gigachat-2-pro и qwen3-coder-next: ключевые отличия
gigachat-2-pro и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-next в 6.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов.
gigachat-2-pro — gigachat-2-pro от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 1000.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.
qwen3-coder-next — qwen3-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-pro: 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-pro 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.
Анализ цен: qwen3-coder-next обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 961.6 ₽ (96%), вывод дешевле на 712 ₽ (71%).
Контекст gigachat-2-pro vs qwen3-coder-next
qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у gigachat-2-pro. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
qwen3-coder-next может генерировать до 65 536 токенов за запрос.
Модальности gigachat-2-pro и qwen3-coder-next
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности gigachat-2-pro и qwen3-coder-next
qwen3-coder-next предлагает возможности, недоступные в gigachat-2-pro: 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.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gigachat-2-pro и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gigachat-2-pro | qwen3-coder-next |
|---|---|---|
| Провайдер | GIGACHAT | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 1000 ₽ | 38.4 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 1000 ₽ | 288 ₽ ✓ |
| Контекст | 128 000 токенов | 262 144 токенов ✓ |
| Макс. вывод | — | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | — | Qwen |
| 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-pro или qwen3-coder-next?
По нашей оценке (0:4), qwen3-coder-next лидирует. Однако gigachat-2-pro 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
modelв запросе.
Когда использовать gigachat-2-pro
gigachat-2-pro 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 961.6 ₽ (96%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-next дешевле на 712 ₽ (71%) 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-pro и qwen3-coder-next
gigachat-2-pro (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-pro" или "qwen3-coder-next"
response = client.chat.completions.create(
model="gigachat-2-pro",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gigachat-2-pro 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
Итог: gigachat-2-pro 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.