llama-4-scout vs minimax-m1

llama-4-scout и minimax-m1: ключевые отличия

llama-4-scout и minimax-m1 — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и MINIMAX), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 4.9x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.0x раз — minimax-m1 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 15.36 ₽/1M токенов, контекст 328 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у minimax-m1: Min P, Response Format, Structured Output.

minimax-m1 — minimax-m1 от MINIMAX — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/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, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-scout и minimax-m1 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.

Анализ цен: llama-4-scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 61.44 ₽ (80%), вывод дешевле на 336 ₽ (80%).

Контекст llama-4-scout vs minimax-m1

minimax-m1 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 16 384 токенов за запрос, minimax-m1 — до 40 000. minimax-m1 может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-scout и minimax-m1

llama-4-scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. minimax-m1 работает только с текстом.

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как minimax-m1 работает только с текстом.

Возможности llama-4-scout и minimax-m1

У каждой модели есть уникальные функции: llama-4-scout имеет Min P, Response Format, Structured Output, а minimax-m1 — Reasoning. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-scout и minimax-m1 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-scout или minimax-m1?

По нашей оценке (3:1), llama-4-scout имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-scout обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит minimax-m1 — контекст 1 000 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит minimax-m1 с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только llama-4-scout 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-scout

llama-4-scout от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — llama-4-scout дешевле на 61.44 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 336 ₽ (80%) за 1M 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 minimax-m1

minimax-m1 от MINIMAX — 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 задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX

Подключение llama-4-scout и minimax-m1

llama-4-scout (META-LLAMA) и minimax-m1 (MINIMAX) 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-scout" или "minimax-m1"
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 minimax-m1 — 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 minimax-m1 (3:1)

llama-4-scout выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует llama-4-scout (ввод 15.36 ₽, вывод 86.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте minimax-m1 с контекстом 1 000 000. llama-4-scout уникален Min P и Response Format; minimax-m1 — Reasoning.