Qwen3 vs DeepSeek V4：2026 中国 AI 模型全面对比
2026-05-22 — by Global API Team
Qwen3 vs DeepSeek V4：2026 中国 AI 模型全面对比
阿里巴巴和 DeepSeek 代表了中�� AI 生态的两极。阿里巴巴，市值 3000 亿美元的电商巨头，推出了 Qwen3——一个从 8B 到 235B 参数的庞大模型家族。DeepSeek，精干的研究实验室，以 V4 Flash 和 V4 Pro 两款模型迎战，覆盖了绝大多数使用场景，价格更是重塑了市场。
问题不是哪家公司更大，而是哪个模型适合你的具体工作负载——以及你的预算。Qwen 一个模型可以低至 $0.01/百万 Token。DeepSeek 一个模型可以提供 1M Token 的上下文窗口。而在两者之间，两个家族提供的重叠能力让人在选择时确实感到为难。
我们测试了 Qwen3 全系列与 DeepSeek V4 Flash 和 V4 Pro，涵盖定价、编程、推理、中文质量、数学以及真实开发者工作流。以下是我们的发现。
TL;DR：Qwen3 vs DeepSeek V4
| 维度 | Qwen3 系列 | DeepSeek V4 | |-----------|-------------|-------------| | 开发者 | 阿里巴巴 (Alibaba) | 深度求索 (DeepSeek) | | 模型数量 | 7+ 种规格 (8B 到 235B) | 2 个主要模型 (Flash + Pro) | | 最便宜 | Qwen3-8B $0.01/M | V4 Flash $0.25/M | | 旗舰 | Qwen3-235B-A22B $1.82/M | V4 Pro $0.78/M | | 上下文窗口 | 高达 128K（因模型而异） | 高达 1M (Flash) / 128K (Pro) | | 开源 | ✅ 开放权重 (Apache 2.0) | ❌ 专有 API | | 推理 | Qwen3-30B-A3B-Thinking | DeepSeek R1 ($2.50/M) | | 最佳场景 | 模型灵活性、开源、免费层级 | 纯粹性价比、长上下文、编程 |
Qwen3 系列：为每个预算准备一个模型
阿里巴巴在 2025-2026 年分批发布了 Qwen3，打造了业界最细粒度的模型产品线之一。与 DeepSeek "一个模型统治一切" 的理念不同，Qwen3 为每个预算层级提供了不同规格：
| 模型 | 输入 $/M | 输出 $/M | 上下文 | 最佳场景 | |-------|-----------|------------|---------|----------| | Qwen3-8B | $0.01 | $0.01 | 32K | 免费层级原型开发、简单任务 | | Qwen3-14B | $0.24 | $0.24 | 32K | 均衡的预算选项 | | Qwen3-30B-A3B | $0.23 | $0.23 | 32K | MoE 效率，中等质量 | | Qwen3-30B-A3B-Thinking | $0.25 | $0.25 | 32K | 带 MoE 效率的推理 | | Qwen3-32B | $0.28 | $0.28 | 128K | 全面强手，开放权重 | | QwQ-32B | $0.28 | $0.28 | 128K | 推理专家 | | Qwen3-235B-A22B | $1.82 | $1.82 | 128K | 旗舰品质，重 MoE |
价格跨度令人震惊。Qwen3-8B 的 $0.01/M 基本上是免费的——比 DeepSeek V4 Flash 便宜 25 倍。在顶部，Qwen3-235B-A22B 的 $1.82/M 是 V4 Flash 价格的 7 倍以上，但提供了旗舰级品质。
关键洞察：Qwen3 提供了 DeepSeek 没有的选择。需要一个几乎不花钱的批量分类模型？Qwen3-8B。需要推理能力又不想为 DeepSeek R1 付 $2.50/M？Qwen3-30B-A3B-Thinking $0.25/M。需要在本地运行？Apache 2.0 开放权重。
DeepSeek V4 系列：两个模型，最大冲击力
DeepSeek 走了相反的路线。两个模型，各为特定角色优化：
| 模型 | 输入 $/M | 输出 $/M | 上下文 | 最佳场景 | |-------|-----------|------------|---------|----------| | V4 Flash | $0.25 | $0.25 | 1M | 通用聊天、RAG、高性价比生产 | | V4 Pro | $0.78 | $0.78 | 128K | 高级推理、编程、复杂任务 | | V3.2 | $0.38 | $0.38 | 128K | 无需 Pro 价格的品质 | | R1 | $2.50 | $2.50 | 128K | 最先进的推理 |
V4 Flash 的 1M Token 上下文窗口是其突出特点。没有任何 Qwen3 模型超过 128K。如果你要处理整个代码库、多章文档或长对话历史，V4 Flash 以 $0.25/M 的价格提供 8 倍的上下文。
V4 Pro 的 $0.78/M 在英文任务的价格调整后质量上，低于 Qwen3-235B ($1.82/M) 和 QwQ-32B ($0.28/M)。对于品质重要但成本不能失控的应用，这是最佳选择。
第一回合：定价 —— 每个预算的全景对比
让我们把两个家族的所有模型放在价格光谱上：
| 层级 | 模型 | 价格/M | 使用场景 | |------|-------|---------|----------| | 免费 / 近乎免费 | Qwen3-8B | $0.01 | 原型开发、分类、简单 Q&A | | 预算 | Qwen3-14B | $0.24 | 中等质量聊天、内部工具 | | 预算 | Qwen3-30B-A3B | $0.23 | MoE 驱动的预算选项 | | 预算 | DeepSeek V4 Flash | $0.25 | 通用最佳性价比 + 1M 上下文 | | 中档 | Qwen3-32B | $0.28 | 强大的开源全面型 | | 中档 | QwQ-32B | $0.28 | 预算推理 | | 中档 | DeepSeek V3.2 | $0.38 | 从 Flash 的品质升级 | | 高端 | DeepSeek V4 Pro | $0.78 | 高级编程和推理 | | 旗舰 | Qwen3-235B-A22B | $1.82 | 最高品质，重 MoE | | 推理 | DeepSeek R1 | $2.50 | SOTA 思维链推理 |
真实成本示例：一个新闻摘要流水线，每天处理 10 万篇文章，每篇 800 输入 + 300 输出 Token：
| 模型 | 每日 Token | 每日成本 | 月度成本 | |-------|-------------|------------|--------------| | Qwen3-8B | 110M | $1.10 | $33.00 | | Qwen3-30B-A3B | 110M | $25.30 | $759.00 | | DeepSeek V4 Flash | 110M | $27.50 | $825.00 | | Qwen3-32B | 110M | $30.80 | $924.00 | | DeepSeek V4 Pro | 110M | $85.80 | $2,574.00 | | Qwen3-235B-A22B | 110M | $200.20 | $6,006.00 |
如果 $0.01/M 的摘要质量可接受，Qwen3-8B 比 V4 Flash 每月节省 $792。如果需要更高品质，V4 Flash 以 $0.25/M 的价格是最佳选择——与 Qwen3-30B-A3B 价格相当，同时提供 1M 上下文。
第二回合：编程性能
编程是 DeepSeek 建立声誉的领域。V4 Flash 和 V4 Pro 在训练中高度强调代码生成，在真实任务中表现得尤为明显。
Python 算法任务："实现一个可配置误判率和序列化支持的布隆过滤器。"
- DeepSeek V4 Pro：提供了完整的实现，包含 murmur 哈希、最优位数组大小、
pickle和 JSON 序列化，以及内置的准确性测试。全篇包含类型提示和文档字符串。可直接用于生产。 - DeepSeek V4 Flash：产出简洁、注释良好的实现。哈希函数选择稍微简单（使用内置
hash()而非 murmur），但功能正确且易于阅读。 - Qwen3-32B：与 V4 Flash 相当。代码结构相似——算法正确，位操作得当，但使用了更简单的哈希方法。小边缘情况：未处理
contains()的空输入。 - Qwen3-235B-A22B：在正确性上与 V4 Pro 对标，但代码更冗长。文档字符串出色，错误处理良好，但架构优雅度略逊。
- Qwen3-8B：产出了可运行的代码，但很基础——没有序列化，没有可配置的错误率计算，注释最少。
结论：DeepSeek V4 Pro 在复杂编程上领先。V4 Flash 和 Qwen3-32B 在中档持平。Qwen3-235B-A22B 有竞争力，但考虑到 $1.82/M 的价格，对于大多数编程任务来说属于过度配置。Qwen3-8B 可以处理简单的代码任务（如样板代码生成），但不应用于生产级代码。
测试两个 API 的代码生成：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6",
base_url="https://global-apis.com/v1"
)
coding_prompt = """Write a Python class `RateLimiter` that:
1. Uses a sliding window algorithm
2. Accepts max_requests and window_seconds
3. Is thread-safe
4. Exposes `acquire()` method that blocks until a slot is available
5. Includes `available()` method returning current capacity"""
# DeepSeek V4 Pro — 最佳编程质量
pro_response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[{"role": "user", "content": coding_prompt}],
max_tokens=800,
temperature=0.2
)
print("=== DeepSeek V4 Pro ($0.78/M) ===")
print(pro_response.choices[0].message.content)
print(f"成本: ${pro_response.usage.total_tokens * 0.78 / 1_000_000:.6f}\n")
# Qwen3-32B — 开源替代方案
qwen_response = client.chat.completions.create(
model="Qwen/Qwen3-32B",
messages=[{"role": "user", "content": coding_prompt}],
max_tokens=800,
temperature=0.2
)
print("=== Qwen3-32B ($0.28/M) ===")
print(qwen_response.choices[0].message.content)
print(f"成本: ${qwen_response.usage.total_tokens * 0.28 / 1_000_000:.6f}\n")
# 预算对比
flash_response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": coding_prompt}],
max_tokens=800,
temperature=0.2
)
print("=== DeepSeek V4 Flash ($0.25/M) ===")
print(flash_response.choices[0].message.content)
print(f"成本: ${flash_response.usage.total_tokens * 0.25 / 1_000_000:.6f}")
第三回合：中文质量
两家公司都是中国 AI 实验室，但它们对中文质量的处理方式有显著差异。
创意写作测试："以老舍的风格写一段关于现代北京的短文"
- Qwen3-235B-A22B：卓越。捕捉到了老舍散文那种含蓄、观察的特质——北京话的节奏、城市变迁中的忧郁感。模型明显理解老舍不仅是词汇来源，更是文化观察者。
- DeepSeek V4 Pro：非常好。文笔精练，用语地道，有强烈的时代契合度词汇。比 Qwen3 略"正式"——读起来像是一个有技巧的作家在模仿老舍，而不是真正地融入他的风格。
- Qwen3-32B：好但通用。词汇和句式正确，但缺少老舍独特的声音。读起来像是标准的现代中文散文，点缀了一些时代词汇。
- DeepSeek V4 Flash：在中文创意任务上与 Qwen3-32B 类似。合格但不独特。
- Qwen3-8B：功能可用但肤浅。语法正确，词汇简单，没有风格上的细微差别。
结论：Qwen3-235B-A22B 在高端中文任务上领先，DeepSeek V4 Pro 紧随其后。对于日常中文聊天（客服、问答、内容摘要），V4 Flash 和 Qwen3-32B 在质量上难以区分——根据价格和上下文窗口需求进行选择。
JavaScript — 带模型选择的中文聊天机器人：
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: "a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6",
baseURL: "https://global-apis.com/v1",
});
async function chineseChat(userMessage, creativeMode = false) {
// 中文创意内容用 Qwen3-235B，通用聊天用 DeepSeek V4 Flash
const model = creativeMode
? "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507"
: "deepseek-v4-flash";
const response = await client.chat.completions.create({
model,
messages: [
{
role: "system",
content: creativeMode
? "你是一个中文文学创作助手，用优美的中文写作。注意风格、节奏和文化准确性。"
: "你是一个有用的助手，用简洁自然的中文回复用户问题。",
},
{ role: "user", content: userMessage },
],
max_tokens: creativeMode ? 1000 : 400,
temperature: creativeMode ? 0.9 : 0.7,
});
return {
model,
content: response.choices[0].message.content,
cost: (response.usage.total_tokens * (creativeMode ? 1.82 : 0.25)) / 1_000_000,
};
}
// 中文创意内容 → Qwen3-235B
const story = await chineseChat(
"写一个500字的微型小说，主题是'城市与孤独'",
true
);
console.log(`模型: ${story.model}, 成本: $${story.cost.toFixed(6)}`);
console.log(story.content);
第四回合：推理与数学
推理能力将能遵循指令的模型与能够思考的模型区分开来。两个家族都提供了专门的推理模型：
| 模型 | 类型 | 价格 | 推理质量 | |-------|------|-------|-------------------| | DeepSeek R1 | 专用推理 | $2.50/M | 卓越 | | Qwen3-30B-A3B-Thinking | 思考变体 | $0.25/M | 非常好 | | QwQ-32B | 专用推理 | $0.28/M | 非常好 | | DeepSeek V4 Pro | 通用 + 推理 | $0.78/M | 良好 | | DeepSeek V4 Flash | 通用 + 推理 | $0.25/M | 中等 |
数学问题测试："一个半径 2 米的圆柱形水箱以 0.5 m³/min 的速度注水。底部有一个漏水口，排水速度与水高度成正比（k = 0.1 m²/min）。推导微分方程并求平衡高度。"
- DeepSeek R1：完整推导，步骤清晰的推理过程。建立了体积方程，确定了平衡条件，解析求解，用量纲分析验证。完美。
- QwQ-32B：同样正确，有清晰的思维链。推导稍欠优雅但得到了相同答案。$0.28/M vs R1 的 $2.50/M，价值超群。
- Qwen3-30B-A3B-Thinking：推导正确，解释了每一步。中间步骤单位缺失这一小格式问题，但数学上正确。
- DeepSeek V4 Pro：答案正确，推理简洁。比专用推理模型更简洁，但仍然准确。
- DeepSeek V4 Flash：得到了正确的平衡高度，但跳过了微分方程的推导。答案正确，但推理没有完全展开。
结论：DeepSeek R1 是可用的最佳推理模型——但 QwQ-32B 便宜 89%（$0.28 vs $2.50/M），是大多数应用的实用选择。Qwen3-30B-A3B-Thinking 以 $0.25/M 的价格与 QwQ-32B 持平，质量有竞争力。
第五回合：上下文窗口 —— 1M Token 优势
上下文窗口大小是这两个家族之间最被低估的差异点。
| 模型 | 上下文 | 实际意义 | |-------|---------|----------------------| | DeepSeek V4 Flash | 1M Token | 处理整个代码库、整本书、多天对话 | | DeepSeek V4 Pro | 128K | 大文档、长对话 | | Qwen3-32B | 128K | 大文档、长对话 | | Qwen3-235B-A22B | 128K | 大文档、长对话 | | Qwen3-30B-A3B | 32K | 标准聊天、单文档 | | Qwen3-8B | 32K | 标准聊天、简单任务 |
DeepSeek V4 Flash 的 1M Token 上下文是任何 Qwen3 模型的 8 倍。这对于以下场景至关重要：
- 代码库感知助手：将整个仓库输入上下文，实现准确的、项目感知的代码生成
- 文档分析：在单个 API 调用中处理 300 页以上的 PDF
- 长篇内容生成：在 50,000+ 词的输出中保持一致性
- 多轮对话：无需摘要技巧即可保留完整的对话历史
如果你的应用需要长上下文处理，V4 Flash 是毫无争议的赢家——而且以 $0.25/M 的价格，它是可用的最便宜的长上下文模型。
第六回合：开源与部署灵活性
这是 Qwen3 具有决定性优势的地方：每个 Qwen3 模型都以 Apache 2.0 协议发布开放权重。
DeepSeek V4 Flash 和 V4 Pro 是专有 API-only 模型。你无法自部署它们、在本地微调它们，或检查它们的权重。对于某些组织来说，这是不可接受的。
Qwen3 开源优势：
- 自部署：使用 vLLM 或 llama.cpp 在你自己的基础设施上运行 Qwen3-8B 或 32B。API 成本为零（超出 GPU 支出外）。
- 微调：将 Qwen3 模型适配到你的领域数据。在内部文档上微调的 Qwen3-8B，在特定领域任务上的表现可以超越大得多的通用模型。
- 隐私：没有数据离开你的服务器。对医疗、金融和企业部署至关重要。
- 断网部署：在无法访问 API 的隔离网络上运行。
自部署 Qwen3-8B 成本对比（vLLM 在单卡 A100-80GB 上）：
| 指标 | API (Qwen3-8B) | 自部署 (A100) | |--------|----------------|---------------------| | Token/小时（估算） | ~10M | ~180M+ | | 每 1M Token 成本 | $0.01 | ~$0.008（GPU 租用） | | 部署复杂度 | 5 分钟 | 1-2 小时 | | 维护 | 无 | GPU 监控、模型更新 |
对于高容量应用，自部署 Qwen3 甚至比 $0.01/M 的 API 价格更便宜——但代价是基础设施的复杂度。
决策矩阵：什么时候选哪个
| 你的情况 | 推荐模型 | 原因 | |---------------|-------------------|-----| | 最小预算，简单任务 | Qwen3-8B | $0.01/M，字面上比下一个选项便宜 25 倍 | | 总体最佳性价比 | DeepSeek V4 Flash | $0.25/M + 1M 上下文 + 全面强质量 | | 最高编程质量 | DeepSeek V4 Pro | $0.78/M 的最佳编程基准 | | 最佳预算推理 | QwQ-32B | $0.28/M 的强推理（比 R1 便宜 89%） | | 高端中文内容 | Qwen3-235B-A22B | 最佳中文创意写作质量 | | 需要自部署 | Qwen3-32B | Apache 2.0 协议，可在单 GPU 上运行 | | 长上下文应用 | DeepSeek V4 Flash | 1M Token — 任何 Qwen3 模型的 8 倍 | | 批量分类/标注 | Qwen3-8B | 高容量简单任务的近零成本 | | 领域数据微调 | Qwen3-8B 或 14B | 开放权重，Apache 2.0，已验证可微调 |
混合方案：同时使用两个家族
对大多数项目来说，最佳策略不是选择一个服务商——而是将任务路由到每个工作最适合的模型：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6",
base_url="https://global-apis.com/v1"
)
def smart_router(prompt: str, task_type: str = "general") -> dict:
"""
根据需求在 Qwen3 和 DeepSeek V4 之间路由任务。
所有模型都可以通过 Global API 的单一端点访问。
"""
routing = {
# 免费层级用于批量/分类
"classify": ("Qwen/Qwen3-8B", 0.01),
"tag": ("Qwen/Qwen3-8B", 0.01),
# 预算推理
"reason": ("QwQ-32B", 0.28),
# 通用（最佳性价比 + 上下文）
"chat": ("deepseek-v4-flash", 0.25),
"summarize": ("deepseek-v4-flash", 0.25),
"qa": ("deepseek-v4-flash", 0.25),
# 编程
"code": ("deepseek-v4-pro", 0.78),
# 高端中文
"creative_cn": ("Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507", 1.82),
}
model_id, price = routing.get(task_type, ("deepseek-v4-flash", 0.25))
response = client.chat.completions.create(
model=model_id,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=500
)
return {
"model": model_id,
"content": response.choices[0].message.content,
"tokens": response.usage.total_tokens,
"cost": response.usage.total_tokens * price / 1_000_000
}
# 使用示例
result = smart_router("写一个关于时间旅行的短篇科幻故事", task_type="creative_cn")
print(f"模型: {result['model']}")
print(f"Token 数: {result['tokens']}, 成本: ${result['cost']:.6f}")
print(result['content'][:300] + "...")
result = smart_router("Tag this article with relevant categories", task_type="tag")
print(f"\n模型: {result['model']}, 成本: ${result['cost']:.6f}")
混合路由的月度成本（每天 10,000 个混合任务）：
| 任务类型 | 流量占比 | 每日请求数 | 模型 | 每日成本 | |-----------|-------------|----------------|-------|-------------| | 分类 | 30% | 3,000 | Qwen3-8B | $0.03 | | 通用聊天 | 40% | 4,000 | V4 Flash | $1.00 | | 编程 | 15% | 1,500 | V4 Pro | $1.17 | | 推理 | 10% | 1,000 | QwQ-32B | $0.28 | | 创意中文 | 5% | 500 | Qwen3-235B | $0.91 | | 总计 | 100% | 10,000 | — | $3.39/天 |
对比将所有任务通过单一模型路由：所有任务用 Qwen3-235B 将花费约 $18.20/天。所有任务用 DeepSeek V4 Pro 将花费约 $7.80/天。混合路由节省 57-81%，同时在关键部分保持质量。
常见问题
问：Qwen3-8B 真的可以在生产环境中使用吗？ 是的，适用于简单任务：文本分类、关键词提取、实体识别、基础问答和样板代码生成。只需 $0.01/M，你处理数百万条目的成本相当于一次 GPT-4o 调用。它在复杂推理、创意写作和细致指令方面有困难。
问：当 V4 Pro 只需 $0.78/M 时，为什么还要为 Qwen3-235B 支付 $1.82/M？ 中文创意写作质量。如果你的输出是面向客户的中文内容（营销文案、文学、新闻），Qwen3-235B 的风格质量值得这个溢价。对于英文或编程任务，V4 Pro 更好且更便宜。
问：可以微调 Qwen3 模型吗？ 是的。所有 Qwen3 模型都在 Apache 2.0 下以开放权重发布。Qwen3-8B 最适合微调——它可以放入单张消费级 GPU（24GB VRAM）。Qwen3-32B 需要企业级 GPU（A100-80GB）。
问：哪个模型在函数/工具调用方面更好？ DeepSeek V4 Pro 具有最可靠的函数调用能力。Qwen3-32B 和 235B 紧随其后。V4 Flash 和更小的 Qwen3 模型对于简单的工具使用是足够的，但偶尔会遗漏必需参数。
问：1M Token 上下文窗口的实际表现如何？ DeepSeek V4 Flash 在 1M Token 下的"大海捞针"检索准确率约为 95%——意味着它可以在 1M Token 上下文中任何位置正确检索嵌入的信息。对于检索型长上下文任务（免分块的 RAG），它是可靠的。对于跨越整个 1M 上下文的推理，质量在约 200K Token 之后会下降。
问：哪些模型支持流式输出？
两个家族的所有模型都通过 Global API 的 OpenAI 兼容端点支持 SSE 流式输出。在 API 调用中设置 stream=True。
通过 Global API 访问所有模型
Qwen3 + DeepSeek V4 组合的力量在于你不需要单独的 API 密钥、账户或计费关系。Global API 为你提供单一端点和 API 密钥，可以横跨两个家族——还有 178+ 个其他模型。
免费注册 → — 100 免费积分，可并排测试 Qwen3-8B、Qwen3-32B、Qwen3-235B、DeepSeek V4 Flash 和 V4 Pro。无需信用卡，5 分钟即可完成设置。
查看所有模型 → 来规划你跨两个家族的混合路由策略。