llama-4-scout vs qwen3-30b-a3b

llama-4-scout и qwen3-30b-a3b: ключевые отличия

llama-4-scout и qwen3-30b-a3b — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-30b-a3b в 5.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.0x 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.

qwen3-30b-a3b — qwen3-30b-a3b от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 3.84 ₽/1M токенов, контекст 40 960 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: Reasoning.

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 qwen3-30b-a3b в рублях

qwen3-30b-a3b 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: qwen3-30b-a3b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 11.52 ₽ (75%), вывод дешевле на 71.04 ₽ (82%).

Контекст llama-4-scout vs qwen3-30b-a3b

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 8.0x больше, чем 40 960 у qwen3-30b-a3b. 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, qwen3-30b-a3b — до 40 960. qwen3-30b-a3b может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-scout и qwen3-30b-a3b

llama-4-scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. qwen3-30b-a3b работает только с текстом.

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-30b-a3b работает только с текстом.

Возможности llama-4-scout и qwen3-30b-a3b

qwen3-30b-a3b предлагает возможности, недоступные в llama-4-scout: Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-scout и qwen3-30b-a3b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-scout или qwen3-30b-a3b?

По нашей оценке (1:3), qwen3-30b-a3b лидирует. Однако llama-4-scout может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-30b-a3b будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте llama-4-scout — контекст 328 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3-30b-a3b 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:

• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 40 960 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3-30b-a3b

qwen3-30b-a3b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3-30b-a3b дешевле на 11.52 ₽ (75%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3-30b-a3b дешевле на 71.04 ₽ (82%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-scout и qwen3-30b-a3b

llama-4-scout (META-LLAMA) и qwen3-30b-a3b (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-scout" или "qwen3-30b-a3b"
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 qwen3-30b-a3b — 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 qwen3-30b-a3b (1:3)

qwen3-30b-a3b выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-30b-a3b (ввод 3.84 ₽, вывод 15.36 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-scout с контекстом 328 000. qwen3-30b-a3b выделяется поддержкой Reasoning.