GigaChat 2.0 vs Llama 4 Scout — сравнение бенчмарков
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
* 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 Scout от Meta — языковые модели с разными конкурентными преимуществами. Ключевое отличие — огромное контекстное окно Llama 4 Scout в 10 миллионов токенов.
Llama 4 Scout превосходит по MMLU (79.8% против 74.8%) и предлагает беспрецедентный контекст 10M токенов против 32K у GigaChat 2.0. GigaChat 2.0 компенсирует это в Русском MMLU — 88.1% против 72.6%.
Для задач с большими объёмами данных, анализом длинных документов и кодовых баз Llama 4 Scout предлагает уникальные возможности. Российский рынок с требованиями к локализации и русскому языку — сильная сторона GigaChat 2.0.
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 →
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 →