gemini-2.5-pro и qwen3.5-397b-a17b: ключевые отличия
gemini-2.5-pro и qwen3.5-397b-a17b — модели от разных провайдеров (GOOGLE и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3.5-397b-a17b в 2.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.1x раз — gemini-2.5-pro принимает до 1 048 576 токенов.
gemini-2.5-pro — gemini-2.5-pro от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 240.00 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов.
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. Уникальные возможности, которых нет у gemini-2.5-pro: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gemini-2.5-pro и qwen3.5-397b-a17b в рублях
qwen3.5-397b-a17b 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: qwen3.5-397b-a17b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 124.8 ₽ (52%), вывод дешевле на 1228.8 ₽ (64%).
Контекст gemini-2.5-pro vs qwen3.5-397b-a17b
gemini-2.5-pro принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.1x больше, чем 256 000 у qwen3.5-397b-a17b. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: gemini-2.5-pro генерирует до 65 536 токенов за запрос, qwen3.5-397b-a17b — до 65 536. qwen3.5-397b-a17b может генерировать более длинные ответы.
Модальности gemini-2.5-pro и qwen3.5-397b-a17b
Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. gemini-2.5-pro работает с текст, изображения, файлы, аудио, видео, а qwen3.5-397b-a17b — с текст, изображения, видео.
Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.
Возможности gemini-2.5-pro и qwen3.5-397b-a17b
qwen3.5-397b-a17b предлагает возможности, недоступные в gemini-2.5-pro: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gemini-2.5-pro и qwen3.5-397b-a17b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gemini-2.5-pro | qwen3.5-397b-a17b |
|---|---|---|
| Провайдер | GOOGLE | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 240 ₽ | 115.2 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 1920 ₽ | 691.2 ₽ ✓ |
| Контекст | 1 048 576 токенов ✓ | 256 000 токенов |
| Макс. вывод | 65 536 токенов | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Текст, Изображения, Файлы, Аудио, Видео | Текст, Изображения, Видео |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Gemini | Qwen3 |
| 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-pro или qwen3.5-397b-a17b?
По нашей оценке (1:3), qwen3.5-397b-a17b лидирует. Однако gemini-2.5-pro может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3.5-397b-a17b будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gemini-2.5-pro — контекст 1 048 576 токенов.
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gemini-2.5-pro
gemini-2.5-pro от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 256 000 токенов
- Для обработки аудио и голосовых данных
- Для задач, оптимизированных под экосистему GOOGLE
Когда использовать qwen3.5-397b-a17b
qwen3.5-397b-a17b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — qwen3.5-397b-a17b дешевле на 124.8 ₽ (52%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — qwen3.5-397b-a17b дешевле на 1228.8 ₽ (64%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение gemini-2.5-pro и qwen3.5-397b-a17b
gemini-2.5-pro (GOOGLE) 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 15 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "gemini-2.5-pro" или "qwen3.5-397b-a17b"
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-pro",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gemini-2.5-pro 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: gemini-2.5-pro vs qwen3.5-397b-a17b (1:3)
qwen3.5-397b-a17b выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3.5-397b-a17b (ввод 115.2 ₽, вывод 691.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gemini-2.5-pro с контекстом 1 048 576. qwen3.5-397b-a17b выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.