Сравнение моделей Llama 4 Scout vs Qwen3 14B

× 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/qwen3-14b

Qwen3‑14B — плотная причинная языковая модель на 14.8B параметров из серии Qwen3, разработанная для сложных рассуждений и эффективного диалога. Она поддерживает бесшовное переключение между режимом «thinking» для задач математики, программирования и логических выводов и режимом «non‑thinking» для общения общего назначения. Модель дообучена на следование инструкциям, использование инструментов агентами, творческое письмо и многоязычные задачи на 100+ языках и диалектах. Она нативно поддерживает контекст до 32K токенов и может расширяться до 131K токенов с помощью YaRN‑масштабирования.