deepseek-r1-0528 vs qwen3-coder-next

deepseek-r1-0528 и qwen3-coder-next: ключевые отличия

deepseek-r1-0528 и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-next в 1.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.6x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов.

deepseek-r1-0528 — deepseek-r1-0528 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с большим контекстом 163 840 токенов. Стоимость ввода 96.00 ₽/1M токенов, контекст 163 840 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder-next: Reasoning.

qwen3-coder-next — qwen3-coder-next от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у deepseek-r1-0528: Logit Bias, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость deepseek-r1-0528 и qwen3-coder-next в рублях

qwen3-coder-next 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: qwen3-coder-next обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 57.6 ₽ (60%), вывод дешевле на 130.56 ₽ (31%).

Контекст deepseek-r1-0528 vs qwen3-coder-next

qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов — это в 1.6x больше, чем 163 840 у deepseek-r1-0528. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: deepseek-r1-0528 генерирует до 163 840 токенов за запрос, qwen3-coder-next — до 65 536. deepseek-r1-0528 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности deepseek-r1-0528 и qwen3-coder-next

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

Возможности deepseek-r1-0528 и qwen3-coder-next

У каждой модели есть уникальные функции: deepseek-r1-0528 имеет Reasoning, а qwen3-coder-next — Logit Bias, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Общие: .

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры deepseek-r1-0528 и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: deepseek-r1-0528 или qwen3-coder-next?

По нашей оценке (0:4), qwen3-coder-next лидирует. Однако deepseek-r1-0528 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-next будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder-next — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте deepseek-r1-0528 — 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-r1-0528

deepseek-r1-0528 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать qwen3-coder-next

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

• Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder-next дешевле на 57.6 ₽ (60%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-next дешевле на 130.56 ₽ (31%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 163 840 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение deepseek-r1-0528 и qwen3-coder-next

deepseek-r1-0528 (DEEPSEEK) и qwen3-coder-next (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "deepseek-r1-0528" или "qwen3-coder-next"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1-0528",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между deepseek-r1-0528 и qwen3-coder-next — 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-r1-0528 vs qwen3-coder-next (0:4)

qwen3-coder-next выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует qwen3-coder-next (ввод 38.4 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144. deepseek-r1-0528 уникален Reasoning; qwen3-coder-next — Logit Bias и Response Format.