DeepSeek V4 Pro и Qwen3.7 Max часто ставят рядом: обе из Китая, обе вышли весной 2026 года, обе дешевле западных моделей и обе метят в одну нишу — код и автономные агенты. На первый взгляд разница только в названии.
Но есть принципиальное различие. DeepSeek V4 Pro выложена с открытыми весами: её можно скачать и развернуть у себя. Qwen3.7 Max — закрытая, доступна только через API. Для многих задач именно это, а не бенчмарки, определяет выбор.
Ниже — честный разбор: в чём модели похожи, чем реально отличаются и кому что подойдёт. И один важный момент, который часто упускают, — про работу с картинками.
По каким критериям сравнивать
1. Открытость и доступ
Это главное различие. DeepSeek V4 Pro выложена с открытыми весами под лицензией MIT: её можно развернуть на своём железе, дообучать и использовать коммерчески. Qwen3.7 Max — закрытая, доступна только через API, скачать её нельзя. Если вам важен контроль, приватность данных или работа без внешнего API, DeepSeek даёт эту возможность, а Qwen — нет. Если своя инфраструктура не нужна, разница здесь роли не играет.
2. Сильные стороны
Обе модели заточены под агентные задачи и код и идут близко в этой нише. У DeepSeek V4 Pro — крупная MoE-архитектура (1,6 трлн параметров, из них активны около 49 млрд), сильные результаты в коде, математике и знаниях; разработчики называют её одной из лучших открытых моделей в агентном программировании. Qwen3.7 Max позиционируется как агент по умолчанию: расширенное мышление включено сразу, упор на длинную автономную работу. Alibaba приводит пример многочасового автономного прогона и отмечает низкий уровень галлюцинаций.
3. Контекст, вывод и модальность
Контекст у обеих одинаковый — 1 млн токенов, этого хватает для больших кодовых баз и длинных документов. А вот максимальный ответ различается: у DeepSeek V4 Pro он заметно больше (до 384K токенов), у Qwen3.7 Max — меньше (зависит от провайдера). Важный момент: обе модели в этих версиях работают только с текстом. Ни та ни другая не принимает изображения. Если нужна работа с картинками, эти модели не подойдут — понадобится другая.
4. Цена
Обе бюджетнее западных флагманов, но DeepSeek дешевле и здесь. У неё цена зависит от времени суток: в непиковые часы ставки ниже. Qwen3.7 Max дороже за токены, но предлагает большую скидку на повторно используемый контекст (кэш). Цены и тарифы у обеих меняются и зависят от провайдера, поэтому актуальные ставки под ваш объём стоит проверять перед выбором.
Иногда выбор модели решается не бенчмарком, а одним вопросом: нужны ли вам открытые веса. Если да — сравнение заканчивается быстро.
Редакция SpeShu.AI
Как выбрать между ними
- Решите, нужны ли вам открытые веса и своё развёртывание
- Проверьте, не нужна ли работа с картинками — обе только текст
- Определите главную задачу: код, агенты, тексты, анализ
- Возьмите 3–5 своих реальных примеров для теста
- Прогоните оба варианта на одних и тех же запросах
- Оцените длину нужного вам ответа — лимиты вывода разные
- Посчитайте цену под ваш реальный объём
- Выберите по своим примерам, а не по чужим бенчмаркам
Что выбрать под конкретную задачу
Открытые веса и контроль
Если нужно развернуть модель у себя, дообучить или держать данные внутри контура — DeepSeek V4 Pro, потому что Qwen3.7 Max закрытая.
Код и агенты
Обе сильны. Qwen3.7 Max отдельно позиционируют под длинную автономную работу с множеством вызовов инструментов. DeepSeek V4 Pro — под агентное программирование с упором на знания и большой объём вывода. Для крупного рефакторинга или агента тестируйте обе на своей задаче.
Минимальная цена
При прочих равных DeepSeek обычно дешевле, особенно в непиковые часы. Если объёмы большие, разница в стоимости может стать решающей.
Длинные ответы
GPT-5.6 Terra живёт в инфраструктуре OpenAI, Claude Sonnet 5 — в экосистеме Anthropic. Если вы уже работаете в одной из них, это тоже аргумент.
Длинные ответы
Если модель должна выдавать очень объёмный результат за один раз, у DeepSeek V4 Pro лимит вывода заметно выше.
Как провести честный тест
1. Выберите 3–5 задач, которые реально решаете каждый день.
2. Составьте по одному чёткому промту на каждую, с контекстом, задачей и форматом.
3. Задайте один и тот же промт обеим моделям.
4. Сравните ответы по трём критериям: точность, следование формату, насколько мало правок нужно.
5. Посчитайте, во сколько обошёлся тест по токенам у каждой.
Такой тест на своих примерах скажет больше, чем любая сравнительная таблица.
Частые вопросы
Так какая всё-таки лучше?
Зависит от задачи. Если нужны открытые веса или минимальная цена — чаще DeepSeek V4 Pro. Если нужен закрытый агент под длинную автономную работу — Qwen3.7 Max. По качеству в коде они идут близко, поэтому решает тест на ваших примерах.
Какая дешевле?
Обычно DeepSeek V4 Pro, особенно в непиковые часы. Но у Qwen есть большая скидка на повторно используемый контекст, так что на некоторых сценариях разрыв сокращается. Считайте под свой объём.
Что значит «открытые веса» у DeepSeek?
Модель можно скачать и запустить на своём оборудовании, а лицензия MIT разрешает коммерческое использование. Qwen3.7 Max так использовать нельзя — только через API.
У какой больше контекст?
Одинаковый — 1 млн токенов у обеих. Различается максимальная длина одного ответа: у DeepSeek V4 Pro она выше.
Подходят ли они для русского языка?
Обе понимают русский и могут работать с русскоязычными задачами. Как и с любой моделью, качество лучше проверить на своих текстах.
Сравните обе, работая со своей задачей
Возьмите одну задачу, которую решаете регулярно, и задайте один и тот же запрос обеим моделям. Через пару примеров станет видно, какая ближе к тому, что вам нужно, и во сколько это обходится. Проще всего это сделать, когда обе модели доступны в одном месте — в SpeShu.AI можно переключаться между разными ИИ-моделями и сравнивать их ответы на один промт, не заводя отдельные API и подписки.