llama-4-maverick vs qwen3-coder-next

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

llama-4-maverick и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-maverick 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-coder-next — qwen3-coder-next от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

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

Стоимость llama-4-maverick и qwen3-coder-next в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: llama-4-maverick обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 0 ₽ (0%), вывод дешевле на 172.8 ₽ (60%).

Контекст llama-4-maverick vs qwen3-coder-next

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.0x больше, чем 262 144 у qwen3-coder-next. 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-next — до 65 536. qwen3-coder-next может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-maverick и qwen3-coder-next

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

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

Возможности llama-4-maverick и qwen3-coder-next

Обе модели поддерживают одинаковый набор ключевых возможностей. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

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

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

По нашей оценке (2:0), 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 выводе — llama-4-maverick дешевле на 172.8 ₽ (60%) за 1M токенов
• 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-coder-next

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

• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-maverick и qwen3-coder-next

llama-4-maverick (META-LLAMA) и qwen3-coder-next (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-next"
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-next — 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-next (2:0)

llama-4-maverick выигрывает со счётом 2:0. 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.