Сравнение моделей DeepSeek V3.1 Terminus vs Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Сравнение моделей DeepSeek V3.1 Terminus vs Qwen3 235B A22B Thinking 2507 по цене, контексту и дате релиза.
deepseek/deepseek-v3.1-terminus
DeepSeek‑V3.1 Terminus — обновление [DeepSeek V3.1](/deepseek/deepseek-chat-v3.1), сохраняющее базовые возможности модели и улучшающее согласованность языка, агентные функции и поведение в задачах программирования и поиска. Это крупная гибридная модель рассуждений с режимами thinking и non‑thinking, расширенная двухфазным обучением на длинном контексте и оптимизированная для более эффективного инференса. Модель улучшает работу с инструментами, генерацию кода и общую эффективность рассуждений, поддерживает structured tool calling, code agents и search agents и хорошо подходит для исследований, программирования и агентных workflow. Управление режимом рассуждений доступно через параметр `reasoning.enabled`.
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.