Сравнение моделей Llama 4 Scout vs GPT-5.4

× 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-5.4

GPT-5.4 — новейшая фронтирная модель OpenAI, объединяющая линейки Codex и GPT в единую систему. Модель поддерживает контекстное окно более 1M токенов (922K вход, 128K выход) с текстовым и визуальным вводом, что позволяет выполнять рассуждения на длинном контексте, программирование и мультимодальный анализ в рамках одного рабочего процесса. Модель демонстрирует улучшенные результаты в программировании, анализе документов, вызове инструментов и следовании инструкциям. Она спроектирована как сильный универсальный выбор для общих задач и разработки ПО, способна генерировать код продакшн-качества, синтезировать информацию из множества источников и выполнять сложные многошаговые рабочие процессы с меньшим числом итераций и большей токен-эффективностью.