Chinese AI-giganten gooien de markt overhoop: DeepSeek V4 is schokkend goedkoop, Qwen 3.8 maakt grote beloftes

Modelspecificaties

Beide varianten zijn multimodaal (tekst, beeld, video), ondersteunen JSON-output en tool-aanroepen, en zijn beschikbaar via API en web .

Prijzen (per miljoen tokens)

DeepSeek hanteerde begin mei 2026 ook nog een promotionele 75%-korting op V4-Pro . Ter vergelijking: de outputprijs van GPT-5.5 ligt rond de $30/MTok, wat V4-Flash ongeveer 107× goedkoper maakt qua output .

Prestaties en Concurrentiepositie

De benchmarkresultaten van DeepSeek V4 vertellen een genuanceerd verhaal:

• Codeforces: V4-Pro-Max scoort 3206 — de hoogste rating van alle geteste modellen, vóór GPT-5.4 (3168) .
• SWE-bench Verified: 80,6%; SWE-bench Pro: 55,4% (tegenover ~57,7% voor GPT-5.5 op SWE-bench Pro) .
• GPQA Diamond: V4-Pro-Max scoort 90,1% — concurrerend met GPT-5.4 xHigh (93,0%) en Opus-4.6 Max (91,3%) .
• Terminal-Bench 2.0: V4 op 67,9% versus GPT-5.5 op 82,7%, een opmerkelijk gat in agentisch programmeren .

Belangrijke kanttekening van de NIST CAISI-evaluatie (mei 2026): DeepSeeks zelfgerapporteerde benchmarks claimen gelijkwaardigheid met GPT-5.4 en Opus 4.6, maar CAISI's onafhankelijke evaluatie wees uit dat V4 "aanzienlijk minder capabel" is op niet-openbare benchmarks, wat suggereert dat sommige zelfgerapporteerde scores mogelijk opgeblazen zijn . Artificial Analysis' Intelligentie-Index beoordeelt GPT-5.5 (hoog) op 53 versus DeepSeek V4 Pro (Redeneren, Hoge Inspanning) op 41* — GPT-5.5 is intelligenter en sneller (69 vs. 56 tok/s), maar DeepSeek is dramatisch goedkoper ($0,18 vs. $4,35/MTok in redeneermodus) .

Alibaba Qwen 3.8: Een Voorproefje met Gedurfde Claims en Geen Verifieerbare Gegevens

Alibaba's Qwen-team gaf een voorproefje van Qwen 3.8 Max tijdens de World AI Conference in Shanghai op 19 juli 2026 . Het is het eerste vlaggenschipmodel van het team met meer dan 1 biljoen parameters.

Bekende Specificaties

Prijzen

Er zijn nog geen betalen-per-gebruik-prijzen gepubliceerd. Toegang is momenteel via abonnement via Qwen Chat en geselecteerde API-partners. BenchLM vermeldt Qwen 3.8 Max Preview-prijzen als "Niet vermeld" . Sommige externe trackers tonen automatische prijzen van $1,50/$5,00 per miljoen input-/outputtokens, maar dit is niet door Alibaba bevestigd .

Prestaties: Een Marketingclaim zonder Verifieerbare Scores

Alibaba stelt dat Qwen 3.8 "alleen onderdoet voor Fable 5" (Anthropic's topmodel Claude), wat het in Alibaba's eigen ranglijst vóór GPT-5.5 en DeepSeek V4 zou plaatsen . Er worden winsten gemeld op het gebied van programmeren, professionele productiviteit, full-stack ontwikkeling, data-analyse en kantoorworkflows ten opzichte van Qwen 3.7 Max .

Er zijn echter geen onafhankelijke benchmarks gepubliceerd. BenchLM, een website die benchmarks bijhoudt, volgt 321 benchmarks voor Qwen 3.8 Max Preview met 0 geverifieerde resultaten per 20 juli 2026 . Zoals een analyse het stelde: "Qwen 3.8 is het testen waard, maar het is te vroeg om het te behandelen als een stabiele productievervanger voor Kimi K3, GPT-5.6 Sol of Claude Fable 5" .

Ter context: de voorgangers van Qwen legden een sterke basis: Qwen 3.6-Max-Preview (20 april 2026) was een tekst-only model met 35B totale / 3B actieve parameters en 262K context, dat beweerde nummer 1 te zijn op zes programmeer- en agent-benchmarks . Qwen 3.7-Max (mei 2026) breidde uit naar een contextvenster van 1M tokens met mogelijkheden voor redenerende agenten . Maar geen van beide werd algemeen als 'frontier' beschouwd, behalve op het gebied van agentisch programmeren.

Concurrentielandschap: Wie Leiden en Wie Bepaalt de Prijs

DeepSeek V4 vs. GPT-5.5

• Prijsvoordeel: DeepSeek V4 is 97–107× goedkoper dan GPT-5.5 qua outputprijzen .
• Programmeerkracht: V4 leidt in competitief programmeren (Codeforces, LiveCodeBench), terwijl GPT-5.5 leidt in toegepast agentisch programmeren (Terminal-Bench 82,7% vs. 67,9%, SWE-bench Pro 58,6% vs. 55,4%) .
• Algemene intelligentie: Evaluaties door derden (Artificial Analysis, NIST CAISI) plaatsen GPT-5.5 consistent voorop .
• Contextvensterpariteit: Beide bieden een context van 1M tokens, maar GPT-5.5 is het eerste OpenAI-model waarbij het volledige venster van 1M echt bruikbaar is zonder kwaliteitsverlies .

Qwen 3.8 vs. Claude Fable 5 en GPT-5.5

Alibaba positioneert Qwen 3.8 expliciet als "alleen onderdoend voor Fable 5" . Als deze claim standhoudt onder onafhankelijke evaluatie, zou dat Qwen 3.8 vóór GPT-5.5 en ver vóór DeepSeek V4 plaatsen. Maar met nul geverifieerde benchmarks blijft dit een marketingclaim, geen vaststaand feit. Anthropic's Fable 5 lijkt volgens Alibaba's eigen formulering de huidige erkende frontlineider te zijn .

De Prijzenoorlog heeft Alles Veranderd

DeepSeeks agressieve prijsstelling heeft geleid tot een race naar de bodem wat betreft API-kosten. V4-Flash voor $0,14/M input is radicaal goedkoper dan elk westers frontiermodel. Alibaba heeft nog geen prijs voor Qwen 3.8 vastgesteld, maar Qwen 3.6 was al agressief geprijsd (~$1,25/$7,50 input/output) .

De open-weight MIT-licentie voor DeepSeek V4 maakt self-hosting ook mogelijk, wat de marges voor closed-source aanbieders verder onder druk zet . Zoals een analyse het stelde: het praktische effect is dat "ontwikkelaars nu bijna-frontier-capaciteit (voor programmeertaken) kunnen benutten tegen een fractie van de kosten van GPT-5.5 of Claude."

Belangrijkste Conclusies

• DeepSeek V4 is een uitgebracht, open-weight, 1,6T MoE-model dat qua algemene intelligentie ongeveer 10-20% achterloopt op GPT-5.5, maar voorop loopt in competitief programmeren en ordes van grootte goedkoper is. De onafhankelijke NIST CAISI-evaluatie tempert de zelfgerapporteerde benchmarkscores.
• Qwen 3.8 is een preview-fase 2,4T MoE-model waarvan Alibaba beweert dat het "alleen onderdoet voor Fable 5" — maar met nul geverifieerde benchmarks en geen gepubliceerde prijzen is dit momenteel eerder een ambitie dan een vaststaand feit.
• GPT-5.5 blijft de algehele intelligentieleider (Artificial Analysis Index 53 vs. 41 voor DeepSeek) en de leider in agentisch programmeren (Terminal-Bench 82,7%), maar kost 100× meer.
• De Chinese AI-prijzenoorlog heeft de kosten voor inferentie wereldwijd permanent verlaagd, waardoor frontiervaardigheden toegankelijk worden voor veel meer ontwikkelaars en westerse aanbieders worden gedwongen te concurreren op zowel prestaties als prijs.