mistral-small-3.2-24b-instruct vs qwen3.5-122b-a10b

mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3.5-122b-a10b: ключевые отличия

mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3.5-122b-a10b — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости mistral-small-3.2-24b-instruct в 15.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3.5-122b-a10b принимает до 262 144 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 qwen3.5-122b-a10b: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3.5-122b-a10b — qwen3.5-122b-a10b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у mistral-small-3.2-24b-instruct: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.

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

Стоимость mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3.5-122b-a10b в рублях

mistral-small-3.2-24b-instruct 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-small-3.2-24b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 65.28 ₽ (85%), вывод дешевле на 579.84 ₽ (94%).

Контекст mistral-small-3.2-24b-instruct vs qwen3.5-122b-a10b

qwen3.5-122b-a10b принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у mistral-small-3.2-24b-instruct. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: mistral-small-3.2-24b-instruct генерирует до 131 072 токенов за запрос, qwen3.5-122b-a10b — до 65 536. mistral-small-3.2-24b-instruct лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3.5-122b-a10b

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. mistral-small-3.2-24b-instruct работает с изображения, текст, а qwen3.5-122b-a10b — с текст, изображения, видео.

Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.

Возможности mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3.5-122b-a10b

У каждой модели есть уникальные функции: mistral-small-3.2-24b-instruct имеет Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, а qwen3.5-122b-a10b — Log Probs, Reasoning, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3.5-122b-a10b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: mistral-small-3.2-24b-instruct или qwen3.5-122b-a10b?

По нашей оценке (3:1), mistral-small-3.2-24b-instruct имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, mistral-small-3.2-24b-instruct обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-122b-a10b — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3.5-122b-a10b с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
• 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:

• Когда важна экономия на вводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 65.28 ₽ (85%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 579.84 ₽ (94%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать qwen3.5-122b-a10b

qwen3.5-122b-a10b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 131 072 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3.5-122b-a10b

mistral-small-3.2-24b-instruct (MISTRALAI) и qwen3.5-122b-a10b (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 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 "qwen3.5-122b-a10b"
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 qwen3.5-122b-a10b — 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 qwen3.5-122b-a10b (3:1)

mistral-small-3.2-24b-instruct выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует mistral-small-3.2-24b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 34.56 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-122b-a10b с контекстом 262 144. mistral-small-3.2-24b-instruct уникален Freq. Penalty и Logit Bias; qwen3.5-122b-a10b — Log Probs и Reasoning.