%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-maverick дешевле на 115.2 ₽ (50%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 196 608 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать minimax-m2.5

minimax-m2.5 от MINIMAX — лучший выбор для следующих задач:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 9.67%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX

Подключение llama-4-maverick и minimax-m2.5

llama-4-maverick (META-LLAMA) и minimax-m2.5 (MINIMAX) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 18 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "llama-4-maverick" или "minimax-m2.5"
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 minimax-m2.5 — 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 minimax-m2.5 (3:1)

llama-4-maverick выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует llama-4-maverick (ввод 38.4 ₽, вывод 115.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-maverick с контекстом 1 048 576. minimax-m2.5 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Reasoning Effort.