Сравнение моделей DeepSeek V3.1 vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507

× 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.

× qwen/qwen3-235b-a22b-2507

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — многоязычная MoE‑модель, настроенная на инструкции, на базе архитектуры Qwen3-235B, с 22B активных параметров на проход. Она оптимизирована для универсальной генерации текста, включая следование инструкциям, логические рассуждения, математику, код и использование инструментов. Модель поддерживает нативный контекст 262K и не реализует «thinking mode» (блоки <think>). По сравнению с базовой версией этот вариант даёт заметные улучшения в покрытии знаний, рассуждениях на длинном контексте, кодинговых бенчмарках и выравнивании под открытые задачи. Она особенно сильна в многоязычном понимании, математических рассуждениях (например, AIME, HMMT) и оценках выравнивания вроде Arena‑Hard и WritingBench.