Gemma 4 26b A4b It vs Llama 4 Scout
GOOGLE vs META-LLAMA. Llama 4 Scout в 1.0x раз дешевле по стоимости. Контекст: 262 144 vs 328 000 токенов. Возможности: 19 vs 15 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.
Gemma 4 26b A4b It и Llama 4 Scout: ключевые отличия
Gemma 4 26b A4b It и Llama 4 Scout — модели от разных провайдеров (GOOGLE и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Llama 4 Scout в 1.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов.
Gemma 4 26b A4b It — Gemma 4 26b A4b It от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 14.00 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Llama 4 Scout: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.
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.
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 Gemma 4 26b A4b It и Llama 4 Scout в рублях
Интересная ситуация: Gemma 4 26b A4b It дешевле по вводу, но Llama 4 Scout — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через VTOP Ai.
Анализ цен: Llama 4 Scout обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 6 ₽ (43%), вывод дешевле на 8 ₽ (12%).
Контекст Gemma 4 26b A4b It vs Llama 4 Scout
Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 262 144 у Gemma 4 26b A4b It. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: Gemma 4 26b A4b It генерирует до 16 384 токенов за запрос, Llama 4 Scout — до 16 384. Llama 4 Scout может генерировать более длинные ответы.
Бенчмарки Gemma 4 26b A4b It и Llama 4 Scout
Независимые оценки качества от Artificial Analysis, Design Arena.
Модальности Gemma 4 26b A4b It и Llama 4 Scout
Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. Gemma 4 26b A4b It работает с изображения, текст, видео, а Llama 4 Scout — с текст, изображения.
Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.
Возможности Gemma 4 26b A4b It и Llama 4 Scout
Gemma 4 26b A4b It 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 Gemma 4 26b A4b It и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | Gemma 4 26b A4b It | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Провайдер | GOOGLE | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 14 ₽ ✓ | 20 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 68 ₽ | 60 ₽ ✓ |
| Контекст | 262 144 токенов | 328 000 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Изображения, Текст, Видео | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Токенизатор | Gemma | Llama4 |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | ✓ |
| Log Probs | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Rep. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top Log Probs | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
Как выбрать: Gemma 4 26b A4b It или Llama 4 Scout?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, Llama 4 Scout будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит Llama 4 Scout — контекст 328 000 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте Gemma 4 26b A4b It — она поддерживает reasoning.
- Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API VTOP Ai. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать Gemma 4 26b A4b It
Gemma 4 26b A4b It от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — Gemma 4 26b A4b It дешевле на 6 ₽ (30%) за 1M токенов
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для задач, оптимизированных под экосистему GOOGLE
Когда использовать Llama 4 Scout
Llama 4 Scout от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на выводе — Llama 4 Scout дешевле на 8 ₽ (12%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 262 144 токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение Gemma 4 26b A4b It и Llama 4 Scout
Gemma 4 26b A4b It (GOOGLE) 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 17 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_VTOP Ai",
base_url="https://api.daaj.ru/v1/"
)
# Используйте "gemma-4-26b-a4b-it" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
model="gemma-4-26b-a4b-it",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между Gemma 4 26b A4b It 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: Gemma 4 26b A4b It vs Llama 4 Scout (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует Llama 4 Scout (ввод 20 ₽, вывод 60 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Llama 4 Scout с контекстом 328 000. Gemma 4 26b A4b It выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.
Попробуйте обе модели через VTOP Ai
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.