Gemma 4 31b It vs Llama 4 Scout

Gemma 4 31b It и Llama 4 Scout: ключевые отличия

Gemma 4 31b 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 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов.

Gemma 4 31b It — Gemma 4 31b It от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 16.00 ₽/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 31b It и Llama 4 Scout в рублях

Интересная ситуация: Gemma 4 31b 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 4 ₽ (25%), вывод дешевле на 10 ₽ (14%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст Gemma 4 31b It vs Llama 4 Scout

Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 262 144 у Gemma 4 31b It. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: Gemma 4 31b It генерирует до 16 384 токенов за запрос, Llama 4 Scout — до 16 384. Llama 4 Scout может генерировать более длинные ответы.

Модальности Gemma 4 31b It и Llama 4 Scout

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. Gemma 4 31b 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 31b It и Llama 4 Scout

Gemma 4 31b 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 31b It и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: Gemma 4 31b 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 31b 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 model в запросе.

Когда использовать Gemma 4 31b It

Gemma 4 31b It от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — Gemma 4 31b It дешевле на 4 ₽ (20%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 87.5%
• 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 10 ₽ (14%) 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 31b It и Llama 4 Scout

Gemma 4 31b 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-4-31b-it" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="gemma-4-31b-it",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между Gemma 4 31b 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 31b 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 31b It выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.