Все сравнения
GigaChat 2.0 vs Llama 4 Scout — сравнение бенчмарков
Llama 4 Scout
Llama 4 Scout превосходит GigaChat 2.0 по общим бенчмаркам и предлагает уникальный контекст 10M токенов. GigaChat 2.0 выигрывает в русском языке и соответствии российскому законодательству.
Бенчмарки
MMLU
GigaChat
74.8
Llama
79.8
Контекст (токены)
GigaChat
32000
Llama
10000000
Русский MMLU
GigaChat
88.1
Llama
72.6
Средний балл: GigaChat 10721vsLlama 3333384.1
* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.
GigaChat 2.0
Сбер
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 →Llama 4 Scout
Meta
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 →Вопросы и ответы
Для чего нужен контекст 10M токенов у Llama 4 Scout?+
Контекст 10M токенов позволяет обрабатывать целые кодовые базы, тысячи страниц документов или многочасовые транскрипты за один запрос.
GigaChat 2.0 поддерживает большой контекст?+
GigaChat 2.0 поддерживает контекст около 32K токенов, что достаточно для большинства бизнес-задач.
Llama 4 Scout соответствует GDPR?+
При локальном развёртывании Llama 4 Scout соответствует любым требованиям к данным, так как данные не покидают вашу инфраструктуру.
Где лучше использовать GigaChat 2.0?+
GigaChat 2.0 оптимален для русскоязычного бизнеса, чат-ботов на сайтах и интеграции с сервисами экосистемы Сбер.