Сравнение моделей DeepSeek V3.2 Exp vs Qwen3 Coder 480B A35B
Сравнение моделей DeepSeek V3.2 Exp vs Qwen3 Coder 480B A35B по цене, контексту и дате релиза.
deepseek/deepseek-v3.2-exp
DeepSeek-V3.2-Exp — экспериментальная языковая модель DeepSeek, выпущенная как промежуточный шаг между V3.1 и будущими архитектурами. Она использует DeepSeek Sparse Attention (DSA) — механизм разреженного внимания, предназначенный для повышения эффективности обучения и инференса на длинном контексте без заметной потери качества. Модель позволяет управлять поведением рассуждений через параметр `reasoning.enabled` и ориентирована прежде всего на исследование архитектурных оптимизаций для long-context сценариев.
qwen/qwen3-coder
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — MoE‑модель генерации кода, разработанная командой Qwen. Она оптимизирована для агентных задач программирования, таких как вызов функций, использование инструментов и рассуждения на длинном контексте по репозиториям. Модель содержит 480 млрд параметров, из которых 35 млрд активируются за проход (8 из 160 экспертов). Цены на эндпоинтах Alibaba зависят от длины контекста. Если запрос превышает 128k входных токенов, применяется повышенная тарификация.