Сравнение моделей Llama 4 Scout vs GPT-5.1 Codex

× 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.

× openai/gpt-5.1-codex

GPT-5.1-Codex — специализированная версия GPT-5.1, оптимизированная для инженерных и программных рабочих процессов. Она подходит как для интерактивной разработки, так и для длительного автономного выполнения сложных задач, включая создание проектов с нуля, разработку функций, отладку, рефакторинг и ревью кода. По сравнению с GPT-5.1, модель лучше следует инструкциям разработчика, выдаёт более чистый код и поддерживает настройку глубины рассуждений через `reasoning.effort`. Модель интегрируется в IDE, CLI, GitHub и облачные среды разработки, адаптируя усилие рассуждений под масштаб задачи. Она также поддерживает мультимодальные входы и использование инструментов, что делает её подходящей для агентных сценариев программирования.