DeepSeek V4 और Qwen 3.8: चीन का AI मूल्य युद्ध और वैश्विक AI परिदृश्य पर इसका प्रभाव

मॉडल स्पेक्स

दोनों वेरिएंट मल्टीमॉडल (टेक्स्ट, इमेज, वीडियो) हैं, JSON आउटपुट और टूल कॉल का समर्थन करते हैं, और API और वेब के माध्यम से उपलब्ध हैं ।

मूल्य निर्धारण (प्रति मिलियन टोकन)

DeepSeek ने मई 2026 की शुरुआत तक V4-Pro पर 75% छूट का प्रचार भी चलाया । तुलना के लिए, GPT-5.5 आउटपुट मूल्य लगभग $30/MTok है, जिससे V4-Flash आउटपुट पर लगभग 107 गुना सस्ता हो जाता है ।

प्रदर्शन और प्रतिस्पर्धी स्थिति

DeepSeek V4 के बेंचमार्क परिणाम एक बारीक कहानी बताते हैं:

• Codeforces: V4-Pro-Max ने 3206 स्कोर किया — जो किसी भी परीक्षण किए गए मॉडल का उच्चतम रेटिंग है, जो GPT-5.4 (3168) से आगे है ।
• SWE-bench Verified: 80.6%; SWE-bench Pro: 55.4% (GPT-5.5 के ~57.7% SWE-bench Pro स्कोर की तुलना में) ।
• GPQA Diamond: V4-Pro-Max ने 90.1% स्कोर किया — जो GPT-5.4 xHigh (93.0%) और Opus-4.6 Max (91.3%) के बराबर है ।
• Terminal-Bench 2.0: V4 67.9% बनाम GPT-5.5 का 82.7% पर, एजेंटिक कोडिंग में एक उल्लेखनीय अंतर ।

NIST CAISI मूल्यांकन (मई 2026) से महत्वपूर्ण चेतावनी: DeepSeek के स्व-रिपोर्ट किए गए बेंचमार्क GPT-5.4 और Opus 4.6 के साथ समानता का दावा करते हैं, लेकिन CAISI के स्वतंत्र मूल्यांकन में पाया गया कि गैर-सार्वजनिक बेंचमार्क पर V4 'काफी कम सक्षम' है, जो बताता है कि कुछ स्व-रिपोर्ट किए गए स्कोर बढ़ा-चढ़ाकर बताए जा सकते हैं । आर्टिफिशियल एनालिसिस का इंटेलिजेंस इंडेक्स GPT-5.5 (हाई) को 53 पर रेट करता है, जबकि DeepSeek V4 Pro (रीज़निंग, हाई एफर्ट) को 41* पर रेट करता है — GPT-5.5 अधिक बुद्धिमान और तेज़ (69 बनाम 56 टोक/सेकंड) है, लेकिन DeepSeek नाटकीय रूप से सस्ता ($0.18 बनाम $4.35/MTok रीज़निंग मोड में) है ।

Alibaba Qwen 3.8: बोल्ड दावों और कोई सत्यापन योग्य डेटा के साथ एक प्रीव्यू

Alibaba के Qwen टीम ने 19 जुलाई, 2026 को शंघाई में वर्ल्ड AI कॉन्फ्रेंस में Qwen 3.8 Max का प्रीव्यू पेश किया । यह 1 ट्रिलियन पैरामीटर से ऊपर टीम का पहला फ्लैगशिप मॉडल है।

ज्ञात स्पेक्स

मूल्य निर्धारण

कोई पे-एज़-यू-गो मूल्य निर्धारण प्रकाशित नहीं किया गया है। पहुंच वर्तमान में Qwen Chat और चुनिंदा API भागीदारों के माध्यम से सदस्यता के माध्यम से है। BenchLM ने Qwen 3.8 Max Preview मूल्य निर्धारण को 'सूचीबद्ध नहीं' के रूप में सूचीबद्ध किया है । कुछ तृतीय-पक्ष ट्रैकर्स $1.50/$5.00 प्रति मिलियन इनपुट/आउटपुट टोकन पर ऑटो-प्राइसिंग दिखाते हैं, लेकिन Alibaba द्वारा इसकी पुष्टि नहीं की गई है ।

प्रदर्शन: शून्य सत्यापन योग्य स्कोर के साथ एक विपणन दावा

Alibaba का कहना है कि Qwen 3.8 'फेबल 5 के बाद दूसरा सबसे बेहतर' है (Anthropic का शीर्ष क्लॉड मॉडल), जो Alibaba की अपनी रैंकिंग में इसे GPT-5.5 और DeepSeek V4 से आगे रखेगा । Qwen 3.7 Max की तुलना में कोडिंग, पेशेवर उत्पादकता, फुल-स्टैक डेवलपमेंट, डेटा एनालिसिस और ऑफिस वर्कफ़्लो में लाभ का दावा किया गया है ।

हालांकि, कोई स्वतंत्र बेंचमार्क प्रकाशित नहीं किया गया है। बेंचमार्क ट्रैकिंग साइट BenchLM, 20 जुलाई, 2026 तक Qwen 3.8 Max Preview के लिए 321 बेंचमार्क को ट्रैक करता है, जिसमें 0 सत्यापित परिणाम हैं । जैसा कि एक विश्लेषण ने कहा, 'Qwen 3.8 का परीक्षण करना उचित है, लेकिन इसे Kimi K3, GPT-5.6 Sol, या Claude Fable 5 के लिए एक स्थिर उत्पादन प्रतिस्थापन के रूप में मानना बहुत जल्दबाजी होगी' ।

संदर्भ के लिए, Qwen के पूर्ववर्तियों ने एक मजबूत नींव रखी थी: Qwen 3.6-Max-Preview (20 अप्रैल, 2026) एक 35B कुल / 3B सक्रिय पैरामीटर टेक्स्ट-ओनली मॉडल था जिसमें 262K कॉन्टेक्स्ट था और इसने छह कोडिंग और एजेंट बेंचमार्क पर #1 होने का दावा किया था । Qwen 3.7-Max (मई 2026) ने रीज़निंग एजेंट क्षमताओं के साथ 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो तक विस्तार किया । लेकिन एजेंटिक कोडिंग के बाहर उनमें से किसी को भी आम तौर पर फ्रंटियर-स्तर नहीं माना जाता था।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य: कौन नेतृत्व करता है और कौन कीमत निर्धारित करता है

DeepSeek V4 बनाम GPT-5.5

• मूल्य लाभ: DeepSeek V4 आउटपुट मूल्य निर्धारण पर GPT-5.5 से 97–107 गुना सस्ता है ।
• कोडिंग ताकत: V4 प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग (Codeforces, LiveCodeBench) में आगे है, जबकि GPT-5.5 एप्लाइड एजेंटिक कोडिंग (Terminal-Bench 82.7% बनाम 67.9%, SWE-bench Pro 58.6% बनाम 55.4%) में आगे है ।
• सामान्य बुद्धिमत्ता: तृतीय-पक्ष मूल्यांकन (आर्टिफिशियल एनालिसिस, NIST CAISI) लगातार GPT-5.5 को आगे रखते हैं ।
• कॉन्टेक्स्ट विंडो समानता: दोनों 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट प्रदान करते हैं, लेकिन GPT-5.5 पहला OpenAI मॉडल है जहां पूर्ण 1M विंडो बिना गिरावट के वास्तव में उपयोग योग्य है ।

Qwen 3.8 बनाम Claude Fable 5 और GPT-5.5

Alibaba स्पष्ट रूप से Qwen 3.8 को 'फेबल 5 के बाद दूसरा सबसे बेहतर' बताता है । यदि यह दावा स्वतंत्र मूल्यांकन में सही साबित होता है, तो यह Qwen 3.8 को GPT-5.5 से आगे और DeepSeek V4 से काफी आगे रखेगा। लेकिन शून्य सत्यापित बेंचमार्क के साथ, यह एक विपणन दावा बना हुआ है, कोई स्थापित तथ्य नहीं। Anthropic का Fable 5, Alibaba के अपने ढांचे के अनुसार वर्तमान मान्यता प्राप्त फ्रंटियर लीडर प्रतीत होता है ।

मूल्य युद्ध ने सब कुछ बदल दिया है

DeepSeek के आक्रामक मूल्य निर्धारण ने API लागतों पर एक रेस-टू-द-बॉटम शुरू कर दिया है। V4-Flash $0.14/M इनपुट पर किसी भी पश्चिमी फ्रंटियर मॉडल की तुलना में काफी सस्ता है। Alibaba ने अभी तक Qwen 3.8 मूल्य निर्धारण निर्धारित नहीं किया है, लेकिन Qwen 3.6 पहले से ही आक्रामक रूप से मूल्य निर्धारित किया गया था (~$1.25/$7.50 इनपुट/आउटपुट) ।

DeepSeek V4 के लिए ओपन-वेट MIT लाइसेंस का मतलब सेल्फ-होस्टिंग भी संभव है, जो बंद-स्रोत प्रदाताओं के लिए मार्जिन को और कम करता है । जैसा कि एक विश्लेषण ने कहा, व्यावहारिक प्रभाव यह है कि 'डेवलपर्स अब GPT-5.5 या Claude की लागत के एक अंश पर निकट-फ्रंटियर क्षमता (कोडिंग कार्यों पर) तक पहुंच सकते हैं।'

मुख्य निष्कर्ष

• DeepSeek V4 एक जारी, ओपन-वेट, 1.6T MoE मॉडल है जो सामान्य बुद्धिमत्ता पर GPT-5.5 से लगभग 10–20% पीछे है, लेकिन प्रतिस्पर्धी कोडिंग में आगे है और कहीं अधिक सस्ता है। स्वतंत्र NIST CAISI मूल्यांकन इसके स्व-रिपोर्ट किए गए बेंचमार्क स्कोर को कम करता है।
• Qwen 3.8 एक प्रीव्यू-चरण 2.4T MoE मॉडल है जिसे Alibaba 'फेबल 5 के बाद दूसरा सबसे बेहतर' होने का दावा करता है — लेकिन शून्य सत्यापित बेंचमार्क और कोई प्रकाशित मूल्य निर्धारण नहीं होने के कारण, यह वर्तमान में आकांक्षी है, स्थापित नहीं है।
• GPT-5.5 समग्र बुद्धिमत्ता में अग्रणी बना हुआ है (आर्टिफिशियल एनालिसिस इंडेक्स 53 बनाम DeepSeek के लिए 41) और एजेंटिक कोडिंग (Terminal-Bench 82.7%) में अग्रणी है, लेकिन इसकी लागत 100 गुना अधिक है।
• चीनी AI मूल्य युद्ध ने वैश्विक स्तर पर अनुमान लागत को स्थायी रूप से कम कर दिया है, जिससे फ्रंटियर-प्रतिस्पर्धी क्षमताएं कहीं अधिक डेवलपर्स के लिए सुलभ हो गई हैं और पश्चिमी प्रदाताओं को प्रदर्शन और कीमत दोनों पर प्रतिस्पर्धा करने के लिए मजबूर होना पड़ा है।