GigaChat 2.0 vs Llama 4 Maverick — сравнение бенчмарков
Llama 4 Maverick превосходит GigaChat 2.0 по всем международным бенчмаркам. GigaChat 2.0 выигрывает в русскоязычных задачах и соответствии российскому законодательству.
Бенчмарки
* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.
GigaChat 2.0 от Сбербанка и Llama 4 Maverick от Meta — языковые модели с разными позиционированием. Одна ориентирована на российский рынок, другая — глобальная открытая модель от крупнейшей технологической компании.
Llama 4 Maverick превосходит по международным тестам: MMLU 85.5% против 74.8%, HumanEval 84.8% против 68.2%. В Русском MMLU GigaChat 2.0 лидирует — 88.1% против 73.4% у Llama 4 Maverick.
Для разработчиков, ищущих мощную открытую модель с широкими возможностями, Llama 4 Maverick является превосходным выбором. Российские компании с требованиями к локализации данных найдут в GigaChat 2.0 надёжного отечественного партнёра.
Флагманская российская языковая модель от Сбера. Контекст 128K токенов, долговременная память, встроенный интерпретатор кода и автономный веб-поиск. Лучшее понимание русского языка среди всех моделей.
Тарифы, обзор, бенчмарки →
Флагманская MoE-модель Meta со 128 экспертами. 400B параметров, 17B активных. Контекст 1M токенов. Превосходит GPT-4o и Gemini 2.0 Flash. Сопоставима с DeepSeek v3 при вдвое меньшем числе активных параметров.
Тарифы, обзор, бенчмарки →