gigachat-2-max vs qwen3-coder-next

GIGACHAT vs QWEN. qwen3-coder-next в 8.0x раз дешевле по стоимости. Контекст: 128 000 vs 262 144 токенов. Возможности: 0 vs 15 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

0:4
qwen3-coder-next выигрывает по большинству параметров
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

gigachat-2-max и qwen3-coder-next: ключевые отличия

gigachat-2-max и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-next в 8.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов.

gigachat-2-maxgigachat-2-max от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 1300.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

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 gigachat-2-max: 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.

Стоимость gigachat-2-max 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)
gigachat-2-max
1300
qwen3-coder-next
38.4
Вывод (1M токенов)
gigachat-2-max
1300
qwen3-coder-next
288
Cache Read (1M)
gigachat-2-max
0
qwen3-coder-next
10.8

Анализ цен: qwen3-coder-next обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 1261.6 ₽ (97%), вывод дешевле на 1012 ₽ (78%).

Контекст gigachat-2-max vs qwen3-coder-next

qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у gigachat-2-max. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
gigachat-2-max128 000
qwen3-coder-next262 144
Макс. вывод (токены)
gigachat-2-max0
qwen3-coder-next65 536

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

Модальности gigachat-2-max и qwen3-coder-next

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

gigachat-2-max
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
qwen3-coder-next
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

Возможности gigachat-2-max и qwen3-coder-next

qwen3-coder-next предлагает возможности, недоступные в gigachat-2-max: 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.

Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
gigachat-2-max
qwen3-coder-next
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
gigachat-2-max
qwen3-coder-next
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
gigachat-2-max
qwen3-coder-next

Полная таблица сравнения характеристик

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

Характеристикаgigachat-2-maxqwen3-coder-next
Провайдер
GIGACHAT
QWEN
Цена ввода (1M)130038.4
Цена вывода (1M)1300288
Контекст128 000 токенов262 144 токенов
Макс. вывод65 536 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторQwen
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

Как выбрать: gigachat-2-max или qwen3-coder-next?

По нашей оценке (0:4), qwen3-coder-next лидирует. Однако gigachat-2-max может быть лучше для определённых сценариев:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-next будет более экономичным вариантом.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder-next — контекст 262 144 токенов.
  • 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-coder-next

qwen3-coder-next от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

  • Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder-next дешевле на 1261.6 ₽ (97%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-next дешевле на 1012 ₽ (78%) за 1M токенов
  • Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 128 000 токенов
  • Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
  • Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение gigachat-2-max и qwen3-coder-next

gigachat-2-max (GIGACHAT) 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 14 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-coder-next"
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-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: gigachat-2-max или qwen3-coder-next?
Можно ли использовать gigachat-2-max и qwen3-coder-next в одном проекте?
gigachat-2-max или qwen3-coder-next — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к gigachat-2-max?
Как начать использовать gigachat-2-max через AITUNNEL?

Итог: gigachat-2-max vs qwen3-coder-next (0:4)

qwen3-coder-next выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует qwen3-coder-next (ввод 38.4 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144. qwen3-coder-next выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens.

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