Llama 4 Scout vs Qwen3.5 9b

Llama 4 Scout и Qwen3.5 9b: ключевые отличия

Llama 4 Scout и Qwen3.5 9b — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Qwen3.5 9b в 2.1x 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 9b — Qwen3.5 9b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Llama 4 Scout: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, 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 14 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость Llama 4 Scout и Qwen3.5 9b в рублях

Интересная ситуация: Llama 4 Scout дешевле по вводу, но Qwen3.5 9b — 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: Qwen3.5 9b обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 3.84 ₽ (25%), вывод дешевле на 57.6 ₽ (67%).

Контекст Llama 4 Scout vs Qwen3.5 9b

Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 262 144 у Qwen3.5 9b. 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 9b — до 81 920. Qwen3.5 9b может генерировать более длинные ответы.

Модальности Llama 4 Scout и Qwen3.5 9b

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. Llama 4 Scout работает с текст, изображения, а Qwen3.5 9b — 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 9b

Qwen3.5 9b предлагает возможности, недоступные в Llama 4 Scout: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры Llama 4 Scout и Qwen3.5 9b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: Llama 4 Scout или Qwen3.5 9b?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, Qwen3.5 9b 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 Qwen3.5 9b 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 3.84 ₽ (20%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 262 144 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать Qwen3.5 9b

Qwen3.5 9b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на выводе — Qwen3.5 9b дешевле на 57.6 ₽ (67%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение Llama 4 Scout и Qwen3.5 9b

Llama 4 Scout (META-LLAMA) и Qwen3.5 9b (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "llama-4-scout" или "qwen3.5-9b"
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 9b — 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 9b (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует Qwen3.5 9b (ввод 19.2 ₽, вывод 28.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Llama 4 Scout с контекстом 328 000. Qwen3.5 9b выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.