minimax-m2-her vs qwen3-coder

minimax-m2-her и qwen3-coder: ключевые отличия

minimax-m2-her и qwen3-coder — модели от разных провайдеров (MINIMAX и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По стоимости модели практически идентичны. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — qwen3-coder принимает до 262 144 токенов.

minimax-m2-her — minimax-m2-her от MINIMAX. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 65 536 токенов.

qwen3-coder — qwen3-coder от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у minimax-m2-her: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Stop Sequences, Function Calling, Top K.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 8 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость minimax-m2-her и qwen3-coder в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: Обе модели стоят одинаково по сумме входных и выходных токенов. Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст minimax-m2-her vs qwen3-coder

qwen3-coder принимает до 262 144 токенов — это в 4.0x больше, чем 65 536 у minimax-m2-her. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: minimax-m2-her генерирует до 2 048 токенов за запрос, qwen3-coder — до 262 000. qwen3-coder может генерировать более длинные ответы.

Модальности minimax-m2-her и qwen3-coder

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

Возможности minimax-m2-her и qwen3-coder

qwen3-coder предлагает возможности, недоступные в minimax-m2-her: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Stop Sequences, Function Calling, Top K. Общие: .

Полная таблица сравнения характеристик

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

Как выбрать: minimax-m2-her или qwen3-coder?

По нашей оценке (0:2), qwen3-coder лидирует. Однако minimax-m2-her может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Обе модели стоят одинаково — выбирайте по функционалу.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder — контекст 262 144 токенов.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать minimax-m2-her

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

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 10%
• Для задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX

Когда использовать qwen3-coder

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

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 65 536 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение minimax-m2-her и qwen3-coder

minimax-m2-her (MINIMAX) и qwen3-coder (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 8 моделей.

from openai import OpenAI

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

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

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

Переключение между minimax-m2-her и qwen3-coder — 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-her vs qwen3-coder (0:2)

qwen3-coder выигрывает со счётом 2:0. Для длинных документов выбирайте qwen3-coder с контекстом 262 144. qwen3-coder выделяется поддержкой Freq. Penalty, Pres. Penalty, Stop Sequences.