Сравнение моделей Llama 4 Scout vs GPT-5.3 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-5.3-codex

GPT-5.3-Codex — продвинутая агентная модель OpenAI для программирования, сочетающая сильные инженерные возможности семейства Codex с более широкими рассуждениями и профессиональными знаниями GPT-5.2. Она хорошо подходит для сложной разработки, отладки, деплоя и длительных workflow с инструментами, включая работу в терминале и многоязычное программирование. Помимо кодинга, модель уверенно справляется со структурированными задачами вроде подготовки документов, анализа таблиц и операционных исследований. По сравнению с предыдущими моделями Codex она более токен‑эффективна, быстрее в работе и лучше подходит для профессиональных end‑to‑end сценариев.