deepseek-r1 vs qwen3.5-9b

deepseek-r1 и qwen3.5-9b: ключевые отличия

deepseek-r1 и qwen3.5-9b — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3.5-9b в 11.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.4x раз — deepseek-r1 принимает до 640 000 токенов.

deepseek-r1 — deepseek-r1 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 640 000 токенов. Стоимость ввода 105.60 ₽/1M токенов, контекст 640 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3.5-9b: Seed.

qwen3.5-9b — qwen3.5-9b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у deepseek-r1: Logit Bias, Log Probs, Min P, Response Format, Structured Output, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость deepseek-r1 и qwen3.5-9b в рублях

qwen3.5-9b 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: qwen3.5-9b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 86.4 ₽ (82%), вывод дешевле на 391.68 ₽ (93%).

Контекст deepseek-r1 vs qwen3.5-9b

deepseek-r1 принимает до 640 000 токенов — это в 2.4x больше, чем 262 144 у qwen3.5-9b. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: deepseek-r1 генерирует до 16 000 токенов за запрос, qwen3.5-9b — до 32 768. qwen3.5-9b может генерировать более длинные ответы.

Модальности deepseek-r1 и qwen3.5-9b

qwen3.5-9b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. deepseek-r1 работает только с текстом.

qwen3.5-9b может анализировать изображения (vision), тогда как deepseek-r1 работает только с текстом.

Возможности deepseek-r1 и qwen3.5-9b

У каждой модели есть уникальные функции: deepseek-r1 имеет Seed, а qwen3.5-9b — Logit Bias, Log Probs, Min P, Response Format, Structured Output, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры deepseek-r1 и qwen3.5-9b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: deepseek-r1 или qwen3.5-9b?

По нашей оценке (1:3), qwen3.5-9b лидирует. Однако deepseek-r1 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3.5-9b будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте deepseek-r1 — контекст 640 000 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-9b — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать deepseek-r1

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

• Для работы с длинными документами — контекст 640 000 vs 262 144 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать qwen3.5-9b

qwen3.5-9b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3.5-9b дешевле на 86.4 ₽ (82%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3.5-9b дешевле на 391.68 ₽ (93%) за 1M токенов
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение deepseek-r1 и qwen3.5-9b

deepseek-r1 (DEEPSEEK) и qwen3.5-9b (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-r1" или "qwen3.5-9b"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между deepseek-r1 и qwen3.5-9b — 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 vs qwen3.5-9b (1:3)

qwen3.5-9b выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3.5-9b (ввод 19.2 ₽, вывод 28.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте deepseek-r1 с контекстом 640 000. deepseek-r1 уникален Seed; qwen3.5-9b — Logit Bias и Log Probs.