gpt-5.2-chat vs qwen3-coder-next

gpt-5.2-chat и qwen3-coder-next: ключевые отличия

gpt-5.2-chat и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (OPENAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-next в 9.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов.

gpt-5.2-chat — gpt-5.2-chat от OPENAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 336.00 ₽/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 gpt-5.2-chat: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 5 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gpt-5.2-chat 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 297.6 ₽ (89%), вывод дешевле на 2400 ₽ (89%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gpt-5.2-chat vs qwen3-coder-next

qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у gpt-5.2-chat. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: gpt-5.2-chat генерирует до 16 384 токенов за запрос, qwen3-coder-next — до 65 536. qwen3-coder-next может генерировать более длинные ответы.

Модальности gpt-5.2-chat и qwen3-coder-next

gpt-5.2-chat — мультимодальная модель, принимающая файлы, изображения, текст. qwen3-coder-next работает только с текстом.

gpt-5.2-chat может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-coder-next работает только с текстом.

Возможности gpt-5.2-chat и qwen3-coder-next

qwen3-coder-next предлагает возможности, недоступные в gpt-5.2-chat: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gpt-5.2-chat и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gpt-5.2-chat или qwen3-coder-next?

По нашей оценке (0:4), qwen3-coder-next лидирует. Однако gpt-5.2-chat 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.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gpt-5.2-chat поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gpt-5.2-chat

gpt-5.2-chat от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 90%
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

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 297.6 ₽ (89%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-next дешевле на 2400 ₽ (89%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 128 000 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение gpt-5.2-chat и qwen3-coder-next

gpt-5.2-chat (OPENAI) 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 "gpt-5.2-chat" или "qwen3-coder-next"
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-chat",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gpt-5.2-chat 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: gpt-5.2-chat 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, Min P.