Сравнение моделей DeepSeek V3 vs Qwen3 Next 80B A3B Instruct

Сравнение моделей DeepSeek V3 vs Qwen3 Next 80B A3B Instruct по цене, контексту и дате релиза.

×
deepseek
DeepSeek V3
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).

Контекст 163K
Вход / 1M ₽36.48
Выход / 1M ₽101.46
Выпущена 26 Dec 2024
×
qwen
Qwen3 Next 80B A3B Instruct
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — чат‑модель серии Qwen3‑Next, настроенная на инструкции и оптимизированная для быстрых, стабильных ответов без «thinking»‑трейсов. Она нацелена на сложные задачи рассуждений, генерации кода, знаний и многоязычного использования, сохраняя устойчивость в выравнивании и форматировании. По сравнению с предыдущими Qwen3 instruct‑вариантами, модель делает акцент на более высокую пропускную способность и стабильность на ультрадлинных входах и многоходовых диалогах, что делает её хорошо подходящей для RAG, использования инструментов и агентных рабочих процессов, где важны последовательные финальные ответы без видимой цепочки рассуждений. Модель использует масштаб‑эффективное обучение и декодирование для улучшения параметрической эффективности и скорости инференса и проверена на широком наборе публичных бенчмарков, где достигает или приближается к более крупным системам Qwen3 в ряде категорий, превосходя более ранние средние базовые модели. Лучше всего подходит как общий ассистент, помощник по коду и решатель задач на длинном контексте в продакшене, где предпочтительны детерминированные ответы, строго следующие инструкциям.

Контекст 262K
Вход / 1M ₽10.26
Выход / 1M ₽125.40
Выпущена 11 Sep 2025