qwen3-30b-a3b vs qwen3.5-plus-02-15

qwen3-30b-a3b и qwen3.5-plus-02-15: ключевые отличия

QWEN предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости qwen3-30b-a3b в 28.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 24.4x раз — qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов.

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 qwen3.5-plus-02-15: Freq. Penalty, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3.5-plus-02-15 — qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость qwen3-30b-a3b и qwen3.5-plus-02-15 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 72.96 ₽ (95%), вывод дешевле на 445.44 ₽ (97%).

Контекст qwen3-30b-a3b vs qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов — это в 24.4x больше, чем 40 960 у qwen3-30b-a3b. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: qwen3-30b-a3b генерирует до 40 960 токенов за запрос, qwen3.5-plus-02-15 — до 65 536. qwen3.5-plus-02-15 может генерировать более длинные ответы.

Модальности qwen3-30b-a3b и qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. qwen3-30b-a3b работает только с текстом.

qwen3.5-plus-02-15 может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-30b-a3b работает только с текстом.

Возможности qwen3-30b-a3b и qwen3.5-plus-02-15

qwen3-30b-a3b предлагает возможности, недоступные в qwen3.5-plus-02-15: Freq. Penalty, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры qwen3-30b-a3b и qwen3.5-plus-02-15 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: qwen3-30b-a3b или qwen3.5-plus-02-15?

По нашей оценке (3:1), qwen3-30b-a3b имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-30b-a3b обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-plus-02-15 — контекст 1 000 000 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-plus-02-15 — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать qwen3-30b-a3b

qwen3-30b-a3b от QWEN — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3-30b-a3b дешевле на 72.96 ₽ (95%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3-30b-a3b дешевле на 445.44 ₽ (97%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Когда использовать qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 40 960 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение qwen3-30b-a3b и qwen3.5-plus-02-15

Обе модели QWEN доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между qwen3-30b-a3b и qwen3.5-plus-02-15 — замена одной строки в коде.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "qwen3-30b-a3b" или "qwen3.5-plus-02-15"
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-30b-a3b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между qwen3-30b-a3b и qwen3.5-plus-02-15 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: qwen3-30b-a3b vs qwen3.5-plus-02-15 (3:1)

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 qwen3.5-plus-02-15 с контекстом 1 000 000. qwen3-30b-a3b выделяется поддержкой Freq. Penalty, Min P, Rep. Penalty.