Сравнение моделей Llama 4 Scout vs gpt-oss-20b
Сравнение моделей Llama 4 Scout vs gpt-oss-20b по цене, контексту и дате релиза.
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-oss-20b
gpt-oss-20b — открытая модель на 21B параметров, выпущенная OpenAI под лицензией Apache 2.0. Она использует архитектуру Mixture‑of‑Experts (MoE) с 3.6B активных параметров на проход, оптимизирована для инференса с меньшей задержкой и развёртывания на потребительском или одном GPU. Модель обучена в формате ответов OpenAI Harmony и поддерживает настройку уровня рассуждений, fine‑tuning и агентные возможности, включая вызов функций, использование инструментов и структурированные выходы.