DeepSeek V4 і Qwen 3.8: Як цінова війна китайського ШІ змінила глобальний ландшафт у 2026 році

Характеристики моделей

Обидва варіанти є мультимодальними (текст, зображення, відео), підтримують виведення у форматі JSON та виклики інструментів, а також доступні через API та веб-інтерфейс .

Ціноутворення (за мільйон токенів)

DeepSeek також провів акцію зі знижкою 75% на V4-Pro до початку травня 2026 року . Для порівняння, вартість виведення GPT-5.5 становить близько $30/MTok, що робить V4-Flash приблизно в 107 разів дешевшим .

Продуктивність та конкурентна позиція

Результати тестів DeepSeek V4 розповідають неоднозначну історію:

• Codeforces: V4-Pro-Max набирає 3206 балів — найвищий рейтинг серед усіх протестованих моделей, випереджаючи GPT-5.4 (3168) .
• SWE-bench Verified: 80,6%; SWE-bench Pro: 55,4% (проти ~57,7% у GPT-5.5 на SWE-bench Pro) .
• GPQA Diamond: V4-Pro-Max набирає 90,1% — конкуруючи з GPT-5.4 xHigh (93,0%) та Opus-4.6 Max (91,3%) .
• Terminal-Bench 2.0: V4 з результатом 67,9% проти 82,7% у GPT-5.5, що є помітним відставанням в агентному кодуванні .

Важливе застереження від оцінки NIST CAISI (травень 2026): Власні бенчмарки DeepSeek стверджують про паритет із GPT-5.4 та Opus 4.6, але незалежна оцінка CAISI виявила, що V4 є "значно менш потужною" за непублічними тестами, що свідчить про можливе завищення деяких результатів . Індекс інтелекту Artificial Analysis оцінює GPT-5.5 (високий) у 53 бали проти DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) у 41* — GPT-5.5 є розумнішою та швидшою (69 проти 56 токенів/с), але DeepSeek є набагато дешевшою ($0,18 проти $4,35/MTok у режимі міркування) .

Alibaba Qwen 3.8: Попередній перегляд із гучними заявами та жодними підтвердженими даними

Команда Qwen з Alibaba представила Qwen 3.8 Max на Всесвітній конференції зі штучного інтелекту в Шанхаї 19 липня 2026 року . Це перша флагманська модель команди з кількістю параметрів понад 1 трильйон.

Відомі характеристики

Ціноутворення

Жодних публічних цін за принципом "плати за використання" не опубліковано. Доступ зараз здійснюється за підпискою через Qwen Chat та окремих партнерів API. BenchLM вказує ціну Qwen 3.8 Max Preview як "Не вказано" . Деякі сторонні трекери показують автоматичне ціноутворення на рівні $1,50/$5,00 за мільйон вхідних/вихідних токенів, але це не підтверджено Alibaba .

Продуктивність: Маркетингова заява без жодних підтверджених результатів

Alibaba стверджує, що Qwen 3.8 є "другою лише після Fable 5" (найкраща модель Claude від Anthropic), що за версією Alibaba ставить її вище за GPT-5.5 та DeepSeek V4 . Заявляються покращення в кодуванні, професійній продуктивності, повноцінній розробці, аналізі даних та офісних робочих процесах порівняно з Qwen 3.7 Max .

Однак, жодних незалежних бенчмарків опубліковано не було. BenchLM, сайт для відстеження результатів тестів, відстежує 321 бенчмарк для Qwen 3.8 Max Preview, з яких 0 підтверджених результатів станом на 20 липня 2026 року . Як зазначив один аналітик, "Qwen 3.8 вартий тестування, але занадто рано розглядати його як стабільну заміну для Kimi K3, GPT-5.6 Sol або Claude Fable 5" .

Для контексту, попередники Qwen створили міцну основу: Qwen 3.6-Max-Preview (20 квітня 2026) — це текстова модель із 35B загальних / 3B активних параметрів і контекстом 262K, яка претендувала на першість у шести бенчмарках кодування та агентів . Qwen 3.7-Max (травень 2026) розширив контекстне вікно до 1 млн токенів і отримав можливості агента з міркуванням . Але жодна з них не вважалася моделлю переднього краю за межами агентного кодування.

Конкурентний ландшафт: Хто лідирує, а хто встановлює ціну

DeepSeek V4 проти GPT-5.5

• Цінова перевага: DeepSeek V4 у 97–107 разів дешевший за GPT-5.5 на виведенні .
• Сильна сторона в кодуванні: V4 лідирує в змагальному програмуванні (Codeforces, LiveCodeBench), тоді як GPT-5.5 лідирує в прикладному агентному кодуванні (Terminal-Bench 82,7% проти 67,9%, SWE-bench Pro 58,6% проти 55,4%) .
• Загальний інтелект: Сторонні оцінки (Artificial Analysis, NIST CAISI) стабільно ставлять GPT-5.5 вище .
• Паритет контекстного вікна: Обидві пропонують контекст 1 млн токенів, але GPT-5.5 є першою моделлю OpenAI, де повне вікно в 1 млн дійсно працює без погіршення якості .

Qwen 3.8 проти Claude Fable 5 та GPT-5.5

Alibaba прямо позиціонує Qwen 3.8 як "другу лише після Fable 5" . Якщо це твердження підтвердиться незалежними оцінками, Qwen 3.8 мала б випередити GPT-5.5 та значно випередити DeepSeek V4. Але з нульовими підтвердженими бенчмарками це залишається маркетинговою заявою, а не встановленим фактом. Fable 5 від Anthropic, згідно з власним формулюванням Alibaba, наразі є визнаним лідером переднього краю .

Цінова війна змінила все

Агресивне ціноутворення DeepSeek спричинило гонку на дно у вартості API. V4-Flash за $0,14/M за введення є радикально дешевшим за будь-яку західну модель переднього краю. Alibaba ще не встановила ціну на Qwen 3.8, але Qwen 3.6 вже була агресивною за ціною (~$1,25/$7,50 вхід/вихід) .

Відкрита ліцензія MIT для DeepSeek V4 означає можливість самостійного хостингу, що ще більше стискає маржу для закритих провайдерів . Як зазначив один аналітик, практичний ефект полягає в тому, що "розробники тепер можуть отримати доступ до можливостей, близьких до передових (у завданнях кодування), за частку вартості GPT-5.5 або Claude".

Ключові висновки

• DeepSeek V4 — це випущена, відкрита модель на 1,6T MoE, яка відстає від GPT-5.5 на ~10–20% у загальному інтелекті, але лідирує у змагальному кодуванні та є на порядки дешевшою. Незалежна оцінка NIST CAISI пом'якшує її самозвітні результати бенчмарків.
• Qwen 3.8 — це попередня модель на 2,4T MoE, яку Alibaba називає "другою лише після Fable 5", але з нульовими підтвердженими бенчмарками та без опублікованої ціни — це поки що амбітна мета, а не реальність.
• GPT-5.5 залишається лідером загального інтелекту (Індекс Artificial Analysis 53 проти 41 у DeepSeek) та лідером в агентному кодуванні (Terminal-Bench 82,7%), але коштує в 100 разів дорожче.
• Цінова війна китайського ШІ назавжди знизила глобальну вартість інференсу, зробивши можливості, близькі до передових, доступними для значно більшої кількості розробників і змусивши західних провайдерів конкурувати як за продуктивністю, так і за ціною.