kimi-k2-thinking vs qwen3.5-397b-a17b

kimi-k2-thinking и qwen3.5-397b-a17b: ключевые отличия

kimi-k2-thinking и qwen3.5-397b-a17b — модели от разных провайдеров (MOONSHOTAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости kimi-k2-thinking в 1.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — kimi-k2-thinking принимает до 262 144 токенов.

kimi-k2-thinking — kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 86.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

qwen3.5-397b-a17b — qwen3.5-397b-a17b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 15 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость kimi-k2-thinking и qwen3.5-397b-a17b в рублях

kimi-k2-thinking 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: kimi-k2-thinking обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 28.8 ₽ (25%), вывод дешевле на 240 ₽ (35%).

Контекст kimi-k2-thinking vs qwen3.5-397b-a17b

kimi-k2-thinking принимает до 262 144 токенов — это в 1.0x больше, чем 256 000 у qwen3.5-397b-a17b. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

qwen3.5-397b-a17b может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

Модальности kimi-k2-thinking и qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. kimi-k2-thinking работает только с текстом.

qwen3.5-397b-a17b может анализировать изображения (vision), тогда как kimi-k2-thinking работает только с текстом.

Возможности kimi-k2-thinking и qwen3.5-397b-a17b

Обе модели поддерживают одинаковый набор ключевых возможностей. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры kimi-k2-thinking и qwen3.5-397b-a17b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: kimi-k2-thinking или qwen3.5-397b-a17b?

По нашей оценке (3:0), kimi-k2-thinking имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, kimi-k2-thinking обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте kimi-k2-thinking — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-397b-a17b — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать kimi-k2-thinking

kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — kimi-k2-thinking дешевле на 28.8 ₽ (25%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — kimi-k2-thinking дешевле на 240 ₽ (35%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 256 000 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI

Когда использовать qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение kimi-k2-thinking и qwen3.5-397b-a17b

kimi-k2-thinking (MOONSHOTAI) и qwen3.5-397b-a17b (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 "kimi-k2-thinking" или "qwen3.5-397b-a17b"
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2-thinking",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между kimi-k2-thinking и qwen3.5-397b-a17b — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: kimi-k2-thinking vs qwen3.5-397b-a17b (3:0)

kimi-k2-thinking выигрывает со счётом 3:0. По цене лидирует kimi-k2-thinking (ввод 86.4 ₽, вывод 451.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте kimi-k2-thinking с контекстом 262 144.