Сравнение моделей Llama 4 Scout vs Qwen2.5 72B Instruct

× 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.

× qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Qwen2.5 72B Instruct — крупная языковая модель серии Qwen2.5 с заметными улучшениями в знаниях, программировании, математике и следовании инструкциям по сравнению с Qwen2. Она хорошо работает с длинными текстами, таблицами, структурированными данными и JSON‑выходами и поддерживает контекст до 128K токенов. Модель также ориентирована на многоязычное использование и подходит для чата, аналитики, кода и задач со сложными системными промптами.