Сравнение моделей DeepSeek V3.2 vs MiniMax M2.1

Сравнение моделей DeepSeek V3.2 vs MiniMax M2.1 по цене, контексту и дате релиза.

×
deepseek
DeepSeek V3.2
deepseek/deepseek-v3.2

DeepSeek‑V3.2 — большая языковая модель, сочетающая высокую вычислительную эффективность с сильными рассуждениями и агентным использованием инструментов. Она использует DeepSeek Sparse Attention (DSA), чтобы снижать стоимость обучения и инференса без заметной потери качества на длинном контексте, а масштабируемое постобучение с подкреплением дополнительно усиливает reasoning‑возможности. Модель хорошо подходит для сложных сценариев с кодом, поиском и использованием инструментов, а режим рассуждений можно включать и выключать через параметр `reasoning.enabled`.

Контекст 163K
Вход / 1M ₽29.64
Выход / 1M ₽43.32
Выпущена 1 Dec 2025
×
minimax
MiniMax M2.1
minimax/minimax-m2.1

MiniMax-M2.1 — лёгкая языковая модель, оптимизированная для программирования, агентных workflow и современной разработки приложений. При небольшом числе активных параметров она сохраняет низкую задержку, хорошую масштабируемость и высокую эффективность по стоимости. Подходит для IDE, кодинговых инструментов и ассистентов общего назначения, где важны быстрые и чистые ответы.

Контекст 196K
Вход / 1M ₽30.78
Выход / 1M ₽108.30
Выпущена 23 Dec 2025