Сравнение моделей Hermes 3 405B Instruct vs Qwen3 Next 80B A3B Instruct

Сравнение моделей Hermes 3 405B Instruct vs Qwen3 Next 80B A3B Instruct по цене, контексту и дате релиза.

×
nousresearch
Hermes 3 405B Instruct
nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

Hermes 3 — универсальная языковая модель со множеством улучшений по сравнению с Hermes 2, включая продвинутые агентные возможности, значительно улучшенный ролевой диалог, рассуждения, многоходовые беседы, устойчивость на длинном контексте и улучшения по всем направлениям. Hermes 3 405B — полноразмерный fine-tune базовой модели Llama‑3.1 405B, ориентированный на более точное выравнивание поведения модели под пользователя и расширенный контроль над ответами. Серия Hermes 3 развивает набор возможностей Hermes 2, включая более мощные и надёжные вызовы функций и структурированные выходы, универсальные функции ассистента и улучшенные навыки генерации кода. Hermes 3 конкурентоспособна, а иногда и превосходит, модели Llama‑3.1 Instruct по общим возможностям, при этом сильные и слабые стороны различаются между двумя линиями.

Контекст 131K
Вход / 1M ₽114.00
Выход / 1M ₽114.00
Выпущена 16 Aug 2024
×
qwen
Qwen3 Next 80B A3B Instruct
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — чат‑модель серии Qwen3‑Next, настроенная на инструкции и оптимизированная для быстрых, стабильных ответов без «thinking»‑трейсов. Она нацелена на сложные задачи рассуждений, генерации кода, знаний и многоязычного использования, сохраняя устойчивость в выравнивании и форматировании. По сравнению с предыдущими Qwen3 instruct‑вариантами, модель делает акцент на более высокую пропускную способность и стабильность на ультрадлинных входах и многоходовых диалогах, что делает её хорошо подходящей для RAG, использования инструментов и агентных рабочих процессов, где важны последовательные финальные ответы без видимой цепочки рассуждений. Модель использует масштаб‑эффективное обучение и декодирование для улучшения параметрической эффективности и скорости инференса и проверена на широком наборе публичных бенчмарков, где достигает или приближается к более крупным системам Qwen3 в ряде категорий, превосходя более ранние средние базовые модели. Лучше всего подходит как общий ассистент, помощник по коду и решатель задач на длинном контексте в продакшене, где предпочтительны детерминированные ответы, строго следующие инструкциям.

Контекст 262K
Вход / 1M ₽10.26
Выход / 1M ₽125.40
Выпущена 11 Sep 2025