qwen3-coder-next vs sonar-deep-research

qwen3-coder-next и sonar-deep-research: ключевые отличия

qwen3-coder-next и sonar-deep-research — модели от разных провайдеров (QWEN и PERPLEXITY), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-next в 5.9x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 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. 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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder-next: Reasoning.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость qwen3-coder-next и sonar-deep-research в рублях

qwen3-coder-next 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-coder-next обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 345.6 ₽ (90%), вывод дешевле на 1248 ₽ (81%).

Контекст qwen3-coder-next vs sonar-deep-research

qwen3-coder-next принимает до 262 144 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-coder-next может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

Модальности qwen3-coder-next и sonar-deep-research

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности qwen3-coder-next и sonar-deep-research

У каждой модели есть уникальные функции: qwen3-coder-next имеет Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, а sonar-deep-research — Reasoning. Общие: .

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры qwen3-coder-next и sonar-deep-research в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: qwen3-coder-next или sonar-deep-research?

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

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-next обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте qwen3-coder-next — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит sonar-deep-research с поддержкой reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать qwen3-coder-next

qwen3-coder-next от QWEN — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder-next дешевле на 345.6 ₽ (90%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-next дешевле на 1248 ₽ (81%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 128 000 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Когда использовать sonar-deep-research

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

• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему PERPLEXITY

Подключение qwen3-coder-next и sonar-deep-research

qwen3-coder-next (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-coder-next" или "sonar-deep-research"
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-coder-next",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между qwen3-coder-next 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-coder-next vs sonar-deep-research (4:0)

qwen3-coder-next выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует qwen3-coder-next (ввод 38.4 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144. qwen3-coder-next уникален Logit Bias и Min P; sonar-deep-research — Reasoning.