Сравнение моделей DeepSeek V3.2 Exp vs Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8

Сравнение моделей DeepSeek V3.2 Exp vs Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 по цене, контексту и дате релиза.

×
deepseek
DeepSeek V3.2 Exp
deepseek/deepseek-v3.2-exp

DeepSeek-V3.2-Exp — экспериментальная языковая модель DeepSeek, выпущенная как промежуточный шаг между V3.1 и будущими архитектурами. Она использует DeepSeek Sparse Attention (DSA) — механизм разреженного внимания, предназначенный для повышения эффективности обучения и инференса на длинном контексте без заметной потери качества. Модель позволяет управлять поведением рассуждений через параметр `reasoning.enabled` и ориентирована прежде всего на исследование архитектурных оптимизаций для long-context сценариев.

Контекст 163K
Вход / 1M ₽23.94
Выход / 1M ₽36.48
Выпущена 29 Sep 2025
×
meta-llama
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8
meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8

Llama 4 Maverick — нативно мультимодальная модель семейства Llama 4, построенная на архитектуре Mixture‑of‑Experts и предназначенная для работы с текстом и изображениями в одном workflow. Вариант Maverick использует 17 млрд активных параметров и 128 экспертов, сочетая сильное понимание текста и визуального контента с высокой пропускной способностью. Подходит для мультимодальных ассистентов, визуального анализа и задач, где важны длинный контекст и универсальность.

Контекст 1M
Вход / 1M ₽17.10
Выход / 1M ₽68.40
Выпущена