mistral-small-3.2-24b-instruct vs qwen3-max

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

mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-max — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости mistral-small-3.2-24b-instruct в 30.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-max принимает до 256 000 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-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Structured Output, Top K.

qwen3-max — qwen3-max от QWEN — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-max 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 218.88 ₽ (95%), вывод дешевле на 1117.44 ₽ (97%).

Контекст mistral-small-3.2-24b-instruct vs qwen3-max

qwen3-max принимает до 256 000 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-max — до 32 768. mistral-small-3.2-24b-instruct лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-max

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

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

Возможности mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-max

mistral-small-3.2-24b-instruct предлагает возможности, недоступные в qwen3-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Structured Output, Top K. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

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

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

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-max — контекст 256 000 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 218.88 ₽ (95%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 1117.44 ₽ (97%) за 1M токенов
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать qwen3-max

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

• Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 131 072 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-max

mistral-small-3.2-24b-instruct (MISTRALAI) и qwen3-max (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-max"
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-max — 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-max (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-max с контекстом 256 000. mistral-small-3.2-24b-instruct выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.