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

Сравнение моделей DeepSeek V3.1 vs Qwen3 235B A22B Thinking 2507 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
Qwen3 235B A22B Thinking 2507
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — высокопроизводительная open‑weight MoE‑модель, оптимизированная для сложных задач рассуждений. Она активирует 22B из 235B параметров на проход и нативно поддерживает контекст до 262 144 токенов. Этот вариант «только thinking» усиливает структурированное логическое мышление, математику, науку и длинные генерации, показывая сильные результаты на бенчмарках AIME, SuperGPQA, LiveCodeBench и MMLU‑Redux. Модель принудительно использует специальный режим рассуждений (</think>) и рассчитана на большие объёмы вывода (до 81 920 токенов) в сложных доменах. Модель настроена на инструкции и отлично справляется с пошаговыми рассуждениями, использованием инструментов, агентными рабочими процессами и многоязычными задачами. Этот релиз — наиболее мощный open‑source вариант в серии Qwen3‑235B, превосходящий многие закрытые модели в задачах структурированных рассуждений.

Контекст 131K
Вход / 1M ₽26.22
Выход / 1M ₽262.20
Выпущена 25 Jul 2025