deepseek-chat-v3.1 и minimax-m2-her: ключевые отличия
deepseek-chat-v3.1 и minimax-m2-her — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и MINIMAX), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости deepseek-chat-v3.1 в 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — deepseek-chat-v3.1 принимает до 131 072 токенов.
deepseek-chat-v3.1 — deepseek-chat-v3.1 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 51.84 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у minimax-m2-her: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K, Top Log Probs.
minimax-m2-her — minimax-m2-her от MINIMAX. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 65 536 токенов.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость deepseek-chat-v3.1 и minimax-m2-her в рублях
deepseek-chat-v3.1 дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: deepseek-chat-v3.1 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 5.76 ₽ (10%), вывод дешевле на 19.2 ₽ (8%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст deepseek-chat-v3.1 vs minimax-m2-her
deepseek-chat-v3.1 принимает до 131 072 токенов — это в 2.0x больше, чем 65 536 у minimax-m2-her. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: deepseek-chat-v3.1 генерирует до 7 168 токенов за запрос, minimax-m2-her — до 2 048. deepseek-chat-v3.1 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности deepseek-chat-v3.1 и minimax-m2-her
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности deepseek-chat-v3.1 и minimax-m2-her
deepseek-chat-v3.1 предлагает возможности, недоступные в minimax-m2-her: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K, Top Log Probs. Общие: .
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры deepseek-chat-v3.1 и minimax-m2-her в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | deepseek-chat-v3.1 | minimax-m2-her |
|---|---|---|
| Провайдер | DEEPSEEK | MINIMAX |
| Цена ввода (1M) | 51.84 ₽ ✓ | 57.6 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 211.2 ₽ ✓ | 230.4 ₽ |
| Контекст | 131 072 токенов ✓ | 65 536 токенов |
| Макс. вывод | 7 168 токенов | 2 048 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Да (10% скидка) |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | DeepSeek | Other |
| Freq. Penalty | ✓ | — |
| Logit Bias | ✓ | — |
| Log Probs | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | — |
| Pres. Penalty | ✓ | — |
| Reasoning | ✓ | — |
| Rep. Penalty | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | — |
| Seed | ✓ | — |
| Stop Sequences | ✓ | — |
| Structured Output | ✓ | — |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | — |
| Top K | ✓ | — |
| Top Log Probs | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
Как выбрать: deepseek-chat-v3.1 или minimax-m2-her?
По нашей оценке (4:0), deepseek-chat-v3.1 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, deepseek-chat-v3.1 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте deepseek-chat-v3.1 — контекст 131 072 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте deepseek-chat-v3.1 — она поддерживает reasoning.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать deepseek-chat-v3.1
deepseek-chat-v3.1 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — deepseek-chat-v3.1 дешевле на 5.76 ₽ (10%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — deepseek-chat-v3.1 дешевле на 19.2 ₽ (8%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 131 072 vs 65 536 токенов
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK
Когда использовать minimax-m2-her
minimax-m2-her от MINIMAX — лучший выбор для следующих задач:
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 10%
- Для задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX
Подключение deepseek-chat-v3.1 и minimax-m2-her
deepseek-chat-v3.1 (DEEPSEEK) и minimax-m2-her (MINIMAX) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "deepseek-chat-v3.1" или "minimax-m2-her"
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat-v3.1",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между deepseek-chat-v3.1 и minimax-m2-her — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.
Часто задаваемые вопросы
Итог: deepseek-chat-v3.1 vs minimax-m2-her (4:0)
deepseek-chat-v3.1 выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует deepseek-chat-v3.1 (ввод 51.84 ₽, вывод 211.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте deepseek-chat-v3.1 с контекстом 131 072. deepseek-chat-v3.1 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.