llama-4-maverick vs qwen3.5-397b-a17b

llama-4-maverick и qwen3.5-397b-a17b: ключевые отличия

llama-4-maverick и qwen3.5-397b-a17b — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-maverick в 5.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.1x 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.

qwen3.5-397b-a17b — qwen3.5-397b-a17b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-maverick: Reasoning.

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

Стоимость llama-4-maverick и qwen3.5-397b-a17b 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 76.8 ₽ (67%), вывод дешевле на 576 ₽ (83%).

Контекст llama-4-maverick vs qwen3.5-397b-a17b

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.1x больше, чем 256 000 у qwen3.5-397b-a17b. 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, qwen3.5-397b-a17b — до 65 536. qwen3.5-397b-a17b может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-maverick и qwen3.5-397b-a17b

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. llama-4-maverick работает с текст, изображения, а qwen3.5-397b-a17b — с текст, изображения, видео.

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

Возможности llama-4-maverick и qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b предлагает возможности, недоступные в llama-4-maverick: Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-maverick и qwen3.5-397b-a17b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-maverick или qwen3.5-397b-a17b?

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 qwen3.5-397b-a17b с поддержкой reasoning.
• 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:

• Когда важна экономия на вводе — llama-4-maverick дешевле на 76.8 ₽ (67%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-maverick дешевле на 576 ₽ (83%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 256 000 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-maverick и qwen3.5-397b-a17b

llama-4-maverick (META-LLAMA) и qwen3.5-397b-a17b (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 "qwen3.5-397b-a17b"
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 qwen3.5-397b-a17b — 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 qwen3.5-397b-a17b (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. qwen3.5-397b-a17b выделяется поддержкой Reasoning.