gpt-5.2 и qwen3-coder-next: ключевые отличия
gpt-5.2 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 1.5x раз — gpt-5.2 принимает до 400 000 токенов.
gpt-5.2 — gpt-5.2 от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов. Стоимость ввода 336.00 ₽/1M токенов, контекст 400 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder-next: Reasoning.
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: 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 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gpt-5.2 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 vs qwen3-coder-next
gpt-5.2 принимает до 400 000 токенов — это в 1.5x больше, чем 262 144 у qwen3-coder-next. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: gpt-5.2 генерирует до 128 000 токенов за запрос, qwen3-coder-next — до 65 536. gpt-5.2 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности gpt-5.2 и qwen3-coder-next
gpt-5.2 — мультимодальная модель, принимающая файлы, изображения, текст. qwen3-coder-next работает только с текстом.
gpt-5.2 может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-coder-next работает только с текстом.
Возможности gpt-5.2 и qwen3-coder-next
У каждой модели есть уникальные функции: gpt-5.2 имеет Reasoning, а qwen3-coder-next — 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 и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-5.2 | qwen3-coder-next |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 336 ₽ | 38.4 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 2688 ₽ | 288 ₽ ✓ |
| Контекст | 400 000 токенов ✓ | 262 144 токенов |
| Макс. вывод | 128 000 токенов | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Файлы, Изображения, Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (90% скидка) | Нет |
| Онлайн поиск | Да | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Qwen |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Temperature | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top P | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-5.2 или qwen3-coder-next?
По нашей оценке (1:3), qwen3-coder-next лидирует. Однако gpt-5.2 может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-next будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gpt-5.2 — контекст 400 000 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gpt-5.2 — она поддерживает reasoning.
- Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gpt-5.2 поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gpt-5.2
gpt-5.2 от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для работы с длинными документами — контекст 400 000 vs 262 144 токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 90%
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- 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 задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение gpt-5.2 и qwen3-coder-next
gpt-5.2 (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 15 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "gpt-5.2" или "qwen3-coder-next"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.2",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gpt-5.2 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 vs qwen3-coder-next (1:3)
qwen3-coder-next выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-coder-next (ввод 38.4 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-5.2 с контекстом 400 000. gpt-5.2 уникален Reasoning; qwen3-coder-next — Freq. Penalty и Logit Bias.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.