Llama 4 Scout vs MiMo V2.5

META-LLAMA vs XIAOMI. Llama 4 Scout в 4.5x раз дешевле по стоимости. Контекст: 328 000 vs 1 000 000 токенов. Возможности: 15 vs 19 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

2:2
Модели равны — выбор зависит от задачи
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

Llama 4 Scout и MiMo V2.5: ключевые отличия

Llama 4 Scout и MiMo V2.5 — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и XIAOMI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Llama 4 Scout в 4.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.0x раз — MiMo V2.5 принимает до 1 000 000 токенов.

Llama 4 ScoutLlama 4 Scout от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 328 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 16.00 ₽/1M токенов, контекст 328 000 токенов.

MiMo V2.5MiMo V2.5 от XIAOMI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 80.00 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Llama 4 Scout: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.

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

Стоимость Llama 4 Scout и MiMo V2.5 в рублях

Llama 4 Scout дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Ввод (1M токенов)
Llama 4 Scout
16
MiMo V2.5
80
Вывод (1M токенов)
Llama 4 Scout
90
MiMo V2.5
400
Cache Read (1M)
Llama 4 Scout
0
MiMo V2.5
5.6

Анализ цен: Llama 4 Scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 64 ₽ (80%), вывод дешевле на 310 ₽ (78%).

Контекст Llama 4 Scout vs MiMo V2.5

MiMo V2.5 принимает до 1 000 000 токенов — это в 3.0x больше, чем 328 000 у Llama 4 Scout. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
Llama 4 Scout328 000
MiMo V2.51 000 000
Макс. вывод (токены)
Llama 4 Scout16 384
MiMo V2.50

Llama 4 Scout может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности Llama 4 Scout и MiMo V2.5

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. Llama 4 Scout работает с текст, изображения, а MiMo V2.5 — с текст, аудио, изображения, видео.

Llama 4 Scout
Принимает на вход
💬 Текст🖼️ Изображения
Генерирует
💬 Текст
MiMo V2.5
Принимает на вход
💬 Текст🎙️ Аудио🖼️ Изображения🎬 Видео
Генерирует
💬 Текст

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

Возможности Llama 4 Scout и MiMo V2.5

MiMo V2.5 предлагает возможности, недоступные в Llama 4 Scout: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
Llama 4 Scout
MiMo V2.5
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
Llama 4 Scout
MiMo V2.5
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
Llama 4 Scout
MiMo V2.5
Log Probs
Вероятности токенов для анализа уверенности модели
Llama 4 Scout
MiMo V2.5
Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
Llama 4 Scout
MiMo V2.5

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры Llama 4 Scout и MiMo V2.5 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

ХарактеристикаLlama 4 ScoutMiMo V2.5
Провайдер
META-LLAMA
XiaomiXIAOMI
Цена ввода (1M)1680
Цена вывода (1M)90400
Контекст328 000 токенов1 000 000 токенов
Макс. вывод16 384 токенов
Модальности вводаТекст, ИзображенияТекст, Аудио, Изображения, Видео
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
ТокенизаторLlama4Other
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
Log Probs
Reasoning
Top Log Probs

Как выбрать: Llama 4 Scout или MiMo V2.5?

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

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, Llama 4 Scout обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит MiMo V2.5 — контекст 1 000 000 токенов.
  • Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит MiMo V2.5 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 Scout

Llama 4 Scout от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Когда важна экономия на вводе — Llama 4 Scout дешевле на 64 ₽ (80%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — Llama 4 Scout дешевле на 310 ₽ (78%) за 1M токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать MiMo V2.5

MiMo V2.5 от XIAOMI — лучший выбор для следующих задач:

  • Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 328 000 токенов
  • Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
  • Для обработки аудио и голосовых данных
  • Для задач, оптимизированных под экосистему XIAOMI

Подключение Llama 4 Scout и MiMo V2.5

Llama 4 Scout (META-LLAMA) и MiMo V2.5 (XIAOMI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "llama-4-scout" или "mimo-v2.5"
response = client.chat.completions.create(
    model="llama-4-scout",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между Llama 4 Scout и MiMo V2.5 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Что лучше: Llama 4 Scout или MiMo V2.5?
Можно ли использовать Llama 4 Scout и MiMo V2.5 в одном проекте?
Llama 4 Scout или MiMo V2.5 — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к Llama 4 Scout?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как отправить изображение в модель?
Как начать использовать Llama 4 Scout через AITUNNEL?

Итог: Llama 4 Scout vs MiMo V2.5 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует Llama 4 Scout (ввод 16 ₽, вывод 90 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте MiMo V2.5 с контекстом 1 000 000. MiMo V2.5 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.

Попробуйте обе модели через AITUNNEL

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту