gemini-2.5-flash vs qwen3-coder-next

GOOGLE vs QWEN. qwen3-coder-next в 1.6x раз дешевле по стоимости. Контекст: 1 048 576 vs 262 144 токенов. Возможности: 11 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

gemini-2.5-flash и qwen3-coder-next: ключевые отличия

gemini-2.5-flash и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (GOOGLE и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-next в 1.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — gemini-2.5-flash принимает до 1 048 576 токенов.

gemini-2.5-flashgemini-2.5-flash от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 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 gemini-2.5-flash: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gemini-2.5-flash и qwen3-coder-next в рублях

qwen3-coder-next дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Ввод (1M токенов)
gemini-2.5-flash
57.6
qwen3-coder-next
38.4
Вывод (1M токенов)
gemini-2.5-flash
480
qwen3-coder-next
288
Reasoning токены (1M)
gemini-2.5-flash
450
qwen3-coder-next
0
Cache Read (1M)
gemini-2.5-flash
5.4
qwen3-coder-next
10.8
Cache Write (1M)
gemini-2.5-flash
15
qwen3-coder-next
0

Анализ цен: qwen3-coder-next обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 19.2 ₽ (33%), вывод дешевле на 192 ₽ (40%).

Контекст gemini-2.5-flash vs qwen3-coder-next

gemini-2.5-flash принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.0x больше, чем 262 144 у qwen3-coder-next. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

Контекстное окно (вход)
gemini-2.5-flash1 048 576
qwen3-coder-next262 144
Макс. вывод (токены)
gemini-2.5-flash65 535
qwen3-coder-next65 536

По длине вывода: gemini-2.5-flash генерирует до 65 535 токенов за запрос, qwen3-coder-next — до 65 536. qwen3-coder-next может генерировать более длинные ответы.

Модальности gemini-2.5-flash и qwen3-coder-next

gemini-2.5-flash — мультимодальная модель, принимающая файлы, изображения, текст, аудио, видео. qwen3-coder-next работает только с текстом.

gemini-2.5-flash
Принимает на вход
📁 Файлы🖼️ Изображения💬 Текст🎙️ Аудио🎬 Видео
Генерирует
💬 Текст
qwen3-coder-next
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

gemini-2.5-flash может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-coder-next работает только с текстом.

Возможности gemini-2.5-flash и qwen3-coder-next

У каждой модели есть уникальные функции: gemini-2.5-flash имеет Reasoning, а qwen3-coder-next — Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
gemini-2.5-flash
qwen3-coder-next
Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
gemini-2.5-flash
qwen3-coder-next
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
gemini-2.5-flash
qwen3-coder-next
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
gemini-2.5-flash
qwen3-coder-next

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gemini-2.5-flash и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Характеристикаgemini-2.5-flashqwen3-coder-next
Провайдер
GOOGLE
QWEN
Цена ввода (1M)57.638.4
Цена вывода (1M)480288
Контекст1 048 576 токенов262 144 токенов
Макс. вывод65 535 токенов65 536 токенов
Модальности вводаФайлы, Изображения, Текст, Аудио, ВидеоТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторGeminiQwen
Max Tokens
Reasoning
Response Format
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Temperature
Function Calling
Top P
Freq. Penalty
Logit Bias
Min P
Pres. Penalty
Rep. Penalty
Top K

Как выбрать: gemini-2.5-flash или qwen3-coder-next?

По нашей оценке (1:3), qwen3-coder-next лидирует. Однако gemini-2.5-flash может быть лучше для определённых сценариев:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-next будет более экономичным вариантом.
  • Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gemini-2.5-flash — контекст 1 048 576 токенов.
  • Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gemini-2.5-flash — она поддерживает reasoning.
  • Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gemini-2.5-flash поддерживает vision.
  • Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gemini-2.5-flash

gemini-2.5-flash от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 262 144 токенов
  • Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
  • Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
  • Для обработки аудио и голосовых данных
  • Для задач, оптимизированных под экосистему GOOGLE

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 19.2 ₽ (33%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-next дешевле на 192 ₽ (40%) за 1M токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение gemini-2.5-flash и qwen3-coder-next

gemini-2.5-flash (GOOGLE) 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 "gemini-2.5-flash" или "qwen3-coder-next"
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gemini-2.5-flash 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: gemini-2.5-flash или qwen3-coder-next?
Можно ли использовать gemini-2.5-flash и qwen3-coder-next в одном проекте?
gemini-2.5-flash или qwen3-coder-next — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к gemini-2.5-flash?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как отправить изображение в модель?
Как начать использовать gemini-2.5-flash через AITUNNEL?

Итог: gemini-2.5-flash vs qwen3-coder-next (1:3)

qwen3-coder-next выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-coder-next (ввод 38.4 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gemini-2.5-flash с контекстом 1 048 576. gemini-2.5-flash 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