Сравнение моделей DeepSeek V3.1 vs Qwen2.5 VL 32B Instruct

Сравнение моделей DeepSeek V3.1 vs Qwen2.5 VL 32B Instruct по цене, контексту и дате релиза.

×
deepseek
DeepSeek V3.1
deepseek/deepseek-chat-v3.1

DeepSeek‑V3.1 — крупная гибридная модель рассуждений с режимами thinking и non‑thinking, построенная на базе DeepSeek‑V3 и дообученная для длинного контекста. Она использует FP8‑microscaling для более эффективного инференса, улучшает работу с инструментами и генерацию кода и подходит для сложных агентных сценариев. Модель поддерживает structured tool calling, code agents и search agents, а режим рассуждений можно контролировать через параметр `reasoning.enabled`. Она приходит на смену [DeepSeek V3‑0324](/deepseek/deepseek-chat-v3-0324) и хорошо подходит для исследований, программирования и общего аналитического использования.

Контекст 32K
Вход / 1M ₽23.94
Выход / 1M ₽90.06
Выпущена 21 Aug 2025
×
qwen
Qwen2.5 VL 32B Instruct
qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct

Qwen2.5-VL-32B — мультимодальная vision‑language модель, дообученная с подкреплением для более сильных математических рассуждений, структурированных выходов и визуального решения задач. Она хорошо справляется с визуальным анализом, включая распознавание объектов, интерпретацию текста на изображениях и точную локализацию событий в длинных видео. Модель подходит для мультимодальной аналитики, OCR‑сценариев, задач математики и генерации кода.

Контекст 128K
Вход / 1M ₽22.80
Выход / 1M ₽68.40
Выпущена 24 Mar 2025