Сравнение моделей DeepSeek V3.1 Terminus vs Qwen3.5-122B-A10B

Сравнение моделей DeepSeek V3.1 Terminus vs Qwen3.5-122B-A10B по цене, контексту и дате релиза.

×
deepseek
DeepSeek V3.1 Terminus
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`.

Контекст 163K
Вход / 1M ₽23.94
Выход / 1M ₽90.06
Выпущена 22 Sep 2025
×
qwen
Qwen3.5-122B-A10B
qwen/qwen3.5-122b-a10b

Нативная vision‑language модель Qwen3.5 122B‑A10B построена на гибридной архитектуре, объединяющей линейное внимание с разреженной MoE‑моделью, что обеспечивает более высокую эффективность инференса. По общей производительности эта модель уступает только Qwen3.5‑397B‑A17B. Её текстовые возможности существенно превосходят Qwen3‑235B‑2507, а визуальные — превосходят Qwen3‑VL‑235B.

Контекст 262K
Вход / 1M ₽33.06
Выход / 1M ₽330.60
Выпущена 25 Feb 2026