DeepSeek V3.1 Terminus vs Llama 3.3 70b Instruct
DEEPSEEK vs META-LLAMA. Llama 3.3 70b Instruct в 3.0x раз дешевле по стоимости. Контекст: 131 072 токенов. 17 общих возможностей. Все цены в рублях, доступ без VPN.
DeepSeek V3.1 Terminus и Llama 3.3 70b Instruct: ключевые отличия
DeepSeek V3.1 Terminus и Llama 3.3 70b Instruct — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Llama 3.3 70b Instruct в 3.0x раз выгоднее. Обе модели работают с контекстом 131 072 токенов.
DeepSeek V3.1 Terminus — DeepSeek V3.1 Terminus от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 54.00 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Llama 3.3 70b Instruct: Reasoning.
Llama 3.3 70b Instruct — Llama 3.3 70b Instruct от META-LLAMA — с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 20.00 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у DeepSeek V3.1 Terminus: Log Probs, 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 DeepSeek V3.1 Terminus и Llama 3.3 70b Instruct в рублях
Llama 3.3 70b Instruct 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 3.3 70b Instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 34 ₽ (63%), вывод дешевле на 136 ₽ (68%).
Контекст DeepSeek V3.1 Terminus vs Llama 3.3 70b Instruct
Обе модели работают с одинаковым контекстом 131 072 токенов — выбор не ограничен размером входных данных.
По длине вывода: DeepSeek V3.1 Terminus генерирует до 163 840 токенов за запрос, Llama 3.3 70b Instruct — до 16 384. DeepSeek V3.1 Terminus лучше подходит для генерации длинных текстов.
Бенчмарки DeepSeek V3.1 Terminus и Llama 3.3 70b Instruct
Независимые оценки качества от Artificial Analysis, Design Arena.
Модальности DeepSeek V3.1 Terminus и Llama 3.3 70b Instruct
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности DeepSeek V3.1 Terminus и Llama 3.3 70b Instruct
У каждой модели есть уникальные функции: DeepSeek V3.1 Terminus имеет Reasoning, а Llama 3.3 70b Instruct — Log Probs, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры DeepSeek V3.1 Terminus и Llama 3.3 70b Instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | DeepSeek V3.1 Terminus | Llama 3.3 70b Instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | DEEPSEEK | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 54 ₽ | 20 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 200 ₽ | 64 ₽ ✓ |
| Контекст | 131 072 токенов | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 163 840 токенов | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Токенизатор | DeepSeek | Llama3 |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | ✓ |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Rep. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Log Probs | — | ✓ |
| Top Log Probs | — | ✓ |
Как выбрать: DeepSeek V3.1 Terminus или Llama 3.3 70b Instruct?
По нашей оценке (0:2), Llama 3.3 70b Instruct лидирует. Однако DeepSeek V3.1 Terminus может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, Llama 3.3 70b Instruct будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Обе модели имеют одинаковый контекст 131 072 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте DeepSeek V3.1 Terminus — она поддерживает reasoning.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API VTOP Ai. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать DeepSeek V3.1 Terminus
DeepSeek V3.1 Terminus от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK
Когда использовать Llama 3.3 70b Instruct
Llama 3.3 70b Instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — Llama 3.3 70b Instruct дешевле на 34 ₽ (63%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — Llama 3.3 70b Instruct дешевле на 136 ₽ (68%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение DeepSeek V3.1 Terminus и Llama 3.3 70b Instruct
DeepSeek V3.1 Terminus (DEEPSEEK) и Llama 3.3 70b Instruct (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint VTOP Ai. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_VTOP Ai",
base_url="https://api.daaj.ru/v1/"
)
# Используйте "deepseek-v3.1-terminus" или "llama-3.3-70b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.1-terminus",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между DeepSeek V3.1 Terminus и Llama 3.3 70b Instruct — 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 V3.1 Terminus vs Llama 3.3 70b Instruct (0:2)
Llama 3.3 70b Instruct выигрывает со счётом 2:0. По цене лидирует Llama 3.3 70b Instruct (ввод 20 ₽, вывод 64 ₽ за 1M токенов). DeepSeek V3.1 Terminus уникален Reasoning; Llama 3.3 70b Instruct — Log Probs и Top Log Probs.
Попробуйте обе модели через VTOP Ai
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.