kimi-k2-thinking vs qwen3.5-plus-02-15

kimi-k2-thinking и qwen3.5-plus-02-15: ключевые отличия

kimi-k2-thinking и qwen3.5-plus-02-15 — модели от разных провайдеров (MOONSHOTAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3.5-plus-02-15 в 1.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.8x раз — qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3.5-plus-02-15: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3.5-plus-02-15 — qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость kimi-k2-thinking и qwen3.5-plus-02-15 в рублях

Интересная ситуация: qwen3.5-plus-02-15 дешевле по вводу, но kimi-k2-thinking — 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: qwen3.5-plus-02-15 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 9.6 ₽ (11%), вывод дороже на 9.6 ₽ (2%).

Контекст kimi-k2-thinking vs qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов — это в 3.8x больше, чем 262 144 у kimi-k2-thinking. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

qwen3.5-plus-02-15 может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

Модальности kimi-k2-thinking и qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. kimi-k2-thinking работает только с текстом.

qwen3.5-plus-02-15 может анализировать изображения (vision), тогда как kimi-k2-thinking работает только с текстом.

Возможности kimi-k2-thinking и qwen3.5-plus-02-15

kimi-k2-thinking предлагает возможности, недоступные в qwen3.5-plus-02-15: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры kimi-k2-thinking и qwen3.5-plus-02-15 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: kimi-k2-thinking или qwen3.5-plus-02-15?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3.5-plus-02-15 будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-plus-02-15 — контекст 1 000 000 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-plus-02-15 — 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 выводе — kimi-k2-thinking дешевле на 9.6 ₽ (2%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI

Когда использовать qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3.5-plus-02-15 дешевле на 9.6 ₽ (11%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 262 144 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение kimi-k2-thinking и qwen3.5-plus-02-15

kimi-k2-thinking (MOONSHOTAI) и qwen3.5-plus-02-15 (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-plus-02-15"
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-plus-02-15 — 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-plus-02-15 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует qwen3.5-plus-02-15 (ввод 76.8 ₽, вывод 460.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-plus-02-15 с контекстом 1 000 000. kimi-k2-thinking выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.