Llama 3.3 70b Instruct vs Llama 4 Scout

Llama 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout: ключевые отличия

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

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 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.

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 16 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость Llama 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через VTOP Ai.

Анализ цен: Llama 4 Scout обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 0 ₽ (0%), вывод дешевле на 4 ₽ (6%).

Контекст Llama 3.3 70b Instruct vs Llama 4 Scout

Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.5x больше, чем 131 072 у Llama 3.3 70b Instruct. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: Llama 3.3 70b Instruct генерирует до 16 384 токенов за запрос, Llama 4 Scout — до 16 384. Llama 4 Scout может генерировать более длинные ответы.

Модальности Llama 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout

Llama 4 Scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. Llama 3.3 70b Instruct работает только с текстом.

Llama 4 Scout может анализировать изображения (vision), тогда как Llama 3.3 70b Instruct работает только с текстом.

Возможности Llama 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout

Llama 3.3 70b Instruct предлагает возможности, недоступные в Llama 4 Scout: Log Probs, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры Llama 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: Llama 3.3 70b Instruct или Llama 4 Scout?

По нашей оценке (1:2), Llama 4 Scout лидирует. Однако Llama 3.3 70b Instruct может быть лучше для определённых сценариев:

• 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.
• 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 3.3 70b Instruct

Llama 3.3 70b Instruct от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• 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 4 ₽ (6%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 131 072 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение Llama 3.3 70b Instruct и Llama 4 Scout

Обе модели META-LLAMA доступны через VTOP Ai по единому API. Переключение между Llama 3.3 70b 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-3.3-70b-instruct" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между Llama 3.3 70b 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 3.3 70b Instruct 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 Llama 4 Scout с контекстом 328 000. Llama 3.3 70b Instruct выделяется поддержкой Log Probs, Top Log Probs.