Сравнение моделей Llama 4 Scout vs Nemotron 3 Nano 30B A3B

Сравнение моделей Llama 4 Scout vs Nemotron 3 Nano 30B A3B по цене, контексту и дате релиза.

×
meta-llama
Llama 4 Scout
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.

Контекст 327K
Вход / 1M ₽9.12
Выход / 1M ₽34.20
Выпущена 5 Apr 2025
×
nvidia
Nemotron 3 Nano 30B A3B
nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B — небольшая MoE‑языковая модель с максимальной вычислительной эффективностью и точностью для разработчиков, создающих специализированные агентные ИИ‑системы. Модель полностью открыта: веса, датасеты и рецепты доступны, поэтому разработчики могут легко настраивать, оптимизировать и развёртывать её на своей инфраструктуре для максимальной приватности и безопасности.

Контекст 262K
Вход / 1M ₽5.70
Выход / 1M ₽22.80
Выпущена 14 Dec 2025