llama-4-scout vs mistral-small-3.2-24b-instruct

llama-4-scout и mistral-small-3.2-24b-instruct: ключевые отличия

llama-4-scout и mistral-small-3.2-24b-instruct — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и MISTRALAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости mistral-small-3.2-24b-instruct в 2.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.5x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 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.

mistral-small-3.2-24b-instruct — mistral-small-3.2-24b-instruct от MISTRALAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: Logit Bias.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, 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 13 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-scout и mistral-small-3.2-24b-instruct в рублях

mistral-small-3.2-24b-instruct 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: mistral-small-3.2-24b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 3.84 ₽ (25%), вывод дешевле на 51.84 ₽ (60%).

Контекст llama-4-scout vs mistral-small-3.2-24b-instruct

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.5x больше, чем 131 072 у mistral-small-3.2-24b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: llama-4-scout генерирует до 16 384 токенов за запрос, mistral-small-3.2-24b-instruct — до 131 072. mistral-small-3.2-24b-instruct может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-scout и mistral-small-3.2-24b-instruct

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. llama-4-scout работает с текст, изображения, а mistral-small-3.2-24b-instruct — с изображения, текст.

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

Возможности llama-4-scout и mistral-small-3.2-24b-instruct

mistral-small-3.2-24b-instruct предлагает возможности, недоступные в llama-4-scout: Logit Bias. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-scout и mistral-small-3.2-24b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-scout или mistral-small-3.2-24b-instruct?

По нашей оценке (1:3), mistral-small-3.2-24b-instruct лидирует. Однако llama-4-scout может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, mistral-small-3.2-24b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте llama-4-scout — контекст 328 000 токенов.
• 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:

• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 131 072 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать mistral-small-3.2-24b-instruct

mistral-small-3.2-24b-instruct от MISTRALAI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 3.84 ₽ (25%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 51.84 ₽ (60%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Подключение llama-4-scout и mistral-small-3.2-24b-instruct

llama-4-scout (META-LLAMA) и mistral-small-3.2-24b-instruct (MISTRALAI) 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 "mistral-small-3.2-24b-instruct"
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 mistral-small-3.2-24b-instruct — 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 mistral-small-3.2-24b-instruct (1:3)

mistral-small-3.2-24b-instruct выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует mistral-small-3.2-24b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 34.56 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-scout с контекстом 328 000. mistral-small-3.2-24b-instruct выделяется поддержкой Logit Bias.