Какая нейросеть лучше: DeepSeek-V4-Pro или Qwen3.7-Max. Справедливое сравнение

Для начала стоит отметить, что Qwen3.7 Max — уже не актуальный флагман Alibaba: 3 августа 2026 года его сменила Qwen3.8 Max. Данных и реальных тестов пользователей по новой модели пока недостаточно для полноценного разбора, поэтому мы берем предыдущую версию Квен. Ситуация с DeepSeek чуть другая: там есть preview-версия от апреля 2026 года и существенно улучшенная GA-версия от 12 августа 2026 года. Результат на Terminal-Bench вырос с 72.1% до 87.9%, DeepSWE поднялся до 62.7%. 

Индустрия больших языковых моделей в 2026 году обновляется так быстро, что любое сравнение конкретных версий рискует устареть через несколько недель после публикации. Это не преувеличение — Qwen прошел путь от 3.7 до 3.8 Max всего за два месяца.

Для специалиста, который выбирает инструмент под рабочий процесс, перед принятием решения о регулярном использовании той или иной модели имеет смысл проверить актуальную версию у выбранного провайдера — не ту, которая упоминается в сравнительных статьях, написанных несколько месяцев назад, а ту, что доступна сегодня. Бенчмарки устаревают, модели обновляются, а вот разница в философии компаний — открытость/закрытость, алгоритмическая точность/агентная автономия — остается стабильной и применима к оценке любых будущих версий.

Прежде чем разбирать конкретные цифры, стоит оговориться о природе бенчмарков — особенно для тех, кто с ними сталкивается впервые.

Бенчмарк — это стандартизированный тест, позволяющий сравнивать модели на одинаковых задачах. Проблема в том, что разные бенчмарки измеряют разные вещи, и «победа» в одном тесте не означает превосходства в реальной рабочей задаче.

Что это означает для практика: не стоит выбирать модель только по единственному числу из лидерборда. Имеет смысл тестировать обе модели на своей реальной задаче — анализе своих документов, написании типичного для вашей работы письма — и оценивать результат самостоятельно.

Сводная картина по ключевым тестам такая: 

• Qwen3.7 Max опережает в агентных и «общих» бенчмарках — SWE-bench Pro (60.6% против 55.4%), GPQA Diamond, HLE.

• DeepSeek V4 Pro уверенно лидирует в алгоритмическом программировании и математическом рассуждении — LiveCodeBench 93.5%, Codeforces 3206. По Terminal-Bench: Qwen3.7 Max — 69.7%, DeepSeek V4 Pro GA — 87.9%.

DeepSeek V4 Pro вышел 24 апреля 2026 года в статусе preview, официальная GA-версия — 12 августа 2026 года. Модель распространяется под лицензией MIT с открытыми весами на Hugging Face. Это означает, что ее можно запустить самостоятельно на собственном оборудовании — не завися от облачного API компании.

Для организаций с требованиями к конфиденциальности данных это важно, так как документы, финансовые отчеты и персональные данные клиентов не покидают контролируемую инфраструктуру. Данные обрабатываются внутри, а не передаются во внешнее облако.

Архитектура — MoE (Mixture of Experts), 1.6 триллиона параметров. Это значит, что модель не задействует все параметры на каждый запрос, а активирует только релевантную часть — это делает обработку запроса эффективнее и снижает вычислительные требования по сравнению с моделью аналогичного «полного» размера.

Ценообразование — один из главных приоритетов: по разным источникам от $0.18 до $0.87 за миллион токенов в зависимости от конфигурации и временных скидок. В среднем DeepSeek V4 Pro в 6–9 раз дешевле Qwen3.7 Max. 

Наиболее сильные стороны: алгоритмическое программирование (LiveCodeBench 93.5%, рейтинг Codeforces 3206) и математические рассуждения. Это наследие линейки DeepSeek-R1, заточенной под точные вычислительные задачи.

Qwen3.7 Max вышел 20 мая 2026 года на саммите Apsara как закрытая проприетарная модель, доступная только через API, без возможности самостоятельного развертывания. Уже 3 августа 2026 года ее сменила Qwen3.8 Max с 2.4 триллиона параметров на архитектуре sparse-MoE.

Ключевое позиционирование Qwen3.7 Max — «Agent Frontier»: длинные автономные агентные сессии до 35 часов непрерывной работы по одной задаче. Контекстное окно — 1 000 000 токенов: это означает, что модель может удерживать в фокусе очень большой объем информации в рамках одной задачи без необходимости разбивать ее на фрагменты.

Ценообразование заметно выше DeepSeek: по разным источникам от $1.475/$4.425 до $2.50/$7.50 за миллион входных и выходных токенов соответственно. Расхождение цифр объясняется разными провайдерами и временными снимками данных.

Искусственный индекс Artificial Analysis: 47 баллов у Qwen3.7 Max против 45 у более ранней версии DeepSeek. После выхода GA-версии DeepSeek показатель вырос до 52–54 — прямое сравнение более ранних оценок некорректно.

Для наглядности — ключевые параметры рядом:

Абстрактные бенчмарки проще воспринимать через конкретные рабочие ситуации.

Контекстное окно в 1 000 000 токенов у Qwen3.7 Max — это возможность загрузить в один сеанс несколько сотен страниц документов и задавать вопросы по всему пакету сразу. Годовой отчет, пакет договоров, архив переписки по проекту — все это вмещается целиком. У DeepSeek V4 Pro публичных данных по контекстному окну меньше.

Если вы ежедневно обрабатываете большой поток однотипных задач — составление писем, классификация документов, подготовка стандартных выписок — разница в цене в 6–9 раз становится ощутимой уже за месяц регулярной работы. При тысяче запросов в месяц экономия на разнице в тарифах может составлять десятки долларов. При десятках тысяч — несколько сотен.

Финансовые модели, налоговые расчеты, математически точные аналитические задачи — область, где линейка DeepSeek традиционно показывает высокие результаты. Наследие DeepSeek-R1, ориентированной на точные вычислительные задачи, отражается в сильных показателях математического рассуждения в GA-версии V4 Pro.

Сценарий «провести исследование по большой теме, проверяя прогресс на каждом этапе» — именно здесь раскрывалось позиционирование Qwen3.7 Max с его автономными сессиями до 35 часов. Для офисной работы это может соответствовать, например, систематизации большого массива данных, для которой нужна самостоятельная работа модели на протяжении нескольких часов.

Для бухгалтеров и офисных специалистов, работающих с персональными данными клиентов, финансовой отчетностью или внутренними корпоративными документами, этот аспект часто оказывается важнее любых бенчмарков.

DeepSeek V4 Pro с открытыми весами под лицензией MIT — модель, которую можно развернуть на собственной инфраструктуре. Данные при этом не покидают контролируемый контур: все обрабатывается локально, без передачи во внешнее облако. Это позволяет соответствовать внутренним политикам по обработке данных и снимает вопросы о том, где и как хранятся загруженные в модель материалы.

Qwen3.7 Max — закрытая облачная модель, доступная только через API. Документы, которые вы передаете в запросе, обрабатываются на серверах Alibaba. Для задач с публичной или не конфиденциальной информацией это не проблема. Для документов с ограниченным доступом — стоит уточнить у провайдера условия обработки данных до начала регулярного использования.

Здесь нет правильного ответа для всех: выбор зависит от требований конкретной организации. Но сам вопрос стоит задать до, а не после того, как модель уже интегрирована в рабочий процесс.

Один миллион токенов — это примерно 750 000 слов, или около тысячи стандартных деловых писем, или несколько сотен страниц документов. При умеренном ежедневном использовании — несколько десятков запросов в день — месячный объем может составить 5–10 миллионов токенов.

При таком объеме разница между $0.87 (DeepSeek в высокой конфигурации) и $7.50 (Qwen3.7 Max в высокой конфигурации) за миллион токенов выражается в 30–60 долларах ежемесячно. При интенсивном корпоративном использовании — в сотнях долларов разницы.

Еще один аспект ценообразования, о котором стоит знать при работе с Qwen3.8 Max (преемником 3.7): он позиционируется по цене $2/$6 за миллион входных/выходных токенов — это заметно ниже, чем было у 3.7 Max. То есть при выборе между актуальными версиями ценовой разрыв может быть значительно меньше, чем показывает историческое сравнение 3.7 с DeepSeek.

Выбор между этими моделями сводится к трем вопросам: что важнее — открытость или агентная автономия? Какой объем использования? Насколько чувствительны обрабатываемые данные?

DeepSeek V4 Pro — уверенный выбор, если в приоритетах у вас максимальная точность в вычислительных и алгоритмических задачах, возможность развернуть модель на собственной инфраструктуре без зависимости от внешнего облака, значительная экономия при высоких объемах, открытая лицензия MIT без ограничений на коммерческое использование.

Qwen3.7 Max изначально сильнее в агентных сценариях, где модель должна самостоятельно планировать и выполнять длинные многошаговые процессы без постоянного контроля. Длинный контекст на 1 000 000 токенов — преимущество при работе с очень большими массивами документов. Однако если вы принимаете решение сегодня, стоит сначала проверить доступность Qwen3.8 Max — преемник позиционируется как более мощный универсальный флагман для тех же сценариев, и вероятно, именно он доступен у большинства провайдеров.

Если ни один из выбранных сценариев не кажется очевидным — протестируйте обе модели на реальных задачах. Это занимает меньше времени, чем кажется, и дает более надежный ответ, чем любое внешнее сравнение.

С корпоративным аккаунтом SpeShu.AI руководитель распределяет лимиты токенов на команду и по каждому сотруднику отдельно, видит расход в реальном времени и не зависит от личных аккаунтов конкретных людей. А чтобы никакие рабочие данные не терялись, к рабочему пространству прилагается отдельный диск.

Формально да, но она уже не флагман Alibaba. 3 августа 2026 года вышла Qwen3.8 Max с 2.4 триллиона параметров — один из источников прямо называет 3.7 «пропущенным поколением». Перед использованием стоит уточнить у выбранного провайдера, какая версия доступна сегодня.

DeepSeek V4 Pro заметно дешевле — в среднем в 6–9 раз по цене за токен. Конкретные цифры расходятся между источниками в зависимости от даты снимка и конфигурации, но направление «значительно дешевле» стабильно подтверждается всеми источниками. Важно учитывать, что Qwen3.8 Max вышел по цене $2/$6 — если сравнивать с актуальным преемником, а не с 3.7, разрыв может быть меньше.

В алгоритмическом программировании — LiveCodeBench 93.5%, рейтинг Codeforces 3206 — и в математическом рассуждении. Это наследие линейки DeepSeek-R1, традиционно демонстрирующей высокие результаты в точных вычислительных задачах.

Да. Модель распространяется с открытыми весами под лицензией MIT, опубликованными на Hugging Face. При наличии достаточно мощного оборудования ее можно развернуть на собственной инфраструктуре. Это принципиальное отличие от закрытой Qwen3.7 Max, доступной только через API.

Две основные причины. Первая — разные версии модели: DeepSeek V4 Pro заметно улучшился между preview (апрель 2026) и GA-версией (август 2026), а источники ссылаются на разные снимки данных. Вторая — разные провайдеры API могут предлагать чуть отличающиеся конфигурации моделей, что влияет на итоговые показатели. Всегда стоит проверять дату публикации сравнения и то, о какой именно версии модели идет речь.

Если задачи связаны с анализом большого объема документов и важна конфиденциальность — DeepSeek V4 Pro с возможностью самостоятельного развертывания. Если важны длинные автономные сессии без постоянного вмешательства — исторически сильнее была Qwen3.7 Max, но разумнее сразу рассматривать актуальный Qwen3.8 Max. Для регулярных задач с высоким объемом однотипных запросов разница в цене делает DeepSeek предпочтительнее при прочих равных.

DeepSeek V4 Pro выигрывает по цене, открытости архитектуры и точности в алгоритмических и математических задачах. Qwen3.7 Max исторически был сильнее в агентных сценариях и длинном контексте, но на момент чтения этой статьи его место занял Qwen3.8 Max — при выборе инструмента стоит ориентироваться на актуальную версию.

Главный практический вывод: рынок языковых моделей меняется настолько быстро, что любое сравнение конкретных версий теряет актуальность за несколько месяцев. Стабильным остается другое — разница в стратегии двух компаний: DeepSeek делает ставку на открытость, точность и доступную цену; Alibaba — на агентную автономию и широкий функциональный охват для корпоративных клиентов. Эта разница сохранится и в следующих версиях обеих линеек.

Лучший способ принять обоснованное решение — протестировать интересующие модели на реальных задачах. Попробовать обе модели без VPN и с оплатой в рублях можно в SpeShu.AI. Для читателей есть приятный бонус. Введите промокод KLERK15 при пополнении счета агрегатора и получите +15% на балланс.  

Материал подготовлен в ознакомительных целях и не является руководством к действию или финансовой рекомендацией. Сайт не несет ответственности за ваши финансовые решения.