DeepSeek R1 vs Qwen3.5 9b

DeepSeek R1 и Qwen3.5 9b: ключевые отличия

DeepSeek R1 и Qwen3.5 9b — модели от разных провайдеров (DEEPSEEK и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Qwen3.5 9b в 6.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.6x раз — Qwen3.5 9b принимает до 262 144 токенов.

DeepSeek R1 — DeepSeek R1 от DEEPSEEK — с большим контекстом 163 840 токенов. Стоимость ввода 100.00 ₽/1M токенов, контекст 163 840 токенов.

Qwen3.5 9b — Qwen3.5 9b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 34.00 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у DeepSeek R1: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.

Стоимость DeepSeek R1 и Qwen3.5 9b в рублях

Qwen3.5 9b дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: Qwen3.5 9b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 66 ₽ (66%), вывод дешевле на 380 ₽ (88%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст DeepSeek R1 vs Qwen3.5 9b

Qwen3.5 9b принимает до 262 144 токенов — это в 1.6x больше, чем 163 840 у DeepSeek R1. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Qwen3.5 9b может генерировать до 40 960 токенов за запрос.

Модальности DeepSeek R1 и Qwen3.5 9b

Qwen3.5 9b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. DeepSeek R1 работает только с текстом.

Qwen3.5 9b может анализировать изображения (vision), тогда как DeepSeek R1 работает только с текстом.

Возможности DeepSeek R1 и Qwen3.5 9b

Qwen3.5 9b предлагает возможности, недоступные в DeepSeek R1: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры DeepSeek R1 и Qwen3.5 9b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: DeepSeek R1 или Qwen3.5 9b?

По нашей оценке (0:4), Qwen3.5 9b лидирует. Однако DeepSeek R1 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, Qwen3.5 9b будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит Qwen3.5 9b — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит Qwen3.5 9b с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен Qwen3.5 9b — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать DeepSeek R1

DeepSeek R1 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 30%
• Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK

Когда использовать Qwen3.5 9b

Qwen3.5 9b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — Qwen3.5 9b дешевле на 66 ₽ (66%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — Qwen3.5 9b дешевле на 380 ₽ (88%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 163 840 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение DeepSeek R1 и Qwen3.5 9b

DeepSeek R1 (DEEPSEEK) и Qwen3.5 9b (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "deepseek-r1" или "qwen3.5-9b"
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между DeepSeek R1 и Qwen3.5 9b — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: DeepSeek R1 vs Qwen3.5 9b (0:4)

Qwen3.5 9b выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует Qwen3.5 9b (ввод 34 ₽, вывод 50 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Qwen3.5 9b с контекстом 262 144. Qwen3.5 9b выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.