llama-4-maverick и mistral-small-3.2-24b-instruct: ключевые отличия
llama-4-maverick 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 3.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.0x 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.
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.
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 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость llama-4-maverick 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 26.88 ₽ (70%), вывод дешевле на 80.64 ₽ (70%).
Контекст llama-4-maverick vs mistral-small-3.2-24b-instruct
llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.0x больше, чем 131 072 у mistral-small-3.2-24b-instruct. 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, mistral-small-3.2-24b-instruct — до 131 072. mistral-small-3.2-24b-instruct может генерировать более длинные ответы.
Модальности llama-4-maverick и mistral-small-3.2-24b-instruct
Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. llama-4-maverick работает с текст, изображения, а mistral-small-3.2-24b-instruct — с изображения, текст.
Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.
Возможности llama-4-maverick и mistral-small-3.2-24b-instruct
Обе модели поддерживают одинаковый набор ключевых возможностей. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры llama-4-maverick и mistral-small-3.2-24b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | llama-4-maverick | mistral-small-3.2-24b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | META-LLAMA | MISTRALAI |
| Цена ввода (1M) | 38.4 ₽ | 11.52 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 115.2 ₽ | 34.56 ₽ ✓ |
| Контекст | 1 048 576 токенов ✓ | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | 131 072 токенов |
| Модальности ввода | Текст, Изображения | Изображения, Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Llama4 | Mistral |
| 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 | ✓ | ✓ |
Как выбрать: llama-4-maverick или mistral-small-3.2-24b-instruct?
По нашей оценке (1:2), mistral-small-3.2-24b-instruct лидирует. Однако llama-4-maverick может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, mistral-small-3.2-24b-instruct 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
modelв 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 131 072 токенов
- 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 26.88 ₽ (70%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 80.64 ₽ (70%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI
Подключение llama-4-maverick и mistral-small-3.2-24b-instruct
llama-4-maverick (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-4-maverick" или "mistral-small-3.2-24b-instruct"
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 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-4-maverick vs mistral-small-3.2-24b-instruct (1:2)
mistral-small-3.2-24b-instruct выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует mistral-small-3.2-24b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 34.56 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-maverick с контекстом 1 048 576.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.