Сравнение моделей Llama 4 Scout vs Qwen3 30B A3B

× 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/qwen3-30b-a3b

Qwen3, новое поколение в серии крупных языковых моделей Qwen, сочетает плотные и mixture‑of‑experts (MoE) архитектуры, чтобы превосходно справляться с рассуждениями, многоязычной поддержкой и продвинутыми агентными задачами. Её уникальная способность бесшовно переключаться между режимом thinking для сложных рассуждений и режимом non‑thinking для эффективного диалога обеспечивает универсальную, высококачественную работу. Существенно превосходя предыдущие модели вроде QwQ и Qwen2.5, Qwen3 обеспечивает более сильные результаты в математике, программировании, здравом смысле, творческом письме и интерактивном диалоге. Вариант Qwen3‑30B‑A3B включает 30.5 млрд параметров (3.3 млрд активных), 48 слоёв, 128 экспертов (8 активируются на задачу) и поддерживает контекст до 131K токенов с YaRN, задавая новый стандарт среди open‑source моделей.