mistral-nemo и qwen3.5-plus-02-15: ключевые отличия
mistral-nemo и qwen3.5-plus-02-15 — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости mistral-nemo в 46.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 7.6x раз — qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов.
mistral-nemo — mistral-nemo от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 3.84 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3.5-plus-02-15: Freq. Penalty, 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. Уникальные возможности, которых нет у mistral-nemo: Reasoning.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость mistral-nemo и qwen3.5-plus-02-15 в рублях
mistral-nemo 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: mistral-nemo обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 72.96 ₽ (95%), вывод дешевле на 453.12 ₽ (98%).
Контекст mistral-nemo vs qwen3.5-plus-02-15
qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов — это в 7.6x больше, чем 131 072 у mistral-nemo. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: mistral-nemo генерирует до 16 384 токенов за запрос, qwen3.5-plus-02-15 — до 65 536. qwen3.5-plus-02-15 может генерировать более длинные ответы.
Модальности mistral-nemo и qwen3.5-plus-02-15
qwen3.5-plus-02-15 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. mistral-nemo работает только с текстом.
qwen3.5-plus-02-15 может анализировать изображения (vision), тогда как mistral-nemo работает только с текстом.
Возможности mistral-nemo и qwen3.5-plus-02-15
У каждой модели есть уникальные функции: mistral-nemo имеет Freq. Penalty, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, а qwen3.5-plus-02-15 — Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры mistral-nemo и qwen3.5-plus-02-15 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | mistral-nemo | qwen3.5-plus-02-15 |
|---|---|---|
| Провайдер | MISTRALAI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 3.84 ₽ ✓ | 76.8 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 7.68 ₽ ✓ | 460.8 ₽ |
| Контекст | 131 072 токенов | 1 000 000 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения, Видео |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Mistral | Qwen3 |
| Freq. Penalty | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | — |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Rep. Penalty | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | — |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Reasoning | — | ✓ |
Как выбрать: mistral-nemo или qwen3.5-plus-02-15?
По нашей оценке (3:1), mistral-nemo имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, mistral-nemo обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-plus-02-15 — контекст 1 000 000 токенов.
- Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3.5-plus-02-15 с поддержкой reasoning.
- 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
modelв запросе.
Когда использовать mistral-nemo
mistral-nemo от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — mistral-nemo дешевле на 72.96 ₽ (95%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — mistral-nemo дешевле на 453.12 ₽ (98%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI
Когда использовать qwen3.5-plus-02-15
qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 131 072 токенов
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение mistral-nemo и qwen3.5-plus-02-15
mistral-nemo (MISTRALAI) 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 14 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "mistral-nemo" или "qwen3.5-plus-02-15"
response = client.chat.completions.create(
model="mistral-nemo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между mistral-nemo 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: mistral-nemo vs qwen3.5-plus-02-15 (3:1)
mistral-nemo выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует mistral-nemo (ввод 3.84 ₽, вывод 7.68 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-plus-02-15 с контекстом 1 000 000. mistral-nemo уникален Freq. Penalty и Min P; qwen3.5-plus-02-15 — Reasoning.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.