llama-4-maverick vs qwen3-30b-a3b

META-LLAMA vs QWEN. qwen3-30b-a3b в 8.0x раз дешевле по стоимости. Контекст: 1 048 576 vs 40 960 токенов. Возможности: 15 vs 16 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

1:3
qwen3-30b-a3b выигрывает по большинству параметров
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

llama-4-maverick и qwen3-30b-a3b: ключевые отличия

llama-4-maverick и qwen3-30b-a3b — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-30b-a3b в 8.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 25.6x раз — llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов.

llama-4-maverickllama-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 qwen3-30b-a3b: Logit Bias.

qwen3-30b-a3bqwen3-30b-a3b от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 3.84 ₽/1M токенов, контекст 40 960 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-maverick: Reasoning.

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 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-maverick и qwen3-30b-a3b в рублях

qwen3-30b-a3b 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-4-maverick
38.4
qwen3-30b-a3b
3.84
Вывод (1M токенов)
llama-4-maverick
115.2
qwen3-30b-a3b
15.36

Анализ цен: qwen3-30b-a3b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 34.56 ₽ (90%), вывод дешевле на 99.84 ₽ (87%).

Контекст llama-4-maverick vs qwen3-30b-a3b

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 25.6x больше, чем 40 960 у qwen3-30b-a3b. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

Контекстное окно (вход)
llama-4-maverick1 048 576
qwen3-30b-a3b40 960
Макс. вывод (токены)
llama-4-maverick16 384
qwen3-30b-a3b40 960

По длине вывода: llama-4-maverick генерирует до 16 384 токенов за запрос, qwen3-30b-a3b — до 40 960. qwen3-30b-a3b может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-maverick и qwen3-30b-a3b

llama-4-maverick — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. qwen3-30b-a3b работает только с текстом.

llama-4-maverick
Принимает на вход
💬 Текст🖼️ Изображения
Генерирует
💬 Текст
qwen3-30b-a3b
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

llama-4-maverick может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-30b-a3b работает только с текстом.

Возможности llama-4-maverick и qwen3-30b-a3b

У каждой модели есть уникальные функции: llama-4-maverick имеет Logit Bias, а qwen3-30b-a3b — Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
llama-4-maverick
qwen3-30b-a3b
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
llama-4-maverick
qwen3-30b-a3b
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
llama-4-maverick
qwen3-30b-a3b
Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
llama-4-maverick
qwen3-30b-a3b

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-maverick и qwen3-30b-a3b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Характеристикаllama-4-maverickqwen3-30b-a3b
Провайдер
META-LLAMA
QWEN
Цена ввода (1M)38.43.84
Цена вывода (1M)115.215.36
Контекст1 048 576 токенов40 960 токенов
Макс. вывод16 384 токенов40 960 токенов
Модальности вводаТекст, ИзображенияТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторLlama4Qwen3
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
Reasoning

Как выбрать: llama-4-maverick или qwen3-30b-a3b?

По нашей оценке (1:3), qwen3-30b-a3b лидирует. Однако llama-4-maverick может быть лучше для определённых сценариев:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-30b-a3b 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 qwen3-30b-a3b 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 40 960 токенов
  • Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
  • Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3-30b-a3b

qwen3-30b-a3b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

  • Когда важна экономия на вводе — qwen3-30b-a3b дешевле на 34.56 ₽ (90%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — qwen3-30b-a3b дешевле на 99.84 ₽ (87%) за 1M токенов
  • Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-maverick и qwen3-30b-a3b

llama-4-maverick (META-LLAMA) и qwen3-30b-a3b (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "llama-4-maverick" или "qwen3-30b-a3b"
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 qwen3-30b-a3b — 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-4-maverick или qwen3-30b-a3b?
Можно ли использовать llama-4-maverick и qwen3-30b-a3b в одном проекте?
llama-4-maverick или qwen3-30b-a3b — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к llama-4-maverick?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как отправить изображение в модель?
Как начать использовать llama-4-maverick через AITUNNEL?

Итог: llama-4-maverick vs qwen3-30b-a3b (1:3)

qwen3-30b-a3b выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-30b-a3b (ввод 3.84 ₽, вывод 15.36 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-maverick с контекстом 1 048 576. llama-4-maverick уникален Logit Bias; qwen3-30b-a3b — Reasoning.

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