deepseek-chat-v3.1 vs qwen3-coder

deepseek-chat-v3.1 и qwen3-coder: ключевые отличия

deepseek-chat-v3.1 и qwen3-coder — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости deepseek-chat-v3.1 в 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder принимает до 262 144 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 qwen3-coder: Logit Bias, Log Probs, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output, Top Log Probs.

qwen3-coder — qwen3-coder от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость deepseek-chat-v3.1 и qwen3-coder 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%).

Контекст deepseek-chat-v3.1 vs qwen3-coder

qwen3-coder принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у deepseek-chat-v3.1. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: deepseek-chat-v3.1 генерирует до 7 168 токенов за запрос, qwen3-coder — до 262 000. qwen3-coder может генерировать более длинные ответы.

Модальности deepseek-chat-v3.1 и qwen3-coder

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности deepseek-chat-v3.1 и qwen3-coder

deepseek-chat-v3.1 предлагает возможности, недоступные в qwen3-coder: Logit Bias, Log Probs, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output, Top Log Probs. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры deepseek-chat-v3.1 и qwen3-coder в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: deepseek-chat-v3.1 или qwen3-coder?

По нашей оценке (3:1), 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 длинных документов лучше подходит qwen3-coder — контекст 262 144 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 model в 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 задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать qwen3-coder

qwen3-coder от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 131 072 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение deepseek-chat-v3.1 и qwen3-coder

deepseek-chat-v3.1 (DEEPSEEK) и qwen3-coder (QWEN) 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 "qwen3-coder"
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 qwen3-coder — 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 qwen3-coder (3:1)

deepseek-chat-v3.1 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует deepseek-chat-v3.1 (ввод 51.84 ₽, вывод 211.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder с контекстом 262 144. deepseek-chat-v3.1 выделяется поддержкой Logit Bias, Log Probs, Min P.