Grok проти Llama

Новітня закрита модель чи зріле відкрите сімейство

Порівнювати Grok та Llama у 2026 році означає зіставляти дві абсолютно різні речі. Grok — це закритий асистент від xAI, який активно розвивається; його новий флагман, Grok 4.7, вийшов у вересні 2026 року. Llama — це сімейство моделей із відкритими вагами від Meta; його останнє покоління, Llama 4 Scout та Llama 4 Maverick, з'явилося у квітні 2025 року й досі широко використовується, оскільки будь-хто може завантажити та запустити його. Новіші моделі асистентів від Meta мають іншу назву — Muse — і не належать до лінійки Llama.

Grok.Online — це незалежний сайт, де працюють лише моделі Grok; Llama в нашому чаті немає.

Таблиця порівняння

Базові ціни OpenRouter за жовтень 2026 року. Вартість Llama різниться залежно від хостинг-провайдера.

Вік має значення

Llama 4 приблизно на півтора року старша за Grok 4.7, а для сфери ШІ це величезний термін. Навчальні дані Grok 4.7 охоплюють період до травня 2026 року, тож він знає про значно свіжіші події, версії програмного забезпечення та дослідження. Якщо вам потрібен максимально потужний асистент для складних міркувань, тривалих агентних завдань або непростого коду, сучасний флагман на зразок Grok 4.7 буде надійнішим вибором. Ми не наводимо результати бенчмарків, оскільки власні вимірювання обох розробників оцінюють різні речі, проте різницю між відкритою моделлю 2025 року та флагманом кінця 2026 року зазвичай легко помітити на складних завданнях.

Відкритість і контроль

Головна перевага Llama полягає в тому, що вона повністю у вашому розпорядженні. Ваги для Scout та Maverick можна завантажити, запустити на власному обладнанні чи в хмарі, донавчити на власних даних та інтегрувати у свої продукти — за умови дотримання ліцензії спільноти від Meta, яка містить певні вимоги для дуже великих компаній. Scout із загальною кількістю 109 мільярдів параметрів є меншою з двох. Завдяки тому, що Llama розміщують багато провайдерів, ціна за токен є дуже низькою.

З Grok ви залежите від xAI або посередників на зразок OpenRouter. xAI відкривала ваги лише для старих моделей: Grok-1 у 2024 році під ліцензією Apache 2.0 та Grok 2.5 у 2025 році під власною ліцензією спільноти. Вони становлять інтерес для досліджень, але суттєво поступаються сучасному Grok.

Щоденне використання

Більшість користувачів знайомиться з Grok на grok.com, у додатках Grok, у X або на таких сайтах, як наш. Його офіційні застосунки додають пошук в інтернеті та в X, голосовий режим і Grok Imagine для створення зображень і відео. У Llama немає єдиного дому: вона працює всередині сторонніх програм та інструментів, на хостингових сервісах і на комп'ютерах ентузіастів, тож отриманий досвід залежить від того, хто саме її запускає.

Власний асистент Meta, Meta AI, уже перейшов на новіші моделі Muse, тож сьогодні Llama — це насамперед модель для розробників та експериментаторів, а не масовий споживчий продукт.

Вартість

Для масової обробки через API Llama значно дешевша: Scout коштує $0.10 за мільйон вхідних токенів порівняно з $1.25 за Grok 4.20, найдоступнішу модель Grok у нашому чаті. Якщо завдання просте — наприклад, класифікація тексту чи виділення полів — ця різниця швидко стає відчутною. Для складніших завдань потужніша модель, яка дає правильний результат із першої спроби, зрештою може виявитися вигіднішою. Запуск Llama на власних серверах знову змінює розрахунки: ви не платите за кожен токен, але оплачуєте відеокарти, електроенергію та роботу фахівців із підтримки інфраструктури, що виправдано лише за стабільних високих навантажень або коли дані заборонено передавати назовні. На нашому сайті всі три моделі Grok можна спробувати безкоштовно — доступно 30 повідомлень на день.

Scout чи Maverick?

Якщо ви обираєте Llama, вам все одно доведеться визначитися між двома моделями Llama 4. Обидві активують по 17 мільярдів параметрів на токен та вміють аналізувати зображення, тому працюють швидко без втрати якості.

• Llama 4 Scout використовує 16 експертів і загалом 109 мільярдів параметрів. Вона легша, її простіше хостити, а на OpenRouter вона має довше вікно — близько 1,3 мільйона токенів.
• Llama 4 Maverick використовує 128 експертів, через що вона значно більша за загальним розміром і зазвичай потужніша, а її вікно на OpenRouter становить близько 524 000 токенів.

Для самостійного хостингу будь-якої з них потрібні серверні GPU з дата-центрів, а не звичайний ПК. Ті, кому потрібна модель безпосередньо на ноутбуці, зазвичай обирають значно компактніші відкриті рішення. Якщо ж вам просто потрібен тямущий співрозмовник для роботи, модель на готовому хостингу — значно простіший шлях: ви можете спробувати Grok 4.20 у нашому чаті за лічені секунди.

Обирайте Grok, якщо…

• вам потрібен сучасний флагман зі знаннями до 2026 року;
• ваша робота вимагає складних міркувань, написання коду чи тривалих багатокрокових дій;
• ви віддаєте перевагу готовому керованому сервісу замість налаштування власної моделі;
• ви хочете протестувати все просто зараз: спілкуйтеся з Grok 4.7 безкоштовно.

Обирайте Llama, якщо…

• вам необхідно запускати модель на власному залізі чи в приватній хмарі;
• ви плануєте донавчати модель на своїх даних;
• наднизька вартість за токен для вас важливіша за граничний рівень якості;
• вашому проєкту потрібні відкриті ваги через юридичні вимоги, конфіденційність або наукові задачі.

Хочете ширше порівняти відкриті моделі? Перегляньте матеріал Grok чи DeepSeek або дізнайтеся про історію Grok, включно з його відкритими релізами.

Часті запитання

Llama краща за Grok?

Для автономного запуску Llama є практичнішим вибором через відкриті ваги. Якщо ж потрібна найвища якість відповідей на сьогодні, сучасна модель на зразок Grok 4.7 показує значно кращі результати.

Чи є новіша Llama за Llama 4?

Станом на жовтень 2026 року під брендом Llama нових версій немає. Свіжі моделі від Meta виходять під назвою Muse.

Чи має Grok відкритий код, як Llama?

Лише частково. Grok-1 та Grok 2.5 мають відкриті ваги, але актуальні моделі Grok залишаються закритими.

Чи можна користуватися Llama на Grok.Online?

Ні. Усі моделі в нашому чаті надає xAI; розробки Llama від Meta у нас не представлені.