Сравнение моделей Llama 4 Scout vs Qwen3 Max
Сравнение моделей Llama 4 Scout vs Qwen3 Max 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.
qwen/qwen3-max
Qwen3‑Max — обновлённый релиз на базе серии Qwen3, предлагающий значительные улучшения в рассуждениях, следовании инструкциям, многоязычной поддержке и покрытии редких знаний по сравнению с версией января 2025 года. Он обеспечивает более высокую точность в задачах математики, программирования, логики и науки, надёжнее следует сложным инструкциям на китайском и английском, снижает галлюцинации и выдаёт более качественные ответы для открытых вопросов, письма и диалога. Модель поддерживает более 100 языков с улучшенным переводом и здравым смыслом и оптимизирована для retrieval‑augmented generation (RAG) и вызова инструментов, хотя не включает отдельный режим «thinking».