Grok 3 vs Llama 4 Scout — сравнение бенчмарков
Grok 3 лидирует по качеству ответов. Llama 4 Scout выигрывает по длине контекста и доступности.
Бенчмарки
* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.
Grok 3 и Llama 4 Scout представляют разные стратегии: Grok 3 максимизирует качество ответов, Scout — длину обрабатываемого контекста.
По бенчмаркам Grok 3 существенно впереди: MMLU 91% против 79%, HumanEval 84% против 65%. Однако Scout предлагает контекст 512K токенов против 128K у Grok 3.
Для повседневных задач с высокими требованиями к качеству — Grok 3. Для специфичных задач анализа гигантских документов или кодовых баз — Llama 4 Scout незаменим.
Флагманская модель от xAI (Илон Маск). Контекст 131K токенов, режим рассуждений, интеграция с X (Twitter) для доступа к данным в реальном времени. Минимальная цензура 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 →