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

MISTRALAI vs QWEN. mistral-small-3.2-24b-instruct в 30.0x раз дешевле по стоимости. Контекст: 131 072 vs 262 144 токенов. Возможности: 15 vs 11 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

3:1
mistral-small-3.2-24b-instruct выигрывает по большинству параметров
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

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

mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-max-thinking — 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-thinking принимает до 262 144 токенов.

mistral-small-3.2-24b-instructmistral-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-thinking: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3-max-thinkingqwen3-max-thinking от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у mistral-small-3.2-24b-instruct: 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 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-max-thinking 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.

Ввод (1M токенов)
mistral-small-3.2-24b-instruct
11.52
qwen3-max-thinking
230.4
Вывод (1M токенов)
mistral-small-3.2-24b-instruct
34.56
qwen3-max-thinking
1152
Cache Read (1M)
mistral-small-3.2-24b-instruct
5.4
qwen3-max-thinking
0

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-thinking

qwen3-max-thinking 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.

Контекстное окно (вход)
mistral-small-3.2-24b-instruct131 072
qwen3-max-thinking262 144
Макс. вывод (токены)
mistral-small-3.2-24b-instruct131 072
qwen3-max-thinking32 768

По длине вывода: mistral-small-3.2-24b-instruct генерирует до 131 072 токенов за запрос, qwen3-max-thinking — 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-thinking

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

mistral-small-3.2-24b-instruct
Принимает на вход
🖼️ Изображения💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
qwen3-max-thinking
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

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

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

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-max-thinking — Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
mistral-small-3.2-24b-instruct
qwen3-max-thinking
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
mistral-small-3.2-24b-instruct
qwen3-max-thinking
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
mistral-small-3.2-24b-instruct
qwen3-max-thinking
Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
mistral-small-3.2-24b-instruct
qwen3-max-thinking

Полная таблица сравнения характеристик

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

Характеристикаmistral-small-3.2-24b-instructqwen3-max-thinking
Провайдер
MISTRALAI
QWEN
Цена ввода (1M)11.52230.4
Цена вывода (1M)34.561152
Контекст131 072 токенов262 144 токенов
Макс. вывод131 072 токенов32 768 токенов
Модальности вводаИзображения, ТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторMistralQwen
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
Reasoning

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

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-thinking — контекст 262 144 токенов.
  • Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3-max-thinking 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:

  • 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 анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
  • Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking 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-max-thinking

mistral-small-3.2-24b-instruct (MISTRALAI) и qwen3-max-thinking (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-max-thinking"
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-thinking — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Что лучше: mistral-small-3.2-24b-instruct или qwen3-max-thinking?
Можно ли использовать mistral-small-3.2-24b-instruct и qwen3-max-thinking в одном проекте?
mistral-small-3.2-24b-instruct или qwen3-max-thinking — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к mistral-small-3.2-24b-instruct?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как отправить изображение в модель?
Как начать использовать mistral-small-3.2-24b-instruct через AITUNNEL?

Итог: mistral-small-3.2-24b-instruct vs qwen3-max-thinking (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-thinking с контекстом 262 144. mistral-small-3.2-24b-instruct уникален Freq. Penalty и Logit Bias; qwen3-max-thinking — Reasoning.

Попробуйте обе модели через AITUNNEL

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту