qwen3.5-397b-a17b vs sonar-deep-research

qwen3.5-397b-a17b и sonar-deep-research: ключевые отличия

qwen3.5-397b-a17b и sonar-deep-research — модели от разных провайдеров (QWEN и PERPLEXITY), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3.5-397b-a17b в 2.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 токенов.

qwen3.5-397b-a17b — qwen3.5-397b-a17b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у sonar-deep-research: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling.

sonar-deep-research — sonar-deep-research от PERPLEXITY — с поддержкой reasoning, с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 384.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость qwen3.5-397b-a17b и sonar-deep-research в рублях

qwen3.5-397b-a17b 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: qwen3.5-397b-a17b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 268.8 ₽ (70%), вывод дешевле на 844.8 ₽ (55%).

Контекст qwen3.5-397b-a17b vs sonar-deep-research

qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у sonar-deep-research. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

qwen3.5-397b-a17b может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

Модальности qwen3.5-397b-a17b и sonar-deep-research

qwen3.5-397b-a17b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. sonar-deep-research работает только с текстом.

qwen3.5-397b-a17b может анализировать изображения (vision), тогда как sonar-deep-research работает только с текстом.

Возможности qwen3.5-397b-a17b и sonar-deep-research

qwen3.5-397b-a17b предлагает возможности, недоступные в sonar-deep-research: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling. Общие: Reasoning.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры qwen3.5-397b-a17b и sonar-deep-research в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: qwen3.5-397b-a17b или sonar-deep-research?

По нашей оценке (4:0), qwen3.5-397b-a17b имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3.5-397b-a17b обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте qwen3.5-397b-a17b — контекст 256 000 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только qwen3.5-397b-a17b поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b от QWEN — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3.5-397b-a17b дешевле на 268.8 ₽ (70%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3.5-397b-a17b дешевле на 844.8 ₽ (55%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 128 000 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Когда использовать sonar-deep-research

sonar-deep-research от PERPLEXITY — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, оптимизированных под экосистему PERPLEXITY

Подключение qwen3.5-397b-a17b и sonar-deep-research

qwen3.5-397b-a17b (QWEN) и sonar-deep-research (PERPLEXITY) 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 "qwen3.5-397b-a17b" или "sonar-deep-research"
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-397b-a17b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между qwen3.5-397b-a17b и sonar-deep-research — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: qwen3.5-397b-a17b vs sonar-deep-research (4:0)

qwen3.5-397b-a17b выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует qwen3.5-397b-a17b (ввод 115.2 ₽, вывод 691.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-397b-a17b с контекстом 256 000. qwen3.5-397b-a17b выделяется поддержкой Logit Bias, Min P, Rep. Penalty.