Сравнение моделей Mixtral 8x7B Instruct vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507

Сравнение моделей Mixtral 8x7B Instruct vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507 по цене, контексту и дате релиза.

×
mistralai
Mixtral 8x7B Instruct
mistralai/mixtral-8x7b-instruct

Mixtral 8x7B Instruct — instruction‑модель Mistral на архитектуре Sparse Mixture of Experts, предназначенная для чата и задач следования инструкциям. Она включает 8 экспертов при общем числе 47 млрд параметров и сочетает хорошее качество с эффективным использованием вычислений. Подходит для общих текстовых задач и ассистентных сценариев.

Контекст 32K
Вход / 1M ₽61.56
Выход / 1M ₽61.56
Выпущена 10 Dec 2023
×
qwen
Qwen3 235B A22B Instruct 2507
qwen/qwen3-235b-a22b-2507

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — многоязычная MoE‑модель, настроенная на инструкции, на базе архитектуры Qwen3-235B, с 22B активных параметров на проход. Она оптимизирована для универсальной генерации текста, включая следование инструкциям, логические рассуждения, математику, код и использование инструментов. Модель поддерживает нативный контекст 262K и не реализует «thinking mode» (блоки <think>). По сравнению с базовой версией этот вариант даёт заметные улучшения в покрытии знаний, рассуждениях на длинном контексте, кодинговых бенчмарках и выравнивании под открытые задачи. Она особенно сильна в многоязычном понимании, математических рассуждениях (например, AIME, HMMT) и оценках выравнивания вроде Arena‑Hard и WritingBench.

Контекст 262K
Вход / 1M ₽8.09
Выход / 1M ₽11.40
Выпущена 21 Jul 2025