На китайском рынке искусственного интеллекта сейчас безоговорочно правят два игрока — Qwen от Alibaba и DeepSeek от одноимённой исследовательской команды. У обоих есть бесплатный базовый доступ, оба регулярно обгоняют западные модели в независимых замерах, и из-за этого постоянно возникает один и тот же вопрос: какой всё-таки выбрать. Разложу по фактам, без общих слов.
В чём принципиальная разница между Qwen и DeepSeek
Если совсем коротко — обе модели сильные, но сила у них разного рода. DeepSeek увереннее чувствует себя в программировании и математических задачах. Qwen, в свою очередь, стабильно лидирует там, где нужна работа с несколькими языками и разными типами данных сразу — текстом, картинками, звуком. Это не рекламная формулировка, а прямое следствие бенчмарков 2026 года.
В цифрах это выглядит так: модель Qwen3-235B-A22B опережает DeepSeek-R1 на тесте LiveCodeBench — 70,7% против 65,9%, а также на GPQA Diamond — 92,4% против 71,5%. При этом DeepSeek по-прежнему держит статус оптимального выбора для чисто математических задач и для случаев, когда нужны открытые веса модели под собственный файн-тюнинг.
Кому какая модель подойдёт больше
DeepSeek стоит выбирать, если ваша основная работа — генерация кода, решение математических и логических задач; если важна недорогая интеграция через API (на проприетарном уровне DeepSeek-R1 обходится дешевле); и если планируете дообучать модель под собственные задачи — благодаря лицензии MIT это делается проще.
Qwen, напротив, логичнее взять, если вы регулярно работаете сразу с несколькими языками — модель заметно увереннее держит русский, арабский и японский; если нужна мультимодальность — обработка изображений, аудио и документов в одном инструменте; и если важна гибкость по размеру модели — линейка Qwen предлагает широкий выбор вариантов под разные мощности.
Стоимость и доступ через API
Тут расклад неочевидный и довольно любопытный. На уровне открытых весов модель Qwen3.6-35B обходится примерно в 3,7 раза дешевле, чем DeepSeek-R1, — притом что по мощности Qwen в этом сравнении даже превосходит конкурента. А вот на проприетарном уровне картина полностью переворачивается: DeepSeek-R1 оказывается дешевле Qwen3.7-Max уже в 4,5 раза.
Иначе говоря: если встраиваете модель в собственный продукт через API и хотите сэкономить, стоит смотреть либо на Qwen на уровне открытых весов, либо на DeepSeek на проприетарном уровне — в зависимости от того, какой путь интеграции вам ближе.
Отдельно стоит отметить: оба сервиса без каких-либо ограничений доступны из России — регистрация проходит по обычной электронной почте, и у каждого из них есть бесплатный доступ к базовым версиям моделей.
Как это выглядит на практике
Я лично прогонял обе модели через задачи с русскоязычным текстом и генерацией программного кода. Qwen заметно увереннее держит контекст именно на русском языке и не соскальзывает в неуклюжий транслит на середине ответа. DeepSeek, в свою очередь, точнее справляется с запросами вроде «напиши функцию на Python, которая делает то-то» — логических ошибок и явных выдумок здесь ощутимо меньше.
Если нужен один универсальный инструмент на каждый день, Qwen оказывается удобнее в роли повседневного ассистента. DeepSeek же ведёт себя скорее как узкоспециализированный инструмент, который по-настоящему раскрывается именно на своей территории — в коде и точных расчётах.
К 2026 году вопрос «что лучше — Qwen или DeepSeek» перестал иметь единственно верный ответ: обе модели давно заняли собственные, слабо пересекающиеся ниши. Поэтому самый честный совет — выделить двадцать минут и опробовать обе модели именно на своих реальных задачах: бесплатный режим есть у каждой, а собственный опыт покажет нужное решение точнее любого обзора со стороны.
Комментарии
Войдите, чтобы написать комментарий