模型对比

DeepSeek 和 Qwen 哪个好?能力、编程、速度与成本对比

DeepSeek 和 Qwen 怎么选?对比双方当前代表型号的综合智力、编程、智能体、速度、延迟、上下文与任务成本,并按中文工作、代码、智能体和 API 场景说明取舍。

Keygate 编辑团队约 4 分钟读完数据更新于 2026年10月25日 17:05

快速结论

30 秒先看结论

先看关键结论,再结合任务、预算和等待时间做选择。

AlibabaCloudQwen3.8 Max (0902)45.4
按两方当前代表型号的综合智力指数比较
DeepSeekDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)176.1 token/秒
按持续输出速度比较,不等于首 token 延迟
DeepSeekDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)$0.26
按完成同一套智力任务的加权成本比较
DeepSeek 和 Qwen 哪个好?能力、编程、速度与成本对比信息图

选型对照

DeepSeek 与 Qwen / 通义千问 当前代表型号

代表型号从当前有数据的候选中按综合智力选择;品牌名本身不代表固定性能。

综合智力

45.1

编程指数

暂无数据

输出速度

176.1 t/s

首 token

1.16 秒

单任务成本

$0.26

上下文

1,000,000 token

02AlibabaCloudQwen3.8 Max (0902)

综合智力

45.4

编程指数

暂无数据

输出速度

40.0 t/s

首 token

2.83 秒

单任务成本

$5.41

上下文

983,616 token

数据更新于 2026年10月25日 17:05。比较对象是两方当前有数据、综合智力靠前的具体型号;若指标缺失,会明确显示“暂无数据”。

DeepSeek 和 Qwen 到底该选哪个

两家都提供多档能力、价格和开放程度不同的型号。中文品牌认知不能代替具体型号比较;开放权重、云端 API、上下文与多模态支持也必须逐项核对。

结论先看

当前代表型号中,综合智力较高的是 Qwen3.8 Max (0902),编程指数较高的是 暂无可用数据,输出速度较快的是 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max),单任务成本较低的是 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)。这些答案可能来自不同型号,因此“哪个更好”取决于你的任务和约束。

综合智力回答的是复杂任务能力,编程指数更接近代码任务,首 token 延迟影响“多久开始回应”,输出速度影响后续生成流畅度,单任务成本则比只看标价更接近实际调用支出。不要用其中一个指标替代全部决策。

当前代表型号与关键数据

DeepSeek:DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)

  • 综合智力:45.1
  • 编程指数:暂无数据
  • 智能体指数:暂无数据
  • 输出速度:176.1 token/秒
  • 首 token 延迟:1.16 秒
  • 单任务成本:$0.26
  • 输入价格:$0.30 / 1M token
  • 输出价格:$1.20 / 1M token
  • 上下文窗口:1,000,000 token
  • 查看 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) 详情

Qwen / 通义千问:Qwen3.8 Max (0902)

  • 综合智力:45.4
  • 编程指数:暂无数据
  • 智能体指数:暂无数据
  • 输出速度:40.0 token/秒
  • 首 token 延迟:2.83 秒
  • 单任务成本:$5.41
  • 输入价格:$2.00 / 1M token
  • 输出价格:$6.00 / 1M token
  • 上下文窗口:983,616 token
  • 查看 Qwen3.8 Max (0902) 详情

按使用场景怎么选

  • 中文内容与企业知识任务:用同一批真实中文材料检查事实准确性、格式遵循和长文稳定性。
  • 代码与智能体任务:同时比较编程指数、智能体指数、首 token 延迟和持续输出速度。
  • 高频 API 调用:先设置可接受的能力与失败率,再比较单任务成本和公开单价。
  • 本地或私有部署:另行核对所选具体型号的权重、许可证、量化支持和硬件条件。

为什么不能只比较品牌

同一阵营通常同时存在不同能力、速度、价格和上下文定位的型号。本文的代表型号会随当前数据更新;当阵营推出新型号且进入当前候选集时,页面中的型号、数值和结论也会相应变化。

客户端订阅、网页功能和 API 模型不是同一个比较维度。页面中的能力、速度与成本数据用于模型选型;套餐限制、地区可用性、隐私条款和集成功能仍需在采购或接入前单独确认。

用自己的中文任务做最后验证

准备中文长文、代码修复、工具调用和结构化抽取四类任务,固定提示词、上下文长度与通过标准。若计划本地部署,再把云端结果与目标精度下的实际吞吐、显存和失败率分开验收。

如果两个候选在核心指标上接近,不需要强行选出“绝对第一”。可以把它们加入模型对比工具,再根据真实任务的失败次数、等待时间和预算选择。

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