DeepSeek R1 0528 vs Llama 4 Scout

DeepSeek R1 0528 и Llama 4 Scout: ключевые отличия

DeepSeek R1 0528 и Llama 4 Scout — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Llama 4 Scout в 6.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.0x раз — Llama 4 Scout принимает до 1 310 720 токенов.

DeepSeek R1 0528 — DeepSeek R1 0528 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 163 840 токенов. Стоимость ввода 100.00 ₽/1M токенов, контекст 163 840 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 1 310 720 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 20.00 ₽/1M токенов, контекст 1 310 720 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 DeepSeek R1 0528 и Llama 4 Scout в рублях

Llama 4 Scout дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: Llama 4 Scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 80 ₽ (80%), вывод дешевле на 370 ₽ (86%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст DeepSeek R1 0528 vs Llama 4 Scout

Llama 4 Scout принимает до 1 310 720 токенов — это в 8.0x больше, чем 163 840 у DeepSeek R1 0528. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: DeepSeek R1 0528 генерирует до 32 768 токенов за запрос, Llama 4 Scout — до 16 384. DeepSeek R1 0528 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности DeepSeek R1 0528 и Llama 4 Scout

Llama 4 Scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. DeepSeek R1 0528 работает только с текстом.

Llama 4 Scout может анализировать изображения (vision), тогда как DeepSeek R1 0528 работает только с текстом.

Возможности DeepSeek R1 0528 и Llama 4 Scout

DeepSeek R1 0528 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 DeepSeek R1 0528 и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: DeepSeek R1 0528 или Llama 4 Scout?

По нашей оценке (1:3), Llama 4 Scout лидирует. Однако DeepSeek R1 0528 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 1 310 720 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте DeepSeek R1 0528 — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен Llama 4 Scout — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать DeepSeek R1 0528

DeepSeek R1 0528 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 30%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать Llama 4 Scout

Llama 4 Scout от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — Llama 4 Scout дешевле на 80 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — Llama 4 Scout дешевле на 370 ₽ (86%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 310 720 vs 163 840 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение DeepSeek R1 0528 и Llama 4 Scout

DeepSeek R1 0528 (DEEPSEEK) и Llama 4 Scout (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "deepseek-r1-0528" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1-0528",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между DeepSeek R1 0528 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: DeepSeek R1 0528 vs Llama 4 Scout (1:3)

Llama 4 Scout выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует Llama 4 Scout (ввод 20 ₽, вывод 60 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Llama 4 Scout с контекстом 1 310 720. DeepSeek R1 0528 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.