gigachat-2 vs qwen3-coder

gigachat-2 и qwen3-coder: ключевые отличия

gigachat-2 и qwen3-coder — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости gigachat-2 в 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder принимает до 262 144 токенов.

gigachat-2 — gigachat-2 от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 130.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

qwen3-coder — qwen3-coder от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gigachat-2: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Стоимость gigachat-2 и qwen3-coder в рублях

Интересная ситуация: qwen3-coder дешевле по вводу, но gigachat-2 — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: gigachat-2 обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 72.4 ₽ (126%), вывод дешевле на 100.4 ₽ (44%).

Контекст gigachat-2 vs qwen3-coder

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

qwen3-coder может генерировать до 262 000 токенов за запрос.

Модальности gigachat-2 и qwen3-coder

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

Возможности gigachat-2 и qwen3-coder

qwen3-coder предлагает возможности, недоступные в gigachat-2: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

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

Как выбрать: gigachat-2 или qwen3-coder?

По нашей оценке (1:3), qwen3-coder лидирует. Однако gigachat-2 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, gigachat-2 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder — 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

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

• Когда важна экономия на выводе — gigachat-2 дешевле на 100.4 ₽ (44%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему GIGACHAT

Когда использовать qwen3-coder

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

• Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder дешевле на 72.4 ₽ (56%) 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 задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение gigachat-2 и qwen3-coder

gigachat-2 (GIGACHAT) и qwen3-coder (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 8 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "gigachat-2" или "qwen3-coder"
response = client.chat.completions.create(
    model="gigachat-2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gigachat-2 и qwen3-coder — 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 vs qwen3-coder (1:3)

qwen3-coder выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует gigachat-2 (ввод 130 ₽, вывод 130 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder с контекстом 262 144. qwen3-coder выделяется поддержкой Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty.