DeepSeek R1 vs Llama 4 Scout

DeepSeek R1 и Llama 4 Scout: ключевые отличия

DeepSeek R1 и Llama 4 Scout — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Llama 4 Scout в 6.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — DeepSeek R1 принимает до 640 000 токенов.

DeepSeek R1 — DeepSeek R1 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 640 000 токенов. Стоимость ввода 100.00 ₽/1M токенов, контекст 640 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Llama 4 Scout: Reasoning.

Llama 4 Scout — Llama 4 Scout от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 328 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 20.00 ₽/1M токенов, контекст 328 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у DeepSeek R1: Logit Bias, Min P.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, 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 12 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость DeepSeek R1 и Llama 4 Scout 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 VTOP Ai.

Анализ цен: Llama 4 Scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 80 ₽ (80%), вывод дешевле на 370 ₽ (86%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст DeepSeek R1 vs Llama 4 Scout

DeepSeek R1 принимает до 640 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 328 000 у Llama 4 Scout. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: DeepSeek R1 генерирует до 16 000 токенов за запрос, Llama 4 Scout — до 16 384. Llama 4 Scout может генерировать более длинные ответы.

Модальности DeepSeek R1 и Llama 4 Scout

Llama 4 Scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. DeepSeek R1 работает только с текстом.

Llama 4 Scout может анализировать изображения (vision), тогда как DeepSeek R1 работает только с текстом.

Возможности DeepSeek R1 и Llama 4 Scout

У каждой модели есть уникальные функции: DeepSeek R1 имеет Reasoning, а Llama 4 Scout — Logit Bias, Min P. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры DeepSeek R1 и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: DeepSeek R1 или Llama 4 Scout?

По нашей оценке (1:2), Llama 4 Scout лидирует. Однако DeepSeek R1 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, Llama 4 Scout будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте DeepSeek R1 — контекст 640 000 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте DeepSeek R1 — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен Llama 4 Scout — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API VTOP Ai. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать DeepSeek R1

DeepSeek R1 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 640 000 vs 328 000 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 30%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать Llama 4 Scout

Llama 4 Scout от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — Llama 4 Scout дешевле на 80 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — Llama 4 Scout дешевле на 370 ₽ (86%) за 1M токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение DeepSeek R1 и Llama 4 Scout

DeepSeek R1 (DEEPSEEK) и Llama 4 Scout (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint VTOP Ai. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_VTOP Ai",
    base_url="https://api.daaj.ru/v1/"
)

# Используйте "deepseek-r1" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между DeepSeek R1 и Llama 4 Scout — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: DeepSeek R1 vs Llama 4 Scout (1:2)

Llama 4 Scout выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует Llama 4 Scout (ввод 20 ₽, вывод 60 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте DeepSeek R1 с контекстом 640 000. DeepSeek R1 уникален Reasoning; Llama 4 Scout — Logit Bias и Min P.