Принципиальная разница
Grok 4 даёт большие возможности по реальному времени и огромному контексту, это зарубежное решение с высокой точностью. Llama 4 405B — опен‑сорс модель, гибкая для кастомизации и локального развёртывания.
Подробное сравнение Grok 4 (xAI) и Llama 4 405B (Meta): цены в рублях, бенчмарки, контекст и доступ из России. Обе модели работают в AI-Kabinet на едином рублёвом балансе без VPN — переключение между ними в один клик.
Модели идут вровень — Grok и Llama побеждают по разным критериям. Выбор зависит от вашей задачи.
Llama дешевле: 250 ₽ против 500 ₽
Grok больше: 256 тыс vs 128 тыс
Grok в среднем выше на 1.1 п.п. (по 3 тестам: MMLU, HumanEval, MATH).
Llama работает напрямую; Grok требует обхода (через AI-Kabinet — обе работают без VPN).
Все параметры обеих моделей рядом — от провайдера до стоимости 1000 сообщений.
| Параметр | Grok | Llama |
|---|---|---|
| Провайдер | xAI | Meta |
| Страна | США | США |
| Полное название | Grok 4 | Llama 4 405B |
| Доступ из РФ напрямую | Нет | Да |
| Через AI-Kabinet без VPN | Да | Да |
| Цена 1k токенов входа | 500 ₽ | 250 ₽ |
| Цена 1k токенов выхода | 2 500 ₽ | 1 000 ₽ |
| Контекстное окно | 256 тыс | 128 тыс |
| ≈ 1000 сообщений в AI-Kabinet | 2 000 000 ₽ | 825 000 ₽ |
Стандартные тесты качества — лидер каждой строки выделен. Чем выше %, тем лучше.
Источники: лаборатории xAI и Meta, Artificial Analysis, LMSYS Chatbot Arena, по состоянию на 2026 год.
Честные ограничения Grok и Llama — для каких задач лучше посмотреть на GigaChat.
Если ни Grok, ни Llama не подошли — попробуйте GigaChat 2 Max от Sber. Тоже доступна в AI-Kabinet на едином балансе.
Grok 4 даёт большие возможности по реальному времени и огромному контексту, это зарубежное решение с высокой точностью. Llama 4 405B — опен‑сорс модель, гибкая для кастомизации и локального развёртывания.
Для анализа в реальном времени и задач, где важны внешние потоки данных, Grok сильнее. Для автономных систем, кастомных доработок и контроля над моделью Llama предлагает больше свободы.
Grok: 500₽/1k вход, 2500₽/1k выход — дорого. Llama: 250₽/1k вход, 1000₽/1k выход — дешевле при облачном использовании; опен‑сорс даёт дополнительную экономию на лицензиях.
Выбирайте Grok, если нужны данные в реальном времени и высокая мощность. Llama подходит разработчикам и организациям, которые хотят контролировать модель и снизить затраты за счёт опен‑сорс.
Другие материалы в AI-Kabinet на близкие темы — отдельные модели, тематические подборки и сравнения.
Cookies и аналитика
Технические cookies нужны для работы сайта. С вашего согласия мы также включим Яндекс.Метрику, чтобы понимать, как улучшить сервис. Подробнее — в Политике конфиденциальности.