Сравнение моделей DeepSeek V3.2 vs Qwen3 VL 30B A3B Instruct

Сравнение моделей DeepSeek V3.2 vs Qwen3 VL 30B A3B Instruct 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
×
qwen
Qwen3 VL 30B A3B Instruct
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — мультимодальная модель, объединяющая сильную генерацию текста с визуальным пониманием изображений и видео. Instruct‑вариант оптимизирован под следование инструкциям для общих мультимодальных задач. Она отлично справляется с восприятием реальных/синтетических категорий, 2D/3D пространственной привязкой и длинным визуальным пониманием, показывая конкурентные результаты на мультимодальных бенчмарках. Для агентных сценариев она поддерживает многоизображенные многоходовые инструкции, выравнивание по таймлайнам видео, автоматизацию GUI и визуальное программирование — от эскизов до отладки UI. Текстовая производительность соответствует флагманским моделям Qwen3, что делает её подходящей для document AI, OCR, помощи в UI, пространственных задач и исследований агентных систем.

Контекст 131K
Вход / 1M ₽17.10
Выход / 1M ₽68.40
Выпущена 6 Oct 2025