Llama vs Qwen: otwarte modele Meta i Alibaba

Llama od Meta i Qwen od Alibaba

Llama to rodzina modeli AI o otwartych wagach (open-weight) od Meta. Qwen to seria modeli stworzona przez Alibaba. Obie firmy udostępniają swoje modele do pobrania na Hugging Face i obie cieszą się ogromną popularnością wśród programistów, którzy chcą uruchamiać AI na własnym sprzęcie. Jednak od 2025 roku ich ścieżki się rozeszły: najnowszą wersją Llama od Meta wciąż pozostaje Llama 4 z kwietnia 2025 roku, podczas gdy Alibaba regularnie wydaje nowe generacje Qwen – część jako modele open-weight, a część wyłącznie jako usługi w chmurze (hosted).

Na tej stronie porównujemy obie rodziny według stanu na październik 2026 roku. Nasz serwis obsługuje wyłącznie modele Llama; modele Qwen nie są dostępne na naszym czacie.

Llama kontra Qwen w pigułce

	Llama 4	Qwen (otwarty 3.6, chmurowy 3.7)
Twórca	Meta	Alibaba
Najnowsze otwarte wagi	Llama 4 Scout i Maverick (kwiecień 2025)	Qwen3.6-35B-A3B i Qwen3.6-27B (kwiecień 2026)
Najnowsze modele w chmurze	Brak nowszych wydań Llama	Qwen3.7 Max, Plus i Flash (maj–lipiec 2026)
Obsługiwane dane wejściowe	Tekst i obrazy	Qwen3.6: tekst, obrazy i wideo; Qwen3.7 zależnie od modelu
Kontekst	Scout: 10M, Maverick: 1M (według kart modeli)	Qwen3.6-27B: natywnie 262 144, z możliwością rozszerzenia do ok. 1M
Tryb myślenia (thinking mode)	Brak osobnego trybu	Qwen3.6 „myśli” domyślnie; można to wyłączyć
Licencja	Llama 4 Community License	Apache 2.0 dla otwartych modeli Qwen3.6
Cena API za 1 mln tokenów (wejście / wyjście)	Maverick $0.1875 / $0.6525; Scout $0.10 / $0.30	Qwen3.7 Flash $0.03 / $0.13; Plus $0.32 / $1.28; Max $1.475 / $4.425

Ceny według cennika OpenRouter z października 2026 roku.

Modele otwarte: Llama 4 vs Qwen3.6

Najnowsze modele open-weight od Qwen to Qwen3.6-35B-A3B oraz Qwen3.6-27B, udostępnione w kwietniu 2026 roku na licencji Apache 2.0. Karta modelu Qwen3.6-27B opisuje 27-miliardowy model językowy z enkoderem wizyjnym, natywnym oknem kontekstu wynoszącym 262 144 tokeny (z opcją rozszerzenia do około miliona) oraz zoptymalizowany pod kątem kodowania i zadań agentowych. Przykłady w karcie obejmują analizę obrazu i wideo. Domyślnie model analizuje problem przed udzieleniem odpowiedzi, ale programiści mogą to wyłączyć, by uzyskać bezpośrednie wypowiedzi.

Llama 4 Scout i Maverick to modele o architekturze Mixture of Experts (MoE), mające po 17 miliardów aktywnych parametrów oraz odpowiednio 109 miliardów i 400 miliardów parametrów łącznie. Przetwarzają tekst oraz obrazy, oficjalnie obsługują 12 języków, a ich dane treningowe sięgają sierpnia 2024 roku. Są o rok starsze od Qwen3.6 i nie oferują trybu myślenia.

Główna praktyczna różnica sprowadza się do rozmiaru. Qwen3.6-27B zajmuje znacznie mniej miejsca przy pobieraniu niż Llama 4 Scout, dzięki czemu zadziała na bardziej standardowym sprzęcie, a przy tym jest nowszy. Llama 4 – a w szczególności Maverick – dysponuje większą łączną pojemnością, ale do samodzielnego uruchomienia wymaga potężnego zaplecza sprzętowego.

Modele w chmurze: Qwen3.7

Najnowsze modele Alibaba z serii Qwen3.7 są dostępne wyłącznie przez API. Na platformie OpenRouter model Qwen3.7 Max jest flagowcem do pracy z tekstem i systemami agentowymi, Qwen3.7 Plus dodaje obsługę obrazów w niższej cenie, a Qwen3.7 Flash to budżetowy wariant radzący sobie z tekstem, grafiką i wideo. Wszystkie trzy oferują okno kontekstu sięgające 1 000 000 tokenów. Nie znaleźliśmy wag Qwen3.7 do pobrania. Meta nie ma w tym segmencie nowszej alternatywy: wersja zapoznawcza Llama API została zamknięta w lipcu 2026 roku, a nowsze modele noszą nazwę Muse – ich również nie znajdziesz na naszym czacie.

Kwestie licencyjne

Licencja Apache 2.0, na której oparto otwarte modele Qwen3.6, to standardowa licencja open source. Pozwala na zastosowania komercyjne przy minimalnych formalnościach (głównie zachowaniu informacji o prawach autorskich). Llama 4 Community License również zezwala na użycie komercyjne, ale wprowadza zasady dopuszczalnego użytkowania, wymóg oznaczenia „Built with Llama”, reguły nazewnictwa dotrenowanych modeli, próg 700 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie oraz ograniczenia na terenie UE w przypadku modeli multimodalnych. Zobacz nasz przewodnik po licencji w prostych słowach. Firmom szukającym prostoty prawnej łatwiej będzie wdrożyć otwarte modele Qwen.

Obsługa języków

Llama 4 oficjalnie wspiera 12 języków: angielski, arabski, francuski, hiszpański, hindi, indonezyjski, niemiecki, portugalski, tagalski, tajski, wietnamski i włoski. Qwen również radzi sobie z wieloma językami. Niezależnie od tego, w jakim języku pracujesz, najlepszy test jest prosty: daj obu modelom te same realne zadania i porównaj rezultaty. Na naszym czacie możesz przetestować Llama za darmo.

Koszty

W chmurze Qwen3.7 Flash z ceną $0.03 za wejście i $0.13 za wyjście za milion tokenów należy do najtańszych zaawansowanych modeli na rynku. Llama 4 Scout ($0.10 i $0.30) oraz Maverick ($0.1875 i $0.6525) plasują się pomiędzy wersjami Qwen3.7 Flash i Qwen3.7 Plus, wycenianą na $0.32 i $1.28 (cennik OpenRouter z października 2026 r.). Pamiętaj, że tryby myślenia generują dodatkowe tokeny przy każdej odpowiedzi, co podnosi realny koszt. Uruchamianie otwartych wersji obu rodzin na własnym sprzęcie nie wiąże się oczywiście z opłatami za tokeny.

Jak wybrać w praktyce?

Wybierz kilka zadań, na których najbardziej Ci zależy, i sprawdź obie rodziny modeli. Jeśli planujesz self-hosting, porównaj Qwen3.6-27B z modelem Llama 4 Scout na swoim sprzęcie i zwróć uwagę na zużycie pamięci. Jeśli wybierasz API, zestaw Llama 4 z Qwen3.7 Flash i Plus pod kątem jakości oraz łącznego kosztu odpowiedzi (pamiętając o dodatkowych tokenach na myślenie). Upewnij się też, że warunki licencji pasują do modelu dystrybucji Twojego projektu.

Wybierz model Llama, jeśli…

oczekujesz szybkich, bezpośrednich odpowiedzi bez fazy namysłu;
chcesz postawić na sprawdzone rozwiązanie od Meta ze świetnym wsparciem w narzędziach takich jak Ollama czy LM Studio;
pracujesz w jednym z 12 oficjalnie wspieranych języków Llama 4;
chcesz od razu bezpłatnie porozmawiać na czacie online – możesz to zrobić u nas.

Wypróbuj Llama 4 Maverick na naszym czacie

Wybierz model Qwen, jeśli…

szukasz nowszego modelu open-weight na prostej licencji Apache 2.0;
potrzebujesz mniejszego modelu, który poradzi sobie z grafiką lub wideo;
przydadzą Ci się zaawansowane łańcuchy myślenia (thinking mode) do trudniejszych problemów;
zależy Ci na wyjątkowo niskich kosztach API z Qwen3.7 Flash.

Zobacz też nasze porównania Llama vs DeepSeek oraz Llama vs Mistral, albo dowiedz się więcej o Llama 4 Scout.

Często zadawane pytania (FAQ)

Czy Qwen jest modelem open source?

Otwarte wersje Qwen3.6 działają na licencji Apache 2.0. Nowsze modele Qwen3.7 są dostępne wyłącznie przez API i nie udostępniono dla nich plików z wagami do pobrania.

Który model jest nowszy: Llama czy Qwen?

Qwen. Otwarta seria Qwen3.6 zadebiutowała w kwietniu 2026 roku, a chmurowe warianty Qwen3.7 w połowie 2026 roku. Llama 4 pochodzi natomiast z kwietnia 2025 roku.

Czy mogę korzystać z Qwen na Llama.Online?

Nie. Nasz czat obsługuje wyłącznie modele Llama AI. Qwen nie jest u nas dostępny.

Co lepiej zadziała na moim własnym komputerze?

Qwen3.6-27B wymaga znacznie mniej zasobów niż Llama 4 Scout, dzięki czemu uruchomisz go na większej liczbie urządzeń. Z kolei w ekosystemie modeli Meta świetnym i prostym wyborem na lokalny komputer pozostaje Llama 3.1 8B.