Сравнение моделей DeepSeek V3 vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507
Сравнение моделей DeepSeek V3 vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507 по цене, контексту и дате релиза.
deepseek/deepseek-chat
DeepSeek‑V3 — новейшая модель команды DeepSeek, развивающая способности следования инструкциям и программирования по сравнению с предыдущими версиями. Предобученная почти на 15 трлн токенов, по опубликованным оценкам она превосходит другие open‑source модели и соперничает с ведущими закрытыми моделями. Подробности о модели см. в [репозитории DeepSeek‑V3](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3) или в [анонсе запуска](https://api-docs.deepseek.com/news/news1226).
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.