gigachat-2-max vs qwen3.5-397b-a17b

gigachat-2-max и qwen3.5-397b-a17b: ключевые отличия

gigachat-2-max и qwen3.5-397b-a17b — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3.5-397b-a17b в 3.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 токенов.

gigachat-2-max — gigachat-2-max от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 1300.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 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 gigachat-2-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Стоимость gigachat-2-max 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 1184.8 ₽ (91%), вывод дешевле на 608.8 ₽ (47%).

Контекст gigachat-2-max vs qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у gigachat-2-max. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

qwen3.5-397b-a17b может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

Модальности gigachat-2-max и qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. gigachat-2-max работает только с текстом.

qwen3.5-397b-a17b может анализировать изображения (vision), тогда как gigachat-2-max работает только с текстом.

Возможности gigachat-2-max и qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b предлагает возможности, недоступные в gigachat-2-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gigachat-2-max и qwen3.5-397b-a17b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gigachat-2-max или qwen3.5-397b-a17b?

По нашей оценке (0:4), qwen3.5-397b-a17b лидирует. Однако gigachat-2-max может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3.5-397b-a17b будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-397b-a17b — контекст 256 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3.5-397b-a17b с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-397b-a17b — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gigachat-2-max

gigachat-2-max от GIGACHAT — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, оптимизированных под экосистему GIGACHAT

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 1184.8 ₽ (91%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3.5-397b-a17b дешевле на 608.8 ₽ (47%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 128 000 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение gigachat-2-max и qwen3.5-397b-a17b

gigachat-2-max (GIGACHAT) 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 "gigachat-2-max" или "qwen3.5-397b-a17b"
response = client.chat.completions.create(
    model="gigachat-2-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gigachat-2-max 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: gigachat-2-max vs qwen3.5-397b-a17b (0:4)

qwen3.5-397b-a17b выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует qwen3.5-397b-a17b (ввод 115.2 ₽, вывод 691.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-397b-a17b с контекстом 256 000. qwen3.5-397b-a17b выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens.