llama-4-maverick vs qwen3-max

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

llama-4-maverick и qwen3-max — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-maverick в 9.0x 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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Structured Output, Top K.

qwen3-max — qwen3-max от QWEN — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-maverick и qwen3-max 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 192 ₽ (83%), вывод дешевле на 1036.8 ₽ (90%).

Контекст llama-4-maverick vs qwen3-max

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.1x больше, чем 256 000 у qwen3-max. 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-max — до 32 768. qwen3-max может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-maverick и qwen3-max

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

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

Возможности llama-4-maverick и qwen3-max

llama-4-maverick предлагает возможности, недоступные в qwen3-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Structured Output, Top K. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

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

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

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 192 ₽ (83%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-maverick дешевле на 1036.8 ₽ (90%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 256 000 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-max

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

• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-maverick и qwen3-max

llama-4-maverick (META-LLAMA) и qwen3-max (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-max"
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-max — 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-max (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 Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.