Сравнение моделей R1 0528 vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507

Сравнение моделей R1 0528 vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507 по цене, контексту и дате релиза.

×
deepseek
R1 0528
deepseek/deepseek-r1-0528

Обновление от 28 мая для [исходной модели DeepSeek R1](/deepseek/deepseek-r1). Производительность на уровне [OpenAI o1](/openai/o1), но с открытым исходным кодом и полностью открытыми токенами рассуждений. Размер — 671B параметров, из них 37B активны за один проход инференса. Полностью open‑source модель.

Контекст 163K
Вход / 1M ₽57.00
Выход / 1M ₽245.10
Выпущена 28 May 2025
×
qwen
Qwen3 235B A22B Instruct 2507
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.

Контекст 262K
Вход / 1M ₽8.09
Выход / 1M ₽11.40
Выпущена 21 Jul 2025