mistral-small-3.2-24b-instruct vs qwen3-30b-a3b

mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-30b-a3b: ключевые отличия

mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-30b-a3b — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-30b-a3b в 2.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.2x раз — mistral-small-3.2-24b-instruct принимает до 131 072 токенов.

mistral-small-3.2-24b-instruct — mistral-small-3.2-24b-instruct от MISTRALAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-30b-a3b: Logit Bias.

qwen3-30b-a3b — qwen3-30b-a3b от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 3.84 ₽/1M токенов, контекст 40 960 токенов. Уникальные возможности, которых нет у mistral-small-3.2-24b-instruct: Reasoning.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 13 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-30b-a3b в рублях

qwen3-30b-a3b 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: qwen3-30b-a3b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 7.68 ₽ (67%), вывод дешевле на 19.2 ₽ (56%).

Контекст mistral-small-3.2-24b-instruct vs qwen3-30b-a3b

mistral-small-3.2-24b-instruct принимает до 131 072 токенов — это в 3.2x больше, чем 40 960 у qwen3-30b-a3b. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: mistral-small-3.2-24b-instruct генерирует до 131 072 токенов за запрос, qwen3-30b-a3b — до 40 960. mistral-small-3.2-24b-instruct лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-30b-a3b

mistral-small-3.2-24b-instruct — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст. qwen3-30b-a3b работает только с текстом.

mistral-small-3.2-24b-instruct может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-30b-a3b работает только с текстом.

Возможности mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-30b-a3b

У каждой модели есть уникальные функции: mistral-small-3.2-24b-instruct имеет Logit Bias, а qwen3-30b-a3b — Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-30b-a3b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: mistral-small-3.2-24b-instruct или qwen3-30b-a3b?

По нашей оценке (1:3), qwen3-30b-a3b лидирует. Однако mistral-small-3.2-24b-instruct может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-30b-a3b будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте mistral-small-3.2-24b-instruct — контекст 131 072 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3-30b-a3b с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только mistral-small-3.2-24b-instruct поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать mistral-small-3.2-24b-instruct

mistral-small-3.2-24b-instruct от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 131 072 vs 40 960 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать qwen3-30b-a3b

qwen3-30b-a3b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3-30b-a3b дешевле на 7.68 ₽ (67%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3-30b-a3b дешевле на 19.2 ₽ (56%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-30b-a3b

mistral-small-3.2-24b-instruct (MISTRALAI) и qwen3-30b-a3b (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 "mistral-small-3.2-24b-instruct" или "qwen3-30b-a3b"
response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-small-3.2-24b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-30b-a3b — 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-small-3.2-24b-instruct vs qwen3-30b-a3b (1:3)

qwen3-30b-a3b выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-30b-a3b (ввод 3.84 ₽, вывод 15.36 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте mistral-small-3.2-24b-instruct с контекстом 131 072. mistral-small-3.2-24b-instruct уникален Logit Bias; qwen3-30b-a3b — Reasoning.