2026年DeepSeek与Qwen对比：工程师视角的面对面

如果您有一个预算电子表格已打开，并且正在尝试在两个开放重量级中文模型家族之间做出选择，那么DeepSeek与Qwen的决定通常取决于四个数字：输入价格、输出价格、上下文长度以及模型在您的实际工作负载上的表现。自V4预览版发布以来，我已经在DeepSeek V4-Pro和V4-Flash上部署了生产流量，在此之前在Qwen3和Qwen3.5上也是如此。这两个家族都发布了开放权重，都暴露了与OpenAI兼容的API，并且都大幅低于西方前沿定价。然而，它们并不是可互换的。本文将介绍定价、基准、上下文窗口、许可和成本计算示例，以便您能够第一次就正确选择。

Verdict: which one should you pick?

对于大多数构建聊天、RAG或代理工作负载的开发者来说，DeepSeek V4-Flash在原始每令牌价格和API表面的简洁性上胜出。 它的未缓存输入令牌价格为每百万0.14美元，输出令牌价格为每百万0.28美元，默认上下文窗口为1百万令牌。Qwen的开放权重层具有竞争力，其顶级托管模型——Qwen3.6-Max-Preview，可通过Qwen Studio和阿里巴巴云模型工作室API作为专有托管模型提供，没有开放权重，API与OpenAI和Anthropic规范兼容——是一个可信的前沿竞争对手。但Qwen的定价在提供商和层之间是碎片化的，并且阿里巴巴已经开始关闭顶级阵容中的开放权重。

选择 DeepSeek V4 如果 您需要一个开放权重模型文件、一个定价页面、一个API表面，以及接近前沿质量的最便宜令牌。 选择 Qwen 如果 您需要一流的多模态（图像、视频、音频）输入、原生模型上下文协议代理管道，或者一个可以在单个GPU上运行的较小密集模型（4B-32B）。

一目了然：DeepSeek与Qwen对比一览表

2026年4月，每个系列的头版价格由各供应商官方来源的验证数字确定：

DeepSeek的价格来自DeepSeek自己的定价页面（已验证，2026年4月；在2026-04-26降价后，Flash上的缓存命中率现在是0.0028/兆字节，Pro上的列表价格为0.0145/兆字节）；Qwen3.6-Plus的费率从每百万输入令牌0.325美元和每百万输出令牌1.95美元起价，在OpenRouter上；Qwen Max的定价从每百万输入令牌0.780美元和每百万输出令牌3.90美元开始。在做出承诺之前，请始终检查供应商的实时定价页面——特别是Qwen的费率会因部署区域和供应商而异。

Architecture and lineage

这两个系列都在高端使用专家混合（MoE）和底部使用密集模型，但它们达到那里的方式不同。

DeepSeek V4：两个级别，一个功能集

DeepSeek V4于2026年4月24日作为预览版发布。它包含恰好两个模型ID—— deepseek-v4-pro (1.6T total / 49B active) and deepseek-v4-flash （284B / 13B活跃）——均在MIT下开源。思考模式是一个请求参数，不是一个单独的模型：你设置 reasoning_effort="high" and pass extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} 在任一层级上。旧ID仍然可以解析，映射到，但它们将在[3]时退役。 deepseek-chat and deepseek-reasoner IDs仍然可以解析，映射到[2]，但它们将在[3]时退役。 deepseek-v4-flash，但它们将在[3]时退役。 2026-07-24 15:59 UTC。如果您正在维护较旧的集成，迁移只需一行代码。对于该系列更深入的了解，请参阅[5]。 model= swap; base_url 保持不变。对于该系列更深入的了解，请参阅[5]。 DeepSeek V4.

Qwen3.6：更广泛的阵容，更多碎片化

阿里巴巴的产品线更广泛。Qwen 3.6系列从家族顶部的Max-Preview开始，包括Qwen Plus以平衡工作负载，Flash以速度优先任务，以及35B-A3B用于本地运行的用户。Qwen3.5-Omni和Qwen3.6-Plus于2026年4月作为专有产品发布；访问权限仅限于聊天机器人的网站和阿里巴巴云平台，而Qwen3.6-35B-A3B模型在同一个月以Apache 2.0许可证发布。上一代的Qwen3系列是完全开源的，并且仍然广泛部署；仅Qwen3-VL-2B-Instruct在全球的下载量就超过了1800万次。

模式很重要：DeepSeek发布了一对开放权重级别，并在一个页面上定价。Qwen提供更广泛的目录，顶部是专有级别，而开放权重仅在较低和中等尺寸上。如果您想要一个清晰的思维模型和可预测的价格，DeepSeek更简单。

Coding

这就是两个系列都大量投资的地方。DeepSeek的V4发布报告显示 deepseek-v4-pro 在SWE-Bench验证中达到80.6%——在客户演示文稿中引用之前，请参阅V4技术报告中的确切分数划分。Qwen的前沿模型也在同一区域：Qwen3.6-Plus在SWE-bench验证中取得了78.8分的成绩，阿里巴巴声称Qwen 3.6-Max-Preview在多个测试编码和代理能力的基准测试中排名第一，包括SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.0、SkillsBench、QwenClawBench、QwenWebBench和SciCode（这些是自报的，但与其他前沿实验室的差距确实很小）。

实际上，我发现V4-Pro在涉及数十个文件的长期重构方面表现更强，而Qwen3.6-Plus在前端工作方面表现更强。它们都不能帮你摆脱糟糕的规范。对于更深入的编码比较，请参阅 DeepSeek Coder vs Copilot and our DeepSeek for coding walkthrough.

Reasoning

两个系列现在都将推理作为一个参数而不是单独的SKU来暴露。在DeepSeek V4上，你可以切换 reasoning_effort to "high" or "max"; API 返回 reasoning_content alongside the final content. 在Qwen上，等效功能是 enable_thinking Plus/Max-tier模型上的参数。阿里巴巴的文档指出一个怪癖：如果你启用了思考模式但模型没有输出思考过程，你将按照非思考模式的价格收费。这比我想象的更友好的计费行为。

Qwen3.6系列还增加了一个针对代理工作负载的小而实用的功能：Max-Preview配备了preserve_thinking，它可以在多轮对话中携带推理痕迹，阿里巴巴特别推荐它在需要上下文连续性的代理任务中使用。DeepSeek的V4表面目前没有直接等效的功能；你需要通过重新播放消息来重建连续性，因为 该API是无状态的——客户端必须在每个请求中重新发送对话历史. 网页聊天和移动应用为用户维护会话状态；API不维护。

写作和多语言

Qwen在多语言广度上的投资明显更多。Qwen3.5模型支持201种语言和方言，比上一代的82种有所增加——Counterpoint的Einstein表示这个功能反映了阿里巴巴的全球野心。DeepSeek V4在英语和中文方面表现强劲，并且在大欧洲语言中表现良好，但对于Tagalog、Swahili或Bengali内容，我仍会选择Qwen。

对于长篇英文和创意写作，配备 temperature=1.5 在我的测试中，DeepSeek Chat生成的散文更符合习惯用法。Qwen倾向于过度解释。请在自己的样本文本上尝试两者，差异在于风格且值得检查。详见 DeepSeek for writing for prompt patterns.

定价：一个实例

比较不同提供商的token速率很混乱。让我们计算一个现实工作量——一个客户支持聊天机器人进行100万次通话，每次使用2000-token的系统提示（已缓存），200-token的用户消息和300-token的回复——在每个提供商的侧进行成本核算。

DeepSeek V4-Flash

Cached input  : 2,000 × 1,000,000 = 2,000,000,000 × $0.0028/M = $   5.60
Uncached input:   200 × 1,000,000 =   200,000,000 × $0.14/M   = $  28.00
Output        :   300 × 1,000,000 =   300,000,000 × $0.28/M   = $  84.00
                                                                 ------
Total                                                           $ 117.60

DeepSeek V4-Pro

Cached input  : 2,000,000,000 × $0.0145/M = $   29.00
Uncached input:   200,000,000 × $1.74/M (list)   = $  348.00
Output        :   300,000,000 × $3.48/M (list)   = $1,044.00
                                              ---------
Total                                        $1,421.00 list (or $355.25 during the 75% V4-Pro promo through 2026-05-31)

Qwen3.6-Plus（通过OpenRouter，示例）

OpenRouter目前没有为Qwen3.6-Plus提供单独的缓存命中率，所以我们将其全部输入成本作为标准：

Input         : 2,200,000,000 × $0.325/M = $  715.00
Output        :   300,000,000 × $1.95/M  = $  585.00
                                            ---------
Total                                       $1,300.00

对于这项工作负载，V4-Flash比Qwen3.6-Plus快大约 11×，而V4-Pro在处于前沿级别的同时，成本低于Qwen3.6-Plus。注意：如果你的提供商为Qwen提供缓存输入率，差距会缩小——标准输入大约为每1000万个token 0.23美元，而在某些Qwen提供商上，缓存输入大约为每1000万个token 0.02至0.05美元。在构建前请核实。使用 DeepSeek pricing calculator 连接您自己的令牌量。

隐私和许可

两个API默认将数据发送到中国的服务器，除非你选择非中国大陆部署区域。Qwen在阿里云Model Studio上提供更多部署选项：在国际部署模式下，端点和数据存储位于新加坡区域，模型推理计算资源在全球范围内动态调度（不包括中国大陆区域），以及美国（弗吉尼亚）和欧盟（法兰克福）区域。DeepSeek的托管API目前不提供区域部署；如果数据驻留很重要，那么Qwen是一个优势——或者是一个自托管DeepSeek开放权重的理由。

许可证：DeepSeek的每个最新版本（V4-Pro、V4-Flash、V3.2、V3.1、R1）都按照MIT许可证发布代码和权重。Qwen的情况更为复杂。许多Qwen模型在Apache 2.0许可证、源代码可用的Qwen许可证或非商业Qwen研究许可证下分发；其他专有Qwen模型通过阿里云提供。在部署前请在特定的Hugging Face仓库上阅读许可证——答案并不总是“Apache 2.0”。更多关于此的信息见 is DeepSeek open source.

生态系统和工具

两个API都兼容OpenAI，因此您可以通过更改来切换 base_url and api_keyQwen还提供了与Anthropic兼容的端点；DeepSeek在V4版本中增加了对Anthropic的兼容性。两者的最小Python骨架相同——聊天请求会触达 POST /chat/completions，任一提供方的OpenAI兼容端点：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="...")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this PR."}],
)

Qwen进一步深入到代理工具领域。Qwen3原生支持模型上下文协议（MCP）和强大的函数调用，引领开源模型在复杂代理任务中的应用，阿里巴巴推出了Qwen Code，这是一个针对Qwen模型的终端开源AI代理，优化了大型代码库的理解和自动化繁琐工作的能力。DeepSeek的工具调用稳固且与OpenAI兼容，但周围的代理SDK故事较为薄弱。如果你在基于开源模型构建CLI代理，Qwen有先发优势。如果你在构建聊天产品、检索管道或微调领域模型，DeepSeek较小的体积是一个优势。

何时选择DeepSeek与Qwen

将此用作决策过滤器：

• Pick DeepSeek V4-Flash 当你需要最低的每令牌成本，同时保持前沿附近的质量，一个单级1M令牌的上下文，以及可以自行托管的MIT许可权重时。
• Pick DeepSeek V4-Pro 当SWE-Bench级别的代理编码或长期推理需要从Flash升级到大约6倍输出价格的步骤时。
• 选择Qwen3.6-Plus或Max-Preview 当你需要原生多模态（图像、视频、音频）输入或像MCP和Qwen Code这样的顶级代理工具时。
• 选择Qwen3.6-35B-A3B 当你想要一个足够小，可以放在一个或两个GPU上，且具有当前一代质量的Apache-2.0模型时。
• 选择Qwen进行多语言 覆盖范围超出英语/中文/主要欧洲语言，特别是东南亚语言。

Alternatives worth comparing

如果您正在筛选开放和半开放的中国前沿模型，也请考虑 DeepSeek vs Kimi and DeepSeek vs GLM。对于与西方前沿产品的直接比较，请参阅 DeepSeek vs Claude and the broader AI comparison hub. The best Chinese AI models 汇总按用例对整个领域进行排名。

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.