devstral-small vs qwen3-max-thinking

devstral-small и qwen3-max-thinking: ключевые отличия

devstral-small и qwen3-max-thinking — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости devstral-small в 20.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-max-thinking принимает до 262 144 токенов.

devstral-small — devstral-small от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 13.44 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-max-thinking: Freq. Penalty, Stop Sequences.

qwen3-max-thinking — qwen3-max-thinking от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у devstral-small: Reasoning.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 11 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость devstral-small и qwen3-max-thinking в рублях

devstral-small 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: devstral-small обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 216.96 ₽ (94%), вывод дешевле на 1098.24 ₽ (95%).

Контекст devstral-small vs qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у devstral-small. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

qwen3-max-thinking может генерировать до 32 768 токенов за запрос.

Модальности devstral-small и qwen3-max-thinking

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

Возможности devstral-small и qwen3-max-thinking

У каждой модели есть уникальные функции: devstral-small имеет Freq. Penalty, Stop Sequences, а qwen3-max-thinking — Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры devstral-small и qwen3-max-thinking в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: devstral-small или qwen3-max-thinking?

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

• Бюджет: Если бюджет ограничен, devstral-small обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-max-thinking — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3-max-thinking с поддержкой reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать devstral-small

devstral-small от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — devstral-small дешевле на 216.96 ₽ (94%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — devstral-small дешевле на 1098.24 ₽ (95%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 128 000 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение devstral-small и qwen3-max-thinking

devstral-small (MISTRALAI) и qwen3-max-thinking (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 11 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "devstral-small" или "qwen3-max-thinking"
response = client.chat.completions.create(
    model="devstral-small",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между devstral-small и qwen3-max-thinking — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: devstral-small vs qwen3-max-thinking (2:1)

devstral-small выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует devstral-small (ввод 13.44 ₽, вывод 53.76 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-max-thinking с контекстом 262 144. devstral-small уникален Freq. Penalty и Stop Sequences; qwen3-max-thinking — Reasoning.