deepseek-v3.2 vs qwen3.5-397b-a17b

deepseek-v3.2 и qwen3.5-397b-a17b: ключевые отличия

deepseek-v3.2 и qwen3.5-397b-a17b — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости deepseek-v3.2 в 6.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 токенов.

deepseek-v3.2 — deepseek-v3.2 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 53.76 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3.5-397b-a17b: Log Probs, Top Log Probs.

qwen3.5-397b-a17b — qwen3.5-397b-a17b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 15 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость deepseek-v3.2 и qwen3.5-397b-a17b в рублях

deepseek-v3.2 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-v3.2 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 61.44 ₽ (53%), вывод дешевле на 610.56 ₽ (88%).

Контекст deepseek-v3.2 vs qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у deepseek-v3.2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

qwen3.5-397b-a17b может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

Модальности deepseek-v3.2 и qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. deepseek-v3.2 работает только с текстом.

qwen3.5-397b-a17b может анализировать изображения (vision), тогда как deepseek-v3.2 работает только с текстом.

Возможности deepseek-v3.2 и qwen3.5-397b-a17b

deepseek-v3.2 предлагает возможности, недоступные в qwen3.5-397b-a17b: Log Probs, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры deepseek-v3.2 и qwen3.5-397b-a17b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: deepseek-v3.2 или qwen3.5-397b-a17b?

По нашей оценке (3:1), deepseek-v3.2 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, deepseek-v3.2 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-397b-a17b — контекст 256 000 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-397b-a17b — 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-v3.2

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

• Когда важна экономия на вводе — deepseek-v3.2 дешевле на 61.44 ₽ (53%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — deepseek-v3.2 дешевле на 610.56 ₽ (88%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 131 072 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение deepseek-v3.2 и qwen3.5-397b-a17b

deepseek-v3.2 (DEEPSEEK) и qwen3.5-397b-a17b (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-v3.2" или "qwen3.5-397b-a17b"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между deepseek-v3.2 и qwen3.5-397b-a17b — 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-v3.2 vs qwen3.5-397b-a17b (3:1)

deepseek-v3.2 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует deepseek-v3.2 (ввод 53.76 ₽, вывод 80.64 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-397b-a17b с контекстом 256 000. deepseek-v3.2 выделяется поддержкой Log Probs, Top Log Probs.