llama-4-scout vs qwen3.5-397b-a17b

llama-4-scout и qwen3.5-397b-a17b: ключевые отличия

llama-4-scout и qwen3.5-397b-a17b — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 7.9x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x 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.

qwen3.5-397b-a17b — qwen3.5-397b-a17b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: Logit Bias, 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 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-scout и qwen3.5-397b-a17b 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 99.84 ₽ (87%), вывод дешевле на 604.8 ₽ (88%).

Контекст llama-4-scout vs qwen3.5-397b-a17b

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 256 000 у qwen3.5-397b-a17b. 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, qwen3.5-397b-a17b — до 65 536. qwen3.5-397b-a17b может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-scout и qwen3.5-397b-a17b

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. llama-4-scout работает с текст, изображения, а qwen3.5-397b-a17b — с текст, изображения, видео.

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

Возможности llama-4-scout и qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b предлагает возможности, недоступные в llama-4-scout: Logit Bias, Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-scout и qwen3.5-397b-a17b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-scout или qwen3.5-397b-a17b?

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 работы с длинными документами и контекстами выбирайте llama-4-scout — контекст 328 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3.5-397b-a17b 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 99.84 ₽ (87%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 604.8 ₽ (88%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 256 000 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-scout и qwen3.5-397b-a17b

llama-4-scout (META-LLAMA) и qwen3.5-397b-a17b (QWEN) 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 "qwen3.5-397b-a17b"
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 qwen3.5-397b-a17b — 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 qwen3.5-397b-a17b (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 llama-4-scout с контекстом 328 000. qwen3.5-397b-a17b выделяется поддержкой Logit Bias, Reasoning.