Llama 3.2 3b Instruct vs Llama 4 Scout

Llama 3.2 3b Instruct и Llama 4 Scout: ключевые отличия

META-LLAMA предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости Llama 3.2 3b Instruct в 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.5x раз — Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов.

Llama 3.2 3b Instruct — Llama 3.2 3b Instruct от META-LLAMA — с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 10.00 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Llama 4 Scout: Log Probs, 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. Уникальные возможности, которых нет у Llama 3.2 3b Instruct: Response Format, Function Calling.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 12 из 16 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость Llama 3.2 3b Instruct и Llama 4 Scout в рублях

Интересная ситуация: Llama 3.2 3b Instruct 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 3.2 3b Instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 10 ₽ (50%), вывод дороже на 6 ₽ (10%).

Контекст Llama 3.2 3b Instruct vs Llama 4 Scout

Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.5x больше, чем 131 072 у Llama 3.2 3b Instruct. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: Llama 3.2 3b Instruct генерирует до 131 072 токенов за запрос, Llama 4 Scout — до 16 384. Llama 3.2 3b Instruct лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности Llama 3.2 3b Instruct и Llama 4 Scout

Llama 4 Scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. Llama 3.2 3b Instruct работает только с текстом.

Llama 4 Scout может анализировать изображения (vision), тогда как Llama 3.2 3b Instruct работает только с текстом.

Возможности Llama 3.2 3b Instruct и Llama 4 Scout

У каждой модели есть уникальные функции: Llama 3.2 3b Instruct имеет Log Probs, Top Log Probs, а Llama 4 Scout — Response Format, Function Calling. Общие: Seed, Structured Output.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры Llama 3.2 3b Instruct и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: Llama 3.2 3b Instruct или Llama 4 Scout?

По нашей оценке (1:3), Llama 4 Scout лидирует. Однако Llama 3.2 3b Instruct может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, Llama 3.2 3b Instruct обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит Llama 4 Scout — контекст 328 000 токенов.
• 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 Llama 3.2 3b Instruct

Llama 3.2 3b Instruct от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — Llama 3.2 3b Instruct дешевле на 10 ₽ (50%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

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 6 ₽ (9%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 131 072 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение Llama 3.2 3b Instruct и Llama 4 Scout

Обе модели META-LLAMA доступны через VTOP Ai по единому API. Переключение между Llama 3.2 3b Instruct и Llama 4 Scout — замена одной строки в коде.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "llama-3.2-3b-instruct" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.2-3b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между Llama 3.2 3b Instruct 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: Llama 3.2 3b Instruct vs Llama 4 Scout (1:3)

Llama 4 Scout выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует Llama 3.2 3b Instruct (ввод 10 ₽, вывод 66 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Llama 4 Scout с контекстом 328 000. Llama 3.2 3b Instruct уникален Log Probs и Top Log Probs; Llama 4 Scout — Response Format и Function Calling.