Llama 4 Scout vs MiMo V2.5

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 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.0x раз — MiMo V2.5 принимает до 1 000 000 токенов.

Llama 4 Scout — Llama 4 Scout от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 328 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 20.00 ₽/1M токенов, контекст 328 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у MiMo V2.5: Logit Bias, Min P.

MiMo V2.5 — MiMo V2.5 от XIAOMI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 28.00 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Llama 4 Scout: Reasoning.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, 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 12 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость Llama 4 Scout и MiMo V2.5 в рублях

Интересная ситуация: Llama 4 Scout дешевле по вводу, но MiMo V2.5 — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: Llama 4 Scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 8 ₽ (29%), вывод дороже на 4 ₽ (7%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

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.

По длине вывода: Llama 4 Scout генерирует до 117 964 токенов за запрос, MiMo V2.5 — до 131 072. MiMo V2.5 может генерировать более длинные ответы.

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.

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

У каждой модели есть уникальные функции: Llama 4 Scout имеет Logit Bias, Min P, а MiMo V2.5 — Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

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

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

По нашей оценке (1:2), MiMo V2.5 лидирует. Однако Llama 4 Scout может быть лучше для определённых сценариев:

• 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 8 ₽ (29%) 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:

• Когда важна экономия на выводе — MiMo V2.5 дешевле на 4 ₽ (7%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 328 000 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 98%
• 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 15 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

Итог: Llama 4 Scout vs MiMo V2.5 (1:2)

MiMo V2.5 выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует Llama 4 Scout (ввод 20 ₽, вывод 60 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте MiMo V2.5 с контекстом 1 000 000. Llama 4 Scout уникален Logit Bias и Min P; MiMo V2.5 — Reasoning.