deepseek-v3.2 vs qwen3.5-plus-02-15

deepseek-v3.2 и qwen3.5-plus-02-15: ключевые отличия

deepseek-v3.2 и qwen3.5-plus-02-15 — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости deepseek-v3.2 в 4.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 7.6x раз — qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 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-plus-02-15: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, Top Log Probs.

qwen3.5-plus-02-15 — qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость deepseek-v3.2 и qwen3.5-plus-02-15 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 23.04 ₽ (30%), вывод дешевле на 380.16 ₽ (83%).

Контекст deepseek-v3.2 vs qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов — это в 7.6x больше, чем 131 072 у deepseek-v3.2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

qwen3.5-plus-02-15 может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

Модальности deepseek-v3.2 и qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. deepseek-v3.2 работает только с текстом.

qwen3.5-plus-02-15 может анализировать изображения (vision), тогда как deepseek-v3.2 работает только с текстом.

Возможности deepseek-v3.2 и qwen3.5-plus-02-15

deepseek-v3.2 предлагает возможности, недоступные в qwen3.5-plus-02-15: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры deepseek-v3.2 и qwen3.5-plus-02-15 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: deepseek-v3.2 или qwen3.5-plus-02-15?

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-plus-02-15 — контекст 1 000 000 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-plus-02-15 — 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 23.04 ₽ (30%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — deepseek-v3.2 дешевле на 380.16 ₽ (83%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 131 072 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение deepseek-v3.2 и qwen3.5-plus-02-15

deepseek-v3.2 (DEEPSEEK) и qwen3.5-plus-02-15 (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-plus-02-15"
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-plus-02-15 — 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-plus-02-15 (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-plus-02-15 с контекстом 1 000 000. deepseek-v3.2 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.