llama-4-maverick vs qwen3-235b-a22b-2507

llama-4-maverick и qwen3-235b-a22b-2507: ключевые отличия

llama-4-maverick и qwen3-235b-a22b-2507 — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-235b-a22b-2507 в 2.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x 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.

qwen3-235b-a22b-2507 — qwen3-235b-a22b-2507 от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 14.98 ₽/1M токенов, контекст 262 144 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 qwen3-235b-a22b-2507 в рублях

qwen3-235b-a22b-2507 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: qwen3-235b-a22b-2507 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 23.42 ₽ (61%), вывод дешевле на 55.3 ₽ (48%).

Контекст llama-4-maverick vs qwen3-235b-a22b-2507

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.0x больше, чем 262 144 у qwen3-235b-a22b-2507. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

llama-4-maverick может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности llama-4-maverick и qwen3-235b-a22b-2507

llama-4-maverick — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. qwen3-235b-a22b-2507 работает только с текстом.

llama-4-maverick может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-235b-a22b-2507 работает только с текстом.

Возможности llama-4-maverick и qwen3-235b-a22b-2507

qwen3-235b-a22b-2507 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 qwen3-235b-a22b-2507 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-maverick или qwen3-235b-a22b-2507?

По нашей оценке (1:3), qwen3-235b-a22b-2507 лидирует. Однако llama-4-maverick может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-235b-a22b-2507 будет более экономичным вариантом.
• 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 qwen3-235b-a22b-2507 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:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 262 144 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3-235b-a22b-2507

qwen3-235b-a22b-2507 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3-235b-a22b-2507 дешевле на 23.42 ₽ (61%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3-235b-a22b-2507 дешевле на 55.3 ₽ (48%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-maverick и qwen3-235b-a22b-2507

llama-4-maverick (META-LLAMA) и qwen3-235b-a22b-2507 (QWEN) 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 "qwen3-235b-a22b-2507"
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 qwen3-235b-a22b-2507 — 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 qwen3-235b-a22b-2507 (1:3)

qwen3-235b-a22b-2507 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-235b-a22b-2507 (ввод 14.98 ₽, вывод 59.9 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-maverick с контекстом 1 048 576. qwen3-235b-a22b-2507 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Reasoning Effort.