deepseek-v3.2-speciale vs qwen3-coder-next

DEEPSEEK vs QWEN. deepseek-v3.2-speciale в 2.4x раз дешевле по стоимости. Контекст: 131 072 vs 262 144 токенов. Возможности: 5 vs 15 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

1:3
qwen3-coder-next выигрывает по большинству параметров
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

deepseek-v3.2-speciale и qwen3-coder-next: ключевые отличия

deepseek-v3.2-speciale и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости deepseek-v3.2-speciale в 2.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов.

deepseek-v3.2-specialedeepseek-v3.2-speciale от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 53.76 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder-next: Reasoning.

qwen3-coder-nextqwen3-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-v3.2-speciale: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость deepseek-v3.2-speciale и qwen3-coder-next в рублях

Интересная ситуация: qwen3-coder-next дешевле по вводу, но deepseek-v3.2-speciale — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Ввод (1M токенов)
deepseek-v3.2-speciale
53.76
qwen3-coder-next
38.4
Вывод (1M токенов)
deepseek-v3.2-speciale
80.64
qwen3-coder-next
288
Cache Read (1M)
deepseek-v3.2-speciale
36
qwen3-coder-next
10.8

Анализ цен: deepseek-v3.2-speciale обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 15.36 ₽ (40%), вывод дешевле на 207.36 ₽ (72%).

Контекст deepseek-v3.2-speciale vs qwen3-coder-next

qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у deepseek-v3.2-speciale. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
deepseek-v3.2-speciale131 072
qwen3-coder-next262 144
Макс. вывод (токены)
deepseek-v3.2-speciale65 536
qwen3-coder-next65 536

По длине вывода: deepseek-v3.2-speciale генерирует до 65 536 токенов за запрос, qwen3-coder-next — до 65 536. qwen3-coder-next может генерировать более длинные ответы.

Модальности deepseek-v3.2-speciale и qwen3-coder-next

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

deepseek-v3.2-speciale
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
qwen3-coder-next
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

Возможности deepseek-v3.2-speciale и qwen3-coder-next

У каждой модели есть уникальные функции: deepseek-v3.2-speciale имеет Reasoning, а qwen3-coder-next — Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K. Общие: .

Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
deepseek-v3.2-speciale
qwen3-coder-next
Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
deepseek-v3.2-speciale
qwen3-coder-next
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
deepseek-v3.2-speciale
qwen3-coder-next
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
deepseek-v3.2-speciale
qwen3-coder-next

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры deepseek-v3.2-speciale и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Характеристикаdeepseek-v3.2-specialeqwen3-coder-next
Провайдер
DEEPSEEK
QWEN
Цена ввода (1M)53.7638.4
Цена вывода (1M)80.64288
Контекст131 072 токенов262 144 токенов
Макс. вывод65 536 токенов65 536 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторDeepSeekQwen
Max Tokens
Reasoning
Temperature
Top P
Freq. Penalty
Logit Bias
Min P
Pres. Penalty
Rep. Penalty
Response Format
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Function Calling
Top K

Как выбрать: deepseek-v3.2-speciale или qwen3-coder-next?

По нашей оценке (1:3), qwen3-coder-next лидирует. Однако deepseek-v3.2-speciale может быть лучше для определённых сценариев:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, deepseek-v3.2-speciale обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • 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-v3.2-speciale — 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-v3.2-speciale

deepseek-v3.2-speciale от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Когда важна экономия на выводе — deepseek-v3.2-speciale дешевле на 207.36 ₽ (72%) за 1M токенов
  • 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 15.36 ₽ (29%) за 1M токенов
  • Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 131 072 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-v3.2-speciale и qwen3-coder-next

deepseek-v3.2-speciale (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-v3.2-speciale" или "qwen3-coder-next"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2-speciale",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между deepseek-v3.2-speciale 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

Что лучше: deepseek-v3.2-speciale или qwen3-coder-next?
Можно ли использовать deepseek-v3.2-speciale и qwen3-coder-next в одном проекте?
deepseek-v3.2-speciale или qwen3-coder-next — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к deepseek-v3.2-speciale?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как начать использовать deepseek-v3.2-speciale через AITUNNEL?

Итог: deepseek-v3.2-speciale vs qwen3-coder-next (1:3)

qwen3-coder-next выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует deepseek-v3.2-speciale (ввод 53.76 ₽, вывод 80.64 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144. deepseek-v3.2-speciale уникален Reasoning; qwen3-coder-next — Freq. Penalty и Logit Bias.

Попробуйте обе модели через AITUNNEL

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту