mistral-small-3.2-24b-instruct vs qwen3-coder-next

mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-coder-next: ключевые отличия

mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости mistral-small-3.2-24b-instruct в 7.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder-next 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.

qwen3-coder-next — qwen3-coder-next от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, 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 14 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-coder-next 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 26.88 ₽ (70%), вывод дешевле на 253.44 ₽ (88%).

Контекст mistral-small-3.2-24b-instruct vs qwen3-coder-next

qwen3-coder-next 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-coder-next — до 65 536. mistral-small-3.2-24b-instruct лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-coder-next

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

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

Возможности mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-coder-next

Обе модели поддерживают одинаковый набор ключевых возможностей. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

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

Как выбрать: mistral-small-3.2-24b-instruct или qwen3-coder-next?

По нашей оценке (2:1), 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-coder-next — контекст 262 144 токенов.
• 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:

• Когда важна экономия на вводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 26.88 ₽ (70%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 253.44 ₽ (88%) за 1M токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать qwen3-coder-next

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

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 131 072 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-coder-next

mistral-small-3.2-24b-instruct (MISTRALAI) и qwen3-coder-next (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-small-3.2-24b-instruct" или "qwen3-coder-next"
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-coder-next — 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-coder-next (2:1)

mistral-small-3.2-24b-instruct выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует mistral-small-3.2-24b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 34.56 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144.