Gemini 3.1 Pro vs Llama 4 Scout — сравнение бенчмарков
Gemini 3.1 Pro значительно превосходит Llama 4 Scout по качеству. Scout — компактная модель для быстрого инференса, не предназначенная конкурировать с флагманами.
Бенчмарки
* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.
Llama 4 Scout с её 10-миллионным контекстным окном может обрабатывать целые кодовые базы или библиотеки документов. Но качество понимания уступает Gemini 3.1 Pro: MMLU 72 против 88.
Gemini 3.1 Pro лучше для задач, где важна точность интерпретации. Scout оптимальна для: индексирования больших документов, быстрой классификации, систем с высоким QPS при низкой стоимости токена.
Флагманская модель Google с контекстом 2 млн токенов и нативной мультимодальностью — текст, изображения, аудио и видео без транскрипции. Лидирует в независимых рейтингах по рассуждениям (GPQA Diamond 94.3%) и ARC-AGI-2. Встроенный sandbox для запуска кода. Лучшее соотношение цена/качество среди фронтирных моделей.
Тарифы, обзор, бенчмарки →
MoE-модель Meta с 16 экспертами. 109B параметров, 17B активных. Рекордный контекст 10 миллионов токенов. Текст, изображения, видео. 40 трлн токенов обучения, 200 языков. Llama 4 Community License.
Тарифы, обзор, бенчмарки →