deepseek-v3.2 vs qwen3-coder-next

DEEPSEEK vs QWEN. deepseek-v3.2 в 2.4x раз дешевле по стоимости. Контекст: 131 072 vs 262 144 токенов. Возможности: 19 vs 15 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

2:2
Модели равны — выбор зависит от задачи
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

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

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

deepseek-v3.2deepseek-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-coder-next: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.

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.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 14 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

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

Интересная ситуация: qwen3-coder-next дешевле по вводу, но deepseek-v3.2 — 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
53.76
qwen3-coder-next
38.4
Вывод (1M токенов)
deepseek-v3.2
80.64
qwen3-coder-next
288
Cache Read (1M)
deepseek-v3.2
23.4
qwen3-coder-next
10.8

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

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

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

Контекстное окно (вход)
deepseek-v3.2131 072
qwen3-coder-next262 144
Макс. вывод (токены)
deepseek-v3.20
qwen3-coder-next65 536

qwen3-coder-next может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

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

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

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

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

deepseek-v3.2 предлагает возможности, недоступные в qwen3-coder-next: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

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

Полная таблица сравнения характеристик

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

Характеристикаdeepseek-v3.2qwen3-coder-next
Провайдер
DEEPSEEK
QWEN
Цена ввода (1M)53.7638.4
Цена вывода (1M)80.64288
Контекст131 072 токенов262 144 токенов
Макс. вывод65 536 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторDeepSeekQwen
Freq. Penalty
Logit Bias
Log Probs
Max Tokens
Min P
Pres. Penalty
Reasoning
Rep. Penalty
Response Format
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Temperature
Function Calling
Top K
Top Log Probs
Top P

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

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, deepseek-v3.2 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 — 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

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

  • Когда важна экономия на выводе — deepseek-v3.2 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
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение deepseek-v3.2 и qwen3-coder-next

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

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

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует deepseek-v3.2 (ввод 53.76 ₽, вывод 80.64 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144. deepseek-v3.2 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.

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