kimi-k2-thinking vs qwen3-max

kimi-k2-thinking и qwen3-max: ключевые отличия

kimi-k2-thinking и qwen3-max — модели от разных провайдеров (MOONSHOTAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости kimi-k2-thinking в 2.6x 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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Stop Sequences, Structured Output, Top K.

qwen3-max — qwen3-max от QWEN — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость kimi-k2-thinking и qwen3-max 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 144 ₽ (62%), вывод дешевле на 700.8 ₽ (61%).

Контекст kimi-k2-thinking vs qwen3-max

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

qwen3-max может генерировать до 32 768 токенов за запрос.

Модальности kimi-k2-thinking и qwen3-max

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

Возможности kimi-k2-thinking и qwen3-max

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

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры kimi-k2-thinking и qwen3-max в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: kimi-k2-thinking или qwen3-max?

По нашей оценке (4:0), 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: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте kimi-k2-thinking — она поддерживает reasoning.
• 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 144 ₽ (62%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — kimi-k2-thinking дешевле на 700.8 ₽ (61%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 256 000 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI

Когда использовать qwen3-max

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

• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение kimi-k2-thinking и qwen3-max

kimi-k2-thinking (MOONSHOTAI) и qwen3-max (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-max"
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-max — 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-max (4:0)

kimi-k2-thinking выигрывает со счётом 4:0. 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. kimi-k2-thinking выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.