llama-4-maverick vs qwen3-coder

llama-4-maverick и qwen3-coder: ключевые отличия

llama-4-maverick и qwen3-coder — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-maverick в 1.9x 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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output.

qwen3-coder — qwen3-coder от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-maverick и qwen3-coder 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 19.2 ₽ (33%), вывод дешевле на 115.2 ₽ (50%).

Контекст llama-4-maverick vs qwen3-coder

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.0x больше, чем 262 144 у qwen3-coder. 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-coder — до 262 000. qwen3-coder может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-maverick и qwen3-coder

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

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

Возможности llama-4-maverick и qwen3-coder

llama-4-maverick предлагает возможности, недоступные в qwen3-coder: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

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

Как выбрать: llama-4-maverick или qwen3-coder?

По нашей оценке (4:0), 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.
• 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:

• Когда важна экономия на вводе — llama-4-maverick дешевле на 19.2 ₽ (33%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-maverick дешевле на 115.2 ₽ (50%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 262 144 токенов
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3-coder

qwen3-coder от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-maverick и qwen3-coder

llama-4-maverick (META-LLAMA) и qwen3-coder (QWEN) 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 "qwen3-coder"
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-coder — 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-coder (4:0)

llama-4-maverick выигрывает со счётом 4:0. 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. llama-4-maverick выделяется поддержкой Logit Bias, Min P, Rep. Penalty.