minimax-m2.5 vs qwen3-max

minimax-m2.5 и qwen3-max: ключевые отличия

minimax-m2.5 и qwen3-max — модели от разных провайдеров (MINIMAX и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости minimax-m2.5 в 4.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — qwen3-max принимает до 256 000 токенов.

minimax-m2.5 — minimax-m2.5 от MINIMAX — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 196 608 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 196 608 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Reasoning, Reasoning Effort, Rep. Penalty, Stop Sequences, Structured Output, Top K, Top Log Probs.

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 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость minimax-m2.5 и qwen3-max в рублях

minimax-m2.5 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: minimax-m2.5 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 172.8 ₽ (75%), вывод дешевле на 921.6 ₽ (80%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст minimax-m2.5 vs qwen3-max

qwen3-max принимает до 256 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 196 608 у minimax-m2.5. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: minimax-m2.5 генерирует до 65 536 токенов за запрос, qwen3-max — до 32 768. minimax-m2.5 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности minimax-m2.5 и qwen3-max

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

Возможности minimax-m2.5 и qwen3-max

minimax-m2.5 предлагает возможности, недоступные в qwen3-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Reasoning, Reasoning Effort, Rep. Penalty, Stop Sequences, Structured Output, Top K, Top Log Probs. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры minimax-m2.5 и qwen3-max в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: minimax-m2.5 или qwen3-max?

По нашей оценке (3:1), minimax-m2.5 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, minimax-m2.5 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-max — контекст 256 000 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте minimax-m2.5 — она поддерживает reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать minimax-m2.5

minimax-m2.5 от MINIMAX — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — minimax-m2.5 дешевле на 172.8 ₽ (75%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — minimax-m2.5 дешевле на 921.6 ₽ (80%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 9.67%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX

Когда использовать qwen3-max

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

• Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 196 608 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение minimax-m2.5 и qwen3-max

minimax-m2.5 (MINIMAX) и qwen3-max (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 18 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "minimax-m2.5" или "qwen3-max"
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между minimax-m2.5 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: minimax-m2.5 vs qwen3-max (3:1)

minimax-m2.5 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует minimax-m2.5 (ввод 57.6 ₽, вывод 230.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-max с контекстом 256 000. minimax-m2.5 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.