Qwen или DeepSeek: кому доверить извлечение фактов из переписки?

Когда нейросеть пересказывает переписку, она может незаметно превратить обсуждение в договорённость. В сравнении Qwen и DeepSeek для этой задачи важнее не красота сводки, а сохранение автора, времени и статуса каждого утверждения.

В Чатиуме можно сделать журнал договорённостей, который показывает рядом вывод модели и исходное сообщение. Тогда вы проверяете конкретный факт, а не заново перечитываете всю переписку после каждой генерации.

Какие версии сравниваем

Для воспроизводимого примера возьмём Qwen3.8 Flash и DeepSeek V4.1 Flash 1017. По каталогу OpenRouter на 24 октября 2026 года обе принимают текст и изображения, а у Qwen3.8 Flash также заявлен видео-вход. Это различие форматов, а не доказательство превосходства в извлечении фактов.

Если исходник — обычная переписка, сравнение лучше начать с текста. Экспортируйте сообщения с устойчивыми идентификаторами и временем. Не удаляйте короткие реплики «нет», «переносим» и «это только предложение»: именно в них часто находится поправка к длинному сообщению выше.

Три сообщения, которые нельзя склеить в одно обещание

Условный фрагмент:

M1, Анна, понедельник: «Предлагаю показать макет в четверг».

M2, Борис, вторник: «В четверг не успеем, давайте в пятницу».

M3, Анна, вторник: «Пятница подходит. Покажем только главную страницу».

Приемлемая запись: показ главной страницы в пятницу согласован Анной и Борисом; четверг был отклонённым предложением. Неприемлемая: «В четверг будет готов весь сайт». Для проверки здесь не нужен эксперт по нейросетям — достаточно исходных сообщений.

Но есть ещё тонкость: если известны только дни недели, модель не должна сама назначать календарную дату. Приложение может передать точные даты из экспорта, а без них результат обязан сохранить неопределённость.

Как выбирать между Qwen и DeepSeek

Смотрите на пропуски, ложные утверждения и способность связать исправление с прежним сообщением. Если одна модель находит больше пунктов, но добавляет неподтверждённые решения, это не обязательно лучший результат. Для журнала договорённостей ложная уверенность часто вреднее честного «статус неясен».

Проверьте также случай, где участники используют местоимения: «да, так и сделаем». Без предыдущего контекста нельзя понять, что согласовано. Полезный ответ сохраняет ссылку на связанное сообщение или просит уточнение, а не выбирает ближайшую удобную интерпретацию.

Для видеообсуждений у Qwen есть заявленный подходящий входной формат, но готовую расшифровку можно передать обеим моделям. Сначала решите, нужен ли анализ самой записи или только её текста. Это поможет не смешивать разные задачи в одном сравнении.

Короткий вызов из Чатиума

Передайте одинаковый экспорт с ID сообщений и датами. Пример не отправляет письма и не изменяет планы команды — он создаёт кандидатов для проверки.

Ниже — серверный фрагмент для одинакового задания двум моделям. ctx даёт Чатиум, sourceText содержит один и тот же проверенный исходник. done и failed — зарегистрированные обработчики app.function, которые проверяют источник вызова: caller.type === 'plugin' && caller.appSlug === 'start'.

import { startCompletion } from '@start/sdk'

const jobs = []
for (const model of ['qwen/qwen3.8-flash', 'deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017']) {
  const { completionId } = await startCompletion(ctx, {
    model,
    system: 'Извлеки решения из сообщений с ID. Сохрани автора, время, статус и основания. Предложения и отменённые решения выдели отдельно. Не придумывай даты.',
    messages: [{ role: 'user', content: [{ type: 'text', text: sourceText }] }],
    onCompletionCompleted: done,
    onCompletionFailed: failed,
  })
  jobs.push({ model, completionId })
}

В jobs лежат идентификаторы задач, а не готовые ответы. Приложение сохраняет соответствие модели и completionId, принимает результаты позже через обработчики и показывает отдельное состояние каждого запуска. Полный интерфейс и хранение в этот короткий пример не входят.

Частые вопросы