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

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

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

DeepSeek‑V3.2 — большая языковая модель, сочетающая высокую вычислительную эффективность с сильными рассуждениями и агентным использованием инструментов. Она использует DeepSeek Sparse Attention (DSA), чтобы снижать стоимость обучения и инференса без заметной потери качества на длинном контексте, а масштабируемое постобучение с подкреплением дополнительно усиливает reasoning‑возможности. Модель хорошо подходит для сложных сценариев с кодом, поиском и использованием инструментов, а режим рассуждений можно включать и выключать через параметр `reasoning.enabled`.

Контекст 163K
Вход / 1M ₽29.64
Выход / 1M ₽43.32
Выпущена 1 Dec 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