llama-4-maverick vs qwen3.5-flash-02-23

llama-4-maverick и qwen3.5-flash-02-23: ключевые отличия

llama-4-maverick и qwen3.5-flash-02-23 — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3.5-flash-02-23 в 1.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x 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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3.5-flash-02-23: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3.5-flash-02-23 — qwen3.5-flash-02-23 от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-maverick: Reasoning.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-maverick и qwen3.5-flash-02-23 в рублях

qwen3.5-flash-02-23 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: qwen3.5-flash-02-23 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 19.2 ₽ (50%), вывод дешевле на 38.4 ₽ (33%).

Контекст llama-4-maverick vs qwen3.5-flash-02-23

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 1.0x больше, чем 1 000 000 у qwen3.5-flash-02-23. 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-flash-02-23 — до 65 536. qwen3.5-flash-02-23 может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-maverick и qwen3.5-flash-02-23

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. llama-4-maverick работает с текст, изображения, а qwen3.5-flash-02-23 — 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-flash-02-23

У каждой модели есть уникальные функции: llama-4-maverick имеет Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, а qwen3.5-flash-02-23 — Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-maverick и qwen3.5-flash-02-23 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-maverick или qwen3.5-flash-02-23?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3.5-flash-02-23 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 qwen3.5-flash-02-23 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:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 1 000 000 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3.5-flash-02-23

qwen3.5-flash-02-23 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3.5-flash-02-23 дешевле на 19.2 ₽ (50%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3.5-flash-02-23 дешевле на 38.4 ₽ (33%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-maverick и qwen3.5-flash-02-23

llama-4-maverick (META-LLAMA) и qwen3.5-flash-02-23 (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-flash-02-23"
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-flash-02-23 — 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-flash-02-23 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует qwen3.5-flash-02-23 (ввод 19.2 ₽, вывод 76.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-maverick с контекстом 1 048 576. llama-4-maverick уникален Freq. Penalty и Logit Bias; qwen3.5-flash-02-23 — Reasoning.