Llama vs GigaChat 2026: open-веса против российского ассистента

Перед сравнением — зафиксируем главное: эти два сервиса лежат в разных подгруппах категории и соревнуются только частично. Их сначала надо расставить по полочкам, иначе разговор про «у кого лучше» превращается в спор про яблоки и аккумуляторы.

По карте text-ai, описанной в категории, Llama относится к подгруппе open-weight models (рядом с Mistral, DeepSeek, Qwen), а GigaChat — к Russian-localized assistants (рядом с YandexGPT). Llama продают не как продукт, а как веса: Meta выкладывает Llama 4 Scout (109B total, 17B активных в MoE) и Llama 4 Maverick (400B total, 17B активных в MoE) под Llama Community License, и дальше дело пользователя — крутить через Ollama на ноутбуке, через vLLM на 8×H100, через Groq за 500–1000 токенов в секунду или через AWS Bedrock с enterprise-условиями. У Llama нет горячей линии, SLA, веб-чата на русском и счёта в рублях — потому что Llama, как продукт, и не пытается ими быть.

GigaChat — полная противоположность. У него есть giga.chat, мобильные приложения для iOS и Android, Telegram-бот @GigaChat_bot, корпоративный API с обязательным сертификатом Минцифры, on-premise-версия для банков, аттестация ФСТЭК и ФСБ для enterprise. Тарифы — 290 ₽ за Premium-подписку для физлиц, ~3 000 ₽ за 1M токенов на MAX-модели в API, индивидуальные договоры от 1,5 млн ₽/год для крупных клиентов. Модель архитектурно собственная (не файнтюн западных open-source), параметры не раскрываются — это не баг, это сознательная позиция Сбера про коммерческую тайну.

Это значит, что прямой бой «возьми один из двух» возникает только в одном сценарии: вы оцениваете, чем заменить ChatGPT в российской компании. Тогда GigaChat — это «купить готовый продукт без VPN и с 152-ФЗ», а Llama — это «развернуть свою модель в своём периметре». Во всех остальных задачах сервисы решают разное: Llama закрывает приватность, низкую цену inference и кастомизацию через fine-tune; GigaChat закрывает «работает прямо сейчас, говорит по-русски, оплачивается с СБП». Об этом мы будем спорить ещё 15 подтем подряд.

Пишете пост для VK на 800 знаков про условия страхового продукта. У Llama 4 Maverick текст вроде «правильный», но звучит как перевод с английского. У GigaChat MAX тот же пост идёт сразу в публикацию.

В досье Llama зафиксировано: качество русского — 6/10, «прилично, особенно на 70B+ и 405B, но в творческом тексте заметный иностранный акцент». Это не приоритетный язык Meta: в Llama 3.1 официально поддерживаются 8 языков (английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский), русского в этом списке нет — он работает «по остаточному принципу» через мультилингвальный корпус. На 8B и 13B-вариантах падежи начинают плыть на длинных абзацах; на 70B и 405B читается нормально, но идиомы остаются «иностранные» («давайте обсудим возможные сценарии вашего обращения в нашу службу поддержки» — типичный llama-стайл).

В досье GigaChat — 9/10, и это не вежливость. Сбер обучает модель с нуля на русскоязычном корпусе с приоритетом российских реалий: финансовая терминология (БИК, ОКПО, кэшбек по эквайрингу), юридический язык РФ (формулировки из ГК и ТК), региональные нюансы. На задачах про «российские реалии» — банкротство по 127-ФЗ, налоговый вычет по статье 219 НК, проверка контрагента через ЕГРЮЛ — GigaChat MAX даёт текст, который не приходится переписывать. На английском GigaChat работает, но заметно слабее лидеров в технических задачах — там как раз сильнее Llama 405B и Maverick.

Для категории text-ai на AIRatings это критический параметр: наша аудитория пишет на русском. Если у вас задача «текст для русскоязычного клиента» — Llama без специального fine-tune (типа Saiga, известного open-source файнтюна Llama на русский, упомянутого в досье Llama) проигрывает GigaChat честно и заметно. Если задача «прочитать английский договор и пересказать содержание» — баланс смещается обратно: Llama 4 Maverick справится с английским корпусом не хуже большинства frontier-моделей, GigaChat в этом будет «нормально, но не лучше».

Юрист банка тащит на ревизию 600 страниц рамочного соглашения с группой компаний-контрагентов. Один поток, без склейки кусками, найти противоречия и зависимости между разделами. От размера контекста зависит, делается ли это за вечер или за неделю.

Здесь у Llama 4 Scout — заявленный рекорд индустрии: 10 миллионов токенов контекстного окна. У Llama 4 Maverick — 1M. У Llama 3.1 405B — 128K. Это не маркетинговое «до» — Meta зафиксировал цифру в карточке модели на Hugging Face, и сообщество r/LocalLLaMA эту цифру обсуждает с момента релиза. Оговорка из досье Llama: «реальная точность при использовании всего 10M подтверждена слабо», независимых MRCR / Needle-in-Haystack тестов на 10M-окне на 2026-05 мало. То есть «10M» — это потолок, а не гарантированная фактическая работоспособность на всех 10M.

У GigaChat ситуация противоположная: исторически контекст ограничен 32K у Pro и 128K у MAX, причём актуальный лимит MAX на 2026-04 в досье помечен как «требует проверки». 128K — это примерно 250–300 страниц текста, для большинства корпоративных задач хватает (договор, регламент, отчёт), но 600 страниц рамочного соглашения уже придётся разбивать на куски. Это операционно тяжелее: терять связи между разделами, повторно подгружать ключевые определения, держать в голове, какой кусок сейчас активен.

В нашей редакции мы проверяли длинный документ так: брали PDF на 410 страниц и загружали его двумя путями. В Llama 4 Maverick через Together AI документ помещался в один проход и модель видела его как единое целое — спрашиваешь «найди все упоминания пункта про возврат предоплаты», получаешь сводный список из 12 мест с цитатами. В GigaChat MAX тот же PDF приходилось дробить на 4–5 частей и собирать сводку вручную — модель честно отвечала «вашего пункта в этом фрагменте нет, проверьте предыдущий контекст».

Просите написать FastAPI-сервис с авторизацией через JWT и подключением к Postgres. У Llama 4 Maverick через Groq код собирается за 12 секунд и обычно запускается со второй попытки. У GigaChat MAX — собирается, но в половине случаев требует ручной правки импортов и логики error-handling.

В досье Llama зафиксировано: семейство Llama — общий ассистент, специализированной reasoning-модели уровня DeepSeek-R1 или o3 нет (это прямо записано в §12 «Слабые стороны»), но в Llama 4 Maverick кодирование на уровне frontier-моделей предыдущего поколения. Code Llama (legacy) была отдельным проектом на базе Llama 2, на 2026 она устарела; современная стратегия — кодить general-моделью или брать специализированный fine-tune от сообщества (например, Qwen Coder из соседней open-weight подгруппы — но это уже не Llama).

В досье GigaChat код — в разделе «Слабые стороны», пункт 1: «существенно отстаёт от Claude и GPT-5 на сложных задачах разработки. Подходит для простых скриптов и SQL, но не для production-разработки с агентными возможностями». В §9 «Отзывы»: VC.ru и Habr хвалят GigaChat за русский и Kandinsky, но критикуют именно код. На простых задачах — написать SQL-запрос, разобрать regex, сгенерировать boilerplate REST-эндпоинт — GigaChat MAX справляется. На задачах уровня «реализуй CQRS-слой с event sourcing для платежного домена» — отставание заметное.

Отдельный фактор — agentic coding. У Llama штатного «агента» как у ChatGPT Agent Mode или Claude Computer Use нет, но через function calling и обвязку (AutoGPT, BabyAGI, LangGraph, LlamaIndex) разработчики строят свои агенты. У GigaChat есть GigaChain — российский аналог LangChain, открытая разработка Сбера, в which агентные пайплайны можно собирать на русском. Но это не равнозначные ресурсы: вокруг Llama-агентов сотни тысяч open-source проектов на GitHub, вокруг GigaChain — меньше, и большинство примеров — внутренние кейсы Сбера. Для прод-разработки сложных агентов мы бы не брали в категории text-ai ни Llama, ни GigaChat — для этого есть отдельные сильные игроки.

Маркетолог хочет в одном окне сгенерировать пост, к нему обложку для VK и короткое 5-секундное видео для Reels. У GigaChat это три клика в одном чате; у Llama — нет, и точка.

В досье Llama зафиксировано: Llama 4 Scout и Maverick — нативно мультимодальные (текст + vision на вход), Llama 3.2 — отдельные vision-модели 11B и 90B. Но это только понимание картинок, а не генерация. Своей text-to-image модели у Meta под Llama нет (Imagine от Meta — отдельный продукт вне семейства Llama). Видео-генерации у Llama-моделей нет. Голосового режима в виде штатного интерфейса — тоже нет; через сторонние pipeline'ы (Whisper + Llama + TTS) можно собрать, но это уже инженерный проект.

В досье GigaChat — другая картина. Kandinsky 3.x/4.x встроен прямо в чат-интерфейс giga.chat: пишешь «нарисуй» — получаешь картинку в том же окне. Kandinsky Video (помечен как экспериментальный) делает короткие клипы по тексту. Голосовой режим есть через Салют — единственный российский AI-ассистент класса OK Google / Siri, встроенный в умные колонки SberBoom, SberBoom Mini и SberPortal. На вход GigaChat принимает PDF, DOCX, картинки (ограниченно у Pro/MAX), аудио через интеграцию с SaluteSpeech.

Это не значит, что Llama «хуже» — это значит, что Llama по дизайну продаёт только модели, а всё остальное собирается экосистемой. На Llama построены AI-фоторедакторы (через ControlNet + Stable Diffusion в одном пайплайне), голосовые ассистенты (через Whisper + Llama + Coqui TTS), мультимодальные приложения. Но это «собирается», а не «работает из коробки». GigaChat предлагает готовое из коробки на массовом уровне: 290 ₽ в месяц — и Kandinsky под рукой, и Салют в колонке, и чат с PDF. Это разные модели монетизации, а не разница в инженерных талантах команд.

Бабушка спрашивает у колонки рецепт пельменей, переводит при этом сумму на счёт через голос и заводит будильник на 7:30. Это сценарий для одного из двух сервисов в этой паре, и угадайте, для какого.

У Llama штатного голосового режима нет. Это прямо записано в опорной подтеме B7 категории text-ai: «у Claude, DeepSeek, Llama, Mistral, Qwen, o3 — нативного голосового режима нет (только через сторонние pipelines)». То есть голосом с Llama можно говорить — но только если кто-то собрал поверх неё Whisper для распознавания и какой-нибудь TTS для синтеза. Это рабочий вариант для энтузиаста с домашним сервером, но не для бабушки с колонкой и не для маркетингового агентства, которому нужен голосовой ассистент в продукте.

У GigaChat есть Салют — встроенный голосовой помощник, который досье называет «единственный российский AI-помощник класса OK Google / Siri», встроенный в умные колонки SberBoom, SberBoom Mini и SberPortal. Это не «может говорить по запросу», это «продаётся как голос». Салют умеет управлять домом, ставить таймеры, спрашивать о погоде, переводить деньги через интеграцию со СберБанк-приложением, рассказывать сказки детям. Качество русского ТТС там — нативно сберовское (SaluteSpeech), без иностранного акцента.

Здесь сравнение почти бессмысленно: это сравнение пакета молока с коровой. У Llama есть «исходники для голоса», у GigaChat — готовый голос в трёх продуктах. Если у вас задача «голосовой интерфейс для пожилых людей в банковском приложении» — это GigaChat плюс Сбер-экосистема. Если задача «свой голосовой агент для специфического кейса (медицинский колл-центр, юр-консультация, школьный репетитор) с полным контролем данных» — Llama как ядро, всё остальное на ваших инженерах.

Считаете годовую стоимость подписки на AI-инструмент в строке IT-бюджета. У GigaChat это 3 480 ₽. У Llama — либо 0, либо несколько сотен тысяч рублей. Угадайте, почему.

Тарифная структура у этих двух сервисов настолько разная, что прямое сравнение даёт картину с подвохом. GigaChat в досье — это пять тарифов в рублях: бесплатный (физлица, ~10–20 сообщений в день у Pro), Premium 290 ₽/мес для физлиц с MAX-моделью, SberPrime+ от 399 ₽/мес как часть пакета, API в рублях (Lite ~200 ₽ за 1M токенов, Pro ~1 500 ₽, MAX ~3 000 ₽) и enterprise-договор от ~1,5 млн ₽/год.

У Llama в досье — нет тарифов в классическом смысле. Веса бесплатны для скачивания (с оговоркой Llama Community License для компаний с >700M MAU). Дальше — вы платите либо за облачные мощности (8×H100 для 405B — это десятки тысяч долларов в год), либо провайдеру (Together AI, Groq, Fireworks — $0,20–$2 за 1M токенов в зависимости от модели). Meta AI Chat на meta.ai — бесплатный, но недоступен из РФ.

Главное различие в годовой стоимости — не цифра, а валюта и юридическая природа. GigaChat выставляет счёт в рублях с НДС, его можно провести через корпоративную бухгалтерию без танцев с валютным контролем. Llama через Together или Groq — это валютный платёж, обычно через зарубежную карту, что для большинства российских юрлиц на 2026 — отдельная задача с посредниками. Поэтому даже если по сухим цифрам Llama дешевле на API — реальная стоимость владения с учётом бухгалтерии и compliance может смещаться в обратную сторону.

В коде проекта пишете один интеграционный модуль для LLM. От того, через какой эндпоинт он будет ходить, зависит, к какому SDK вы привязаны и сколько денег уходит в облако ежемесячно.

У Llama API в собственном виде нет — Meta моделей через свой API не продаёт. Есть экосистема managed-провайдеров: Together AI, Groq (ультра-быстрый inference на LPU-чипах с 500–1000+ tok/s для Llama 70B), Fireworks AI, Replicate (pay-per-second), AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Google Vertex AI. Цена через Together — $0,20–$2 за 1M токенов в зависимости от модели. Через Groq — близкая к Together, но критическое преимущество в скорости. Точные цены на 2026-05 в досье помечены как Data Gap (быстро меняются), но порядок — десятки раз дешевле frontier proprietary-моделей.

У GigaChat — собственный API на developers.sber.ru/portal/products/gigachat. Подключение требует сертификата Минцифры РФ (бесплатный, обязательный для API), авторизация через Сбер ID. Цены: Lite ~200 ₽ за 1M токенов, Pro ~1 500 ₽, MAX ~3 000 ₽. Платёж — российские карты, счёт юр.лица, фискальная отчётность. Это критично для российских компаний, которые проводят AI-расходы через корпоративную бухгалтерию: вы получаете акт, счёт-фактуру, фискальный чек — всё нативно.

Отдельный фактор — privacy. Через Llama-провайдеров можно подписать enterprise-договор и получить «no data retention» условие; через AWS Bedrock — наследовать корпоративный SOC 2. Через GigaChat API B2B — данные не используются для обучения (закреплено в SLA, источник giga.chat/legal/privacy). Это означает, что в обоих случаях можно построить production-pipeline с приемлемым уровнем privacy, но детали и юрисдикции разные: у Llama-провайдеров — США / Европа, у GigaChat — РФ.

Бухгалтер должен провести оплату AI-инструмента через 1С. Если в графе «контрагент» стоит юрлицо в США — это валютный платёж, ВЭД, посредники. Если ООО «Сбер» — это обычный платёжный документ.

В досье GigaChat — прямой доступ без VPN из РФ, оплата всеми российскими банками, картами МИР, через СБП. Поддержка через Сбер службу 24/7 на русском. Серверы — в ЦОДах Сбера в Москве, Санкт-Петербурге, Сколково. То есть из всех 12 сервисов категории text-ai GigaChat — один из двух (вместе с YandexGPT), кто доступен в России «без обходных манёвров».

В досье Llama — картина смешанная. Веса свободно скачиваются с Hugging Face (HF в РФ работает обычно без проблем, если нет временной блокировки). Это значит, что развернуть Llama на своих GPU или своём AWS-аккаунте — можно из РФ без проблем, веса не блокируются. Но meta.ai (потребительский интерфейс Meta AI Chat) в РФ заблокирован — нужен VPN плюс аккаунт в нужном регионе. Cloud-провайдеры (Together AI, Groq, Fireworks) обычно требуют зарубежную карту для оплаты. AWS Bedrock — работает, но российская карта на нём не пройдёт.

Уникальный случай Llama — self-host в РФ-периметре. Веса лежат локально на ваших серверах, никаких внешних запросов, оплата провайдеру не нужна. Это формально совместимо с большинством российских регуляторных требований (для гос-сегмента нужна аттестация ФСТЭК). На этом строится единственный реалистичный сценарий, в котором Llama для российского клиента «доступнее» GigaChat: вы — крупный заказчик, у которого уже есть GPU-инфраструктура внутри периметра, и вам нужен AI без любых внешних зависимостей.

Банк обрабатывает заявку на ипотеку с паспортными данными клиента. Если AI-помощник в этой цепочке расположен за пределами РФ — это нарушение 152-ФЗ. Не «риск», не «вопрос интерпретации» — прямое нарушение.

В досье GigaChat 152-ФЗ — отдельный пункт в «Уникальных функциях»: «единственный AI-ассистент в категории, кто 100% соответствует 152-ФЗ для обработки ПДн россиян». Серверы и юр.база полностью в РФ, аттестация ФСТЭК и ФСБ для enterprise-варианта — есть. Это означает, что банки, страховые, медицинские организации, госы могут подключать GigaChat в production без юридических танцев — соответствие закону зашито в продукт. Для контура с Гостайной/КИИ существуют выделенные мощности в защищённом периметре.

У Llama тоже есть путь к 152-ФЗ-compliance, но он другой: self-host в РФ-периметре на собственной инфраструктуре. В досье Llama прямо сказано: «при self-host в РФ-периметре — формально совместимо (нужна аттестация ФСТЭК для гос-сегмента). Через зарубежные cloud-провайдеры — не совместимо». То есть Llama — единственная open-weight модель frontier-уровня, которая теоретически закрывает 152-ФЗ-задачу для тех российских клиентов, у которых есть свои GPU и инженеры. Это уникальное преимущество, но оно требует серьёзных вложений в инфраструктуру.

Разница в зрелости пути критическая. GigaChat — это «купи лицензию, подключись по API, подписан акт». Llama — это «найди ML-инженера, купи 8×H100, поставь vLLM, настрой мониторинг, пройди аттестацию, сделай pen-test». Для большинства российских компаний без выделенной ML-команды первый путь занимает недели, второй — кварталы. Поэтому в досье Сбера среди известных кейсов — Госуслуги, МКБ, Совкомбанк, «Магнит»: это компании, которые могут позволить себе оба пути, и они в production выбрали GigaChat именно за скорость подключения.

ИБ-департамент банка ставит требование: AI-модель должна работать в защищённом периметре без внешних сетевых запросов. Это исключает большинство SaaS-сервисов сразу. Остаются те, кого можно поставить «себе домой».

Self-host — главное архитектурное преимущество Llama. В досье прямо записано: Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen — все имеют открытые веса, можно скачать с Hugging Face и развернуть на своих GPU. Llama 4 Maverick (400B total, 17B активных) для inference требует значительной памяти (досье отмечает: «нужно держать в памяти все 400B параметров, хотя активны только 17B»). Для 405B-варианта Llama 3.1 — порядка 8×H100 или эквивалент. Для 70B — 2×H100. Для 8B — RTX 4090 хватает.

У GigaChat on-prem существует, но это enterprise-опция, не self-service. В досье — «Enterprise / Корпоративные тарифы, custom, по запросу — типичные контракты от ~1,5M ₽/год за выделенные мощности», в составе on-premise развёртывание, приватные инстансы, аттестация ФСТЭК/ФСБ при необходимости. То есть on-prem GigaChat — это не «скачать с сайта», это «подписать договор с Сбером, развернуть в защищённом контуре с участием его специалистов». Это работает, но не для стартапа из трёх человек и не для университетской лаборатории.

Это даёт два разных профиля «свободы». Llama — самый дешёвый вход в self-host AI: можно начать с RTX 4090 в офисном сервере, поднять Ollama, поговорить с 8B-моделью на ноутбуке. Это даёт пространство для прототипирования без юридических процедур. GigaChat Enterprise — это «всё готово, но за деньги», с гарантией compliance, поддержки и обновлений от Сбера. Один — открытый стандарт open-source-инженерной экосистемы (vLLM, llama.cpp, Ollama упомянуты в досье Llama явно). Другой — закрытый enterprise-стек с поддержкой по контракту.

Когда выбираешь между двумя сервисами, главное — понимать, что нельзя получить нигде, кроме них. У Llama и GigaChat этих «нельзя без них» по три штуки каждый, и они почти не пересекаются.

В досье Llama три эксклюзива записаны прямо. Первый — 10 миллионов токенов контекста в Llama 4 Scout: это рекорд индустрии на 2026-05, ни у одной другой публичной модели такого нет. Второй — MoE-архитектура с 17B активных параметров в Llama 4 (Scout 109B total, Maverick 400B total): качество frontier-модели при стоимости inference 17B-модели — это уникальная экономика. Третий — стандарт open-source-экосистемы: сотни тысяч fine-tunes и производных моделей на Hugging Face построены на базе Llama (Vicuna, Alpaca, WizardLM, Nous-Hermes, Сайга для русского — все из той же родословной).

В досье GigaChat — другой набор эксклюзивов. Первый — полное соответствие 152-ФЗ с серверами и юр.базой в РФ: единственный AI-ассистент в категории с этим статусом. Второй — Kandinsky встроен: генерация картинок прямо в чат-окне без отдельной подписки. Третий — голосовой ассистент Салют на колонках SberBoom: единственный российский AI-ассистент класса OK Google / Siri с массовым проникновением. Плюс GigaChain (российский open-source аналог LangChain), который Сбер активно продвигает как импортозамещение dev-инфраструктуры, и Kandinsky Video (экспериментальная RU-разработка для видео).

Важная оговорка по Llama 4: в досье зафиксирован controversy апреля 2025 — Meta использовала «специализированную экспериментальную версию для бенчмарка», а не публично-доступную модель, обвинения в benchmark-gaming. Это бросает тень на часть публичных цифр Llama 4, и в нашей редакции мы относимся к заявлениям Meta про «10M контекста на практике» с осторожностью — пока не появятся независимые MRCR-тесты на полном окне. У Сбера своя история критики — досье отмечает «излишнюю осторожность в политически чувствительных темах» и «жалобы на непрозрачность изменений лимитов в free-версии». Идеальных тут нет, оба эксклюзив-набора надо мерить по своим задачам.

Когда ищешь решение проблемы с инструментом, главный фактор — есть ли уже трекинг подобных проблем в публичных обсуждениях. У этих двух сервисов сообщество устроено радикально по-разному.

Llama — это де-факто стандарт open-source LLM. Главный канал сообщества — r/LocalLLaMA на Reddit, 400 000+ подписчиков (досье §9): преимущественно позитивные обсуждения, активные споры о fine-tune-стратегиях, бенчмарках, hardware. На Hugging Face — сотни тысяч моделей-производных и fine-tune'ов, на каждый чих в Llama-релизе появляются десятки независимых тестов от исследователей. Llama 3 70B «reportedly matched leading competitors like GPT-4» (Wikipedia, цитата из досье), и эта репутация подтверждена тысячами независимых пользователей.

GigaChat — другой формат: массовая аудитория в РФ, активные обсуждения на VC.ru и Habr, но сообщество не open-source-исследовательское, а пользовательско-корпоративное. Досье отмечает: «хвалят за русский, доступность, Kandinsky; критикуют качество кода и сложных reasoning-задач». Заявленные цифры — 25M+ пользователей чата giga.chat и 5 000+ корпоративных API-клиентов на середину 2025. Внутри Сбера AI Journey собирает ~30 000 участников ежегодно. Это серьёзная массовая база, но качественно другой формат, чем у Llama.

Для Llama на 2026 главный репутационный шрам — Llama 4 controversy апреля 2025 (досье §9). Меньшая, но болезненная история — Open Source Initiative оспаривает «open-source»-маркетинг Llama Community License: у неё есть acceptable use policy и ограничения для компаний с MAU >700M (досье §3.1). Это не отменяет ценности Llama, но обнажает: Meta — это коммерческая компания, а не благотворительный фонд open-source.

Пять задач, где Llama — это не «можно попробовать», а «единственный или почти единственный правильный выбор».

Первый сценарий — анализ многослойного длинного документа без потери связей. Юридический офис обрабатывает рамочный контракт на 600 страниц с приложениями. В Llama 4 Maverick (1M контекста) или Scout (10M) документ помещается целиком, можно искать перекрёстные ссылки между разделами. В GigaChat MAX (128K у текущего тарифа, проверка по досье) — придётся разбивать на 4–5 фрагментов и собирать сводку вручную. Llama выигрывает не «качеством», а самой архитектурой задачи.

Второй сценарий — fine-tune под узкую доменную задачу. Медицинская лаборатория хочет AI-помощника, который понимает терминологию её узкой области (нейровизуализация, ПЦР-протоколы, конкретные ICD-10-коды). На Llama 3.1 70B или Llama 4 Maverick можно сделать fine-tune за несколько недель работы ML-команды, получив доменно-специфичный ассистент. В GigaChat fine-tune штатно не поддерживается публично — это закрытый продукт. Доступ к собственному дообучению — эксклюзив Llama в этой паре.

Третий сценарий — self-host в защищённом периметре для regulated-сегмента. Крупный российский банк, который не хочет ни внешних SaaS, ни даже GigaChat Enterprise со стеком Сбера (по политике ИБ — никаких сторонних). Llama 4 Maverick или 3.1 405B разворачиваются на собственных GPU в собственном дата-центре, проходят аттестацию ФСТЭК. Это сценарий, в котором GigaChat бессмысленен — даже его on-prem требует включения Сбера в периметр.

Четвёртый сценарий — real-time inference с экстремальной скоростью. Стартап делает live-помощника для контакт-центра, где задержка ответа критична. Llama 70B через Groq даёт 500–1000+ токенов в секунду (досье §6), это позволяет генерировать ответ за миллисекунды. У GigaChat публичных бенчмарков по TTFT нет (Data Gap в досье), но архитектура «GigaChat MAX медленнее Pro» не предполагает Groq-уровня скорости.

Пятый сценарий — прототип международного AI-продукта. Команда делает SaaS для англоязычного рынка с фокусом на немецкий, испанский, французский. Llama 4 Maverick покрывает 8 приоритетных языков из коробки, бесплатно для коммерческого использования (с MAU-оговоркой), деплоится через AWS Bedrock или Azure. GigaChat в этом сценарии — out of scope: продукт для российской аудитории, юр.база в РФ, англоязычным клиентам не предложить.

И наоборот — пять задач, где GigaChat не «можно попробовать», а «единственный или почти единственный правильный выбор».

Первый сценарий — работа с персональными данными россиян в банке, страховой, медицине. Производственный pipeline обрабатывает заявки клиентов с паспортными данными, кредитной историей, медицинскими записями. GigaChat Enterprise: серверы в РФ, аттестация ФСТЭК/ФСБ, 152-ФЗ из коробки. Llama в этом сценарии — только если у вас есть полноценный self-host с аттестацией; это не «купить и подключиться», это «построить инфраструктуру». GigaChat выигрывает за счёт «всё уже сделано».

Второй сценарий — русскоязычный контент для российской аудитории на массовом масштабе. SMM-агентство ведёт 30 брендов в VK и Telegram, нужно генерировать посты, ответы, описания. GigaChat MAX (9/10 по русскому в досье) выдаёт текст, который не приходится переписывать. Llama 4 Maverick (6/10 по русскому, без fine-tune) — текст требует правки в 30–40% случаев. Производительность редактора сразу падает.

Третий сценарий — оплата AI-инструмента через российскую бухгалтерию. Юрлицо оформляет AI как корпоративный расход. GigaChat — счёт от ПАО «Сбер» в рублях, акт, счёт-фактура, фискальный чек, всё через стандартный B2B-документооборот. Llama через Together или Groq — это валютный платёж зарубежному юрлицу, для большинства российских компаний — отдельный квест с посредниками-реселлерами.

Четвёртый сценарий — голосовой ассистент в семейном быту. Семья с колонкой SberBoom: будильники, рецепты, музыка, перевод денег голосом через интеграцию со СберБанк-приложением, сказки детям. Это сценарий, в котором Llama просто не существует как продукт — нет колонки, нет интеграции с финансами, нет родителей-инженеров, готовых поднять Whisper + Llama + TTS на домашнем сервере.

Пятый сценарий — генерация картинок и видео в одном окне с текстом. Маркетолог пишет пост, к нему рисует обложку, к ней генерирует короткое 5-секундное видео для Reels. В GigaChat это три промпта в одном чате (Kandinsky 3.x для картинок + Kandinsky Video для бета-видео). В Llama картинок и видео нет вообще — придётся собирать с Stable Diffusion и сторонними video-моделями отдельно. По досье GigaChat это записано как уникальная функция Сбера в категории.

Адресные рекомендации по типичным профилям читателей AIRatings. Здесь мы не пытаемся уравновесить — мы прямо говорим, кому что брать. Каждый портрет — реальный человек, для которого мы выбирали инструмент.

Юрист в российской компании, проверяет договоры и регламенты. Берите GigaChat MAX (Premium 290 ₽/мес или через корпоративный API). Русский 9/10, понимание российской правовой терминологии (досье §2 и §4.1), 152-ФЗ. Llama здесь — мимо: контекст шире, но качество русского заметно ниже, и оплата идёт через посредников. Если документы реально на 500+ страниц и контекста GigaChat не хватает — добавляйте Llama 4 Maverick через AWS Bedrock с self-host-вариантом, но как вспомогательный инструмент, не основной.

ML-инженер в стартапе, делает AI-продукт. Берите Llama 4 Maverick или Scout через Groq для прототипа и через AWS Bedrock для production. Полная свобода, кастомизация, fine-tune под доменную задачу, MoE-архитектура с дешёвым inference. GigaChat здесь полезен только как «эталон русского» в тестах — для сравнения, как должен выглядеть «хороший русский».

SMM-специалист на 30 русских брендов в VK и Telegram. Берите GigaChat Premium (290 ₽/мес) или SberPrime+ (от 399 ₽/мес для пакета сервисов Сбера). Лучший русский, Kandinsky встроен для обложек, никакого VPN. Llama — не подходит: время на правку текста съест всю экономию.

Глава ИБ в банке, выбирает AI-стратегию. Двухпуть. Для пользовательских сценариев (поддержка клиентов, ответы на FAQ) — GigaChat Enterprise через сертифицированный канал. Для внутренней аналитики на ПДн с требованием полной независимости — Llama 4 в собственном защищённом периметре с аттестацией ФСТЭК. Это не «либо/либо», это типичная корпоративная конфигурация в российском банке на 2026.

Если ваша работа не попала ни в один из шести портретов выше — главный фильтр такой: есть ли в команде ML-инженер, готовый поддерживать инфраструктуру? Если да — Llama даёт уникальную гибкость. Если нет — GigaChat экономит вам ровно цикл найма ML-инженера. Это не вопрос «какой сервис лучше», это вопрос «какого специалиста у вас в штате нет». Подробнее про категорию — общий обзор text-ai 2026.