Сравнение моделей DeepSeek V3 vs Llama 4 Scout
Сравнение моделей DeepSeek V3 vs Llama 4 Scout по цене, контексту и дате релиза.
deepseek/deepseek-chat
DeepSeek‑V3 — новейшая модель команды DeepSeek, развивающая способности следования инструкциям и программирования по сравнению с предыдущими версиями. Предобученная почти на 15 трлн токенов, по опубликованным оценкам она превосходит другие open‑source модели и соперничает с ведущими закрытыми моделями. Подробности о модели см. в [репозитории DeepSeek‑V3](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3) или в [анонсе запуска](https://api-docs.deepseek.com/news/news1226).
meta-llama/llama-4-scout
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) — языковая модель Mixture‑of‑Experts (MoE), разработанная Meta, активирующая 17 млрд параметров из общего числа 109B. Она поддерживает нативный мультимодальный ввод (текст и изображение) и многоязычные выходы (текст и код) на 12 поддерживаемых языках. Созданная для ассистентных сценариев и визуальных рассуждений, Scout использует 16 экспертов на проход и имеет контекст длиной 10 миллионов токенов, при обучающем корпусе около 40 трлн токенов. Разработанная для высокой эффективности и локального или коммерческого развёртывания, Llama 4 Scout использует раннее слияние модальностей для бесшовной интеграции. Она обучена на инструкции для многоязычного чата, описания и понимания изображений. Выпущена под лицензией Llama 4 Community License, последняя итерация обучения — данные до августа 2024 года, публичный релиз — 5 апреля 2025 года.