Сравнение моделей DeepSeek R1 Distill Llama 70B vs Llama 4 Scout
Сравнение моделей DeepSeek R1 Distill Llama 70B vs Llama 4 Scout по цене, контексту и дате релиза.
deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
DeepSeek R1 Distill Llama 70B — дистиллированная языковая модель на базе [Llama‑3.3‑70B‑Instruct](/meta-llama/llama-3.3-70b-instruct), использующая выходы [DeepSeek R1](/deepseek/deepseek-r1). Она переносит сильные reasoning‑способности DeepSeek R1 в более компактный форм‑фактор и хорошо подходит для задач математики, программирования и аналитики. Это практичный вариант, когда нужен баланс между качеством рассуждений и вычислительной стоимостью.
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.