Qwen: Qwen2.5 7B InstructQwen: Qwen3 Coder Next
Живое сравнение из каталога AI Gateway: цены в рублях, контекст и возможности. Обе модели доступны через один OpenAI-совместимый API — переключение одним параметром model.
| Параметр | Qwen: Qwen2.5 7B Instruct | Qwen: Qwen3 Coder Next |
|---|---|---|
| Цена, ₽/1М токенов | 26 | 125 |
| Ввод, ₽/1М | 11 | 17 |
| Вывод, ₽/1М | 26 | 125 |
| Контекст | 33K | 262K |
| Категория | Чат | Чат |
| Модальность | Текст | Текст |
| Возможности | Инструменты, JSON-режим | Инструменты, JSON-режим |
| Доступ | От тарифа Go | От тарифа Go |
Зелёным — лучшее значение. Цены каталога обновляются автоматически.
Чем Qwen: Qwen2.5 7B Instruct отличается от Qwen: Qwen3 Coder Next
Qwen: Qwen2.5 7B Instruct дешевле: 26 ₽ за 1 млн токенов против 125 ₽ у Qwen: Qwen3 Coder Next — разница в 4,8 раза. На объёме 10 млн токенов в месяц это 992 ₽ разницы в счёте.
Вывод у Qwen: Qwen3 Coder Next дороже ввода в 7,3 раза, у Qwen: Qwen2.5 7B Instruct — в 2,5 раза. Если задача генерирует длинные ответы, а не читает документы, выгоднее Qwen: Qwen2.5 7B Instruct.
Контекст Qwen: Qwen3 Coder Next — 262K против 33K: примерно 403 страниц текста за один запрос против 50. Для анализа больших документов и кодовых баз это решающее отличие.
Когда какую выбирать
Qwen: Qwen2.5 7B Instruct — дешевле за 1 млн токенов — выгоднее на массовых задачах.
Qwen: Qwen3 Coder Next — длиннее контекст — большие документы и кодовые базы целиком.
Подключение
Один и тот же код — меняется только параметр модели:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://ai-gatewey.ru/v1",
api_key="sk-aigate-ваш_ключ",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen-2.5-7b-instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Попробуйте обе в деле
Один ключ и один OpenAI-совместимый API: Qwen: Qwen2.5 7B Instruct и Qwen: Qwen3 Coder Next — переключение одним параметром model.