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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3.5-9b: Seed.

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: Logit Bias, Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 12 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.

llama-4-scout может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

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

У каждой модели есть уникальные функции: llama-4-scout имеет Seed, а qwen3.5-9b — Logit Bias, Log Probs, Reasoning, Top Log Probs. Общие: 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. llama-4-scout уникален Seed; qwen3.5-9b — Logit Bias и Log Probs.