DeepSeek R1 vs Llama 4 Scout

DeepSeek R1 и Llama 4 Scout: ключевые отличия

DeepSeek R1 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 — DeepSeek R1 от DEEPSEEK — с большим контекстом 163 840 токенов. Стоимость ввода 100.00 ₽/1M токенов, контекст 163 840 токенов.

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. Уникальные возможности, которых нет у DeepSeek R1: 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.

Стоимость DeepSeek R1 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 vs Llama 4 Scout

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

Llama 4 Scout может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности DeepSeek R1 и Llama 4 Scout

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

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

Возможности DeepSeek R1 и Llama 4 Scout

Llama 4 Scout предлагает возможности, недоступные в DeepSeek R1: 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.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры DeepSeek R1 и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: DeepSeek R1 или Llama 4 Scout?

По нашей оценке (0:4), Llama 4 Scout лидирует. Однако DeepSeek R1 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.
• 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

DeepSeek R1 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 30%
• 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
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение DeepSeek R1 и Llama 4 Scout

DeepSeek R1 (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 14 моделей.

from openai import OpenAI

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

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

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

Переключение между DeepSeek R1 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 vs Llama 4 Scout (0:4)

Llama 4 Scout выигрывает со счётом 4:0. 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. Llama 4 Scout выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens.