minimax-m2-her vs qwen3-max-thinking

minimax-m2-her и qwen3-max-thinking: ключевые отличия

minimax-m2-her и qwen3-max-thinking — модели от разных провайдеров (MINIMAX и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости minimax-m2-her в 4.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — qwen3-max-thinking принимает до 262 144 токенов.

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

qwen3-max-thinking — qwen3-max-thinking от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у minimax-m2-her: Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 9 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость minimax-m2-her и qwen3-max-thinking в рублях

minimax-m2-her 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-her 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-her vs qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking 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-max-thinking — до 32 768. qwen3-max-thinking может генерировать более длинные ответы.

Модальности minimax-m2-her и qwen3-max-thinking

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

Возможности minimax-m2-her и qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking предлагает возможности, недоступные в minimax-m2-her: Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Общие: .

Полная таблица сравнения характеристик

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

Как выбрать: minimax-m2-her или qwen3-max-thinking?

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

• Бюджет: Если бюджет ограничен, minimax-m2-her обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-max-thinking — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3-max-thinking с поддержкой reasoning.
• 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:

• Когда важна экономия на вводе — minimax-m2-her дешевле на 172.8 ₽ (75%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — minimax-m2-her дешевле на 921.6 ₽ (80%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 10%
• Для задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX

Когда использовать qwen3-max-thinking

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

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 65 536 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение minimax-m2-her и qwen3-max-thinking

minimax-m2-her (MINIMAX) и qwen3-max-thinking (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 9 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-max-thinking"
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-max-thinking — 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-max-thinking (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует minimax-m2-her (ввод 57.6 ₽, вывод 230.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-max-thinking с контекстом 262 144. qwen3-max-thinking выделяется поддержкой Pres. Penalty, Reasoning, Response Format.