Сравнение Qwen3.7 Max, DeepSeek V4 и Kimi K2.6: бенчмарки и цены 2026

Вывод по кодингу: DeepSeek V4 Pro Max — абсолютный чемпион в "чистом" программировании и решении алгоритмических задач. Qwen3.7-Max и Kimi K2.6 берут верх в более комплексных и приближенных к реальности задачах на программную инженерию (SWE-Bench Pro), где нужно править баги в больших проектах.

🧠 Логика, математика и знания

Здесь модели показывают, насколько хорошо они "думают" и что знают.

Вывод по мышлению: Qwen3.7-Max — лучший математик и универсал. Kimi K2.6 показывает фантастические результаты, когда ей разрешают пользоваться поиском и другими инструментами, превосходя всех в агентских задачах, требующих нескольких шагов.

💰 Сравнение цен: Почем знания?

Сравнивать модели без оглядки на цену бессмысленно. Вот стоимость использования через API за 1 миллион токенов (условно, ~600 страниц текста).

Важное примечание о ценах DeepSeek: DeepSeek проводил акцию со скидкой 75% до 31 мая 2026 года, снизив цены до $0.87 за выходные токены. Важно уточнять на официальном сайте, стала ли эта скидка постоянной . В таблице выше указана цена с учетом возможной скидки. Без нее стандартная цена Pro-версии — $1.74 за вход и $3.48 за выход.

Ценовой итог: DeepSeek V4 Pro — чемпион по дешевизне и открытости, идеален для тех, у кого много задач и кто хочет запускать модель на своем сервере. Kimi K2.6 — золотая середина, но с важным ограничением: контекстное окно в 4 раза меньше, чем у конкурентов. Qwen3.7-Max — самый дорогой и без возможности самостоятельного хостинга, но его высокая производительность может оправдывать эти затраты.

⚠️ Ложка дегтя: Отчет NIST CAISI

Прежде чем делать окончательный выбор, стоит ознакомиться с выводами экспертов. В мае 2026 года Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) в рамках программы CAISI опубликовал отчет о независимой оценке DeepSeek V4 Pro . Вывод оказался неожиданным: согласно их закрытым тестам, реальная производительность DeepSeek V4 Pro находится примерно на уровне GPT-5 от OpenAI, выпущенной еще в августе 2025 года. Это значительно скромнее, чем позиционирует модель сам разработчик, сравнивая ее с более новыми Claude Opus 4.6 и GPT-5.4 . Это стоит иметь в виду, особенно если вы планируете использовать DeepSeek для критически важных задач.

🏁 Итоговый вердикт

• Выбирайте Qwen3.7-Max, если: Вам нужна максимальная производительность в математике, сложных логических задачах (GPQA) и кодинге. Вы готовы платить больше за результат и вас не смущает отсутствие открытых весов.
• Выбирайте DeepSeek V4 Pro Max, если: Ваш главный приоритет — лучшая в классе производительность в чистом программировании (Codeforces, LiveCodeBench) за минимальные деньги. Вы хотите иметь возможность развернуть модель на своих мощностях.
• Выбирайте Kimi K2.6, если: Вы строите сложных ИИ-агентов, которые должны выполнять многошаговые задачи с использованием поиска и других инструментов. Для этого сценария K2.6 — объективно лучший выбор, особенно на бенчмарках HLE и DeepSearchQA.