DeepSeek vs GigaChat 2026: китайский open-weight против российского B2B-стандарта

Прежде чем сравнивать оценки — важно понять, что эти сервисы вообще играют в разных лигах. Один — китайский open-weight LLM с фокусом на цену и reasoning, другой — российский SaaS-продукт банка с мультимодальностью и legal-compliance.

DeepSeek — это компания из Ханчжоу, основанная 17 июля 2023 года при финансовой поддержке хедж-фонда High-Flyer. Её флагманы на 2026-05 — V4-Pro (1.6T параметров, preview), V4-Flash (284B активных параметров, default в API), V3.1 с гибридным thinking-режимом и legendary R1, спровоцировавший «DeepSeek-shock» 28 января 2025 года (обвал NVIDIA на 17% за день). Все веса под MIT-лицензией — это редкость для frontier-моделей такого уровня.

GigaChat — продукт ПАО «Сбер», лаборатория SberDevices/SberAI. Запущен 24 апреля 2023 года, на 2026-04 линейка состоит из GigaChat MAX (флагман), GigaChat Pro (рабочая модель) и GigaChat Lite (массовый сегмент), плюс встроенные Kandinsky 3.x/4.x для картинок и Kandinsky Video для коротких видео. Сбер заявляет 25M+ пользователей чат-интерфейса и 5000+ корпоративных API-клиентов на середину 2025.

Из карты видно главное: пара принадлежит к разным подгруппам категории. DeepSeek — это open-weight LLM с фокусом на цену и self-host (одна подгруппа), GigaChat — российский локализованный SaaS с мультимодальной экосистемой (другая подгруппа). Прямое «кто лучше» некорректно — лучше спросить «для какой задачи».

Для читателя обзора это означает: один сервис оптимизирует «дать максимум на доллар», другой — «дать продукт, который пройдёт службу безопасности банка в Москве». Сравнивать их по одной шкале не имеет смысла; имеет смысл понять, на чьей территории живёт ваша задача.

Нюанс — частотность апдейтов. DeepSeek релизит крупные модели каждые 2–4 месяца. GigaChat обновляется медленнее, с акцентом на стабильность API для enterprise. У DeepSeek быстрее новые возможности и выше риск регрессов; GigaChat предсказуем и подходит под долгие SLA.

Готовите еженедельную рассылку для российской аудитории 50 000 подписчиков. Каждый кальковый оборот — отписка. От выбора между этими двумя сервисами зависит, будете ли вы за ним переписывать после генерации.

GigaChat обучен с нуля на русскоязычных корпусах — это собственная архитектура SberAI, не файнтюн западных open-source моделей. По собственной оценке Сбера и редакторским тестам качество русского — 9 из 10: нативное понимание идиом, финансовой и юридической терминологии РФ, региональных особенностей. На VC.ru и Habr 2024–2025 хвалят именно за это.

DeepSeek про русский не оптимизирован — компания фокусируется на английском и упрощённом китайском. В dossier зафиксирована оценка 6/10 с прямым признанием: «компания не публикует отдельные бенчмарки на русском, в практике слышны отзывы „сносно, но идиомы и канцелярит плавают“». Это значит: для прототипа или ресёрча на русском DeepSeek сгодится, для продакшен-копирайтинга для российской аудитории — нет.

Важная оговорка: на простом разговорном русском оба отвечают похоже. Разница вылезает на трёх сценариях. Первый — финансово-юридическая лексика (термины КонсультантПлюс, проводки в 1С, формулировки 152-ФЗ). Второй — региональные реалии (Госуслуги, СберИД, Магнит, кадастр). Третий — стилистика длинных текстов: GigaChat собирает абзацы по русским ритмическим правилам, DeepSeek чаще выдаёт «английский каркас, переведённый на русский».

Ещё одна неочевидная вещь — пунктуация и оформление цитат «ёлочками», склонение числительных по падежам. По этим мелочам редактор за две минуты определяет, нативный ли это русский. GigaChat в микро-деталях точнее; DeepSeek регулярно ставит прямые кавычки и спотыкается на сложных формах числительных. Дополнительно — фактическая точность по российским реалиям: GigaChat корректно отвечает про ставку ЦБ и формы 6-НДФЛ, у DeepSeek российские регуляторные данные представлены фрагментарно.

Финансовый аналитик в банке считает многошаговый сценарий рефинансирования портфеля. Шаг ошибки — миллионы убытка. Выбор между моделью с открытым chain-of-thought и моделью без него.

DeepSeek-R1, выпущенный 20 января 2025 года, был первой open-weight reasoning-моделью уровня OpenAI o1. Архитектурное новшество: модель обучена через GRPO RL без supervised fine-tuning (для R1-Zero). Это и спровоцировало «DeepSeek-shock» — индустрия осознала, что reasoning можно тренировать дёшево и открыто. Преемник V3.1 (21 августа 2025) добавил гибридную архитектуру с переключателем thinking/non-thinking. V4-Flash и V4-Pro унаследовали эту способность через алиас deepseek-reasoner в API.

GigaChat по reasoning-задачам не позиционируется как лидер. В разделе «Слабые стороны» dossier явно зафиксировано: «На сложных кодинг-задачах заметно отстаёт от Claude/GPT-5/Gemini», и в отзывах VC.ru/Habr 2024–2025 та же тенденция — хвалят за русский и Kandinsky, критикуют именно сложный reasoning. Отдельной reasoning-линейки в открытом доступе на 2026-05 у Сбера нет.

Принципиальное отличие: у DeepSeek reasoning — стратегический фокус продукта. У GigaChat — побочный участок, в котором продукт честно проигрывает международным лидерам. Если задача состоит из 5–10 логических шагов с возвратами и проверкой промежуточных результатов, DeepSeek-R1 или V4 в DeepThink выдадут решение, которое можно ревьюить по chain-of-thought. GigaChat MAX даст ответ, но без открытого рассуждения и с большим риском срыва на шаге 4–5.

Отдельный плюс открытого CoT — возможность аудита. Юрист может прочитать пошаговые рассуждения модели, увидеть спорное допущение и поправить промпт. С GigaChat этого инструмента нет — ответ приходит «как есть». Это особенно болезненно в финансовых и медицинских кейсах, где «правильный ответ» без объяснимой траектории имеет ограниченную ценность.

Юрист в пятницу вечером получает 400-страничный комплект договоров на due diligence. К понедельнику нужно вытащить все противоречия. Размер контекстного окна напрямую определяет, придётся ли резать документы на куски.

DeepSeek V4-Pro и V4-Flash — оба с контекстом 1 миллион токенов, максимальный вывод до 384 000 токенов у Flash. Предыдущие V3 и R1 работали на 128K — в апреле 2026 произошёл скачок в 8 раз. Это паритет с верхним эшелоном frontier-моделей.

GigaChat исторически имел 32K у Pro; в dossier зафиксировано «до 128K у MAX (требует проверки актуального лимита на 2026-04)». В разделе «Слабые стороны» прямо признано: «Уступает Claude (1M) и Gemini (1M+) — практический предел 32-128K в зависимости от тарифа». Максимальный вывод — 8K токенов на стандартных тарифах.

На практике это означает: 400-страничный due diligence в DeepSeek V4 загружается одним куском с запасом. В GigaChat MAX тот же объём не помещается — придётся резать на 3–4 части, поднимать сводный документ, терять перекрёстные связи. Для DeepSeek 1M — задокументированный лимит модели; реальная точность на длинном контексте у DeepSeek в dossier отдельно не подтверждена бенчмарком, как у Claude (MRCR), но архитектурно окно есть.

Важная оговорка: GigaChat умеет работать с PDF и DOCX через встроенную загрузку — это сделано удобно. Но если документ превышает контекстное окно, всё равно нужен внешний RAG-пайплайн. У DeepSeek 1M закрывает большинство сценариев «один документ — один запрос» без RAG.

Есть обратная сторона большого окна: чем длиннее контекст, тем выше задержка и стоимость. У DeepSeek дешёвая цена компенсирует это, у GigaChat в Pro-тарифе один большой запрос съест бюджет за день. На практике редакторы прогоняют длинные документы кусками по 30–50 страниц с разметкой «часть 1 из 8» — так стабильнее.

SMM-специалист готовит пост для VK с картинкой и короткой видеоврезкой. От выбора зависит, нужно ли держать ещё две подписки или всё делается в одном окне.

GigaChat — мультимодальный продукт по дизайну. В чат-интерфейсе giga.chat встроены Kandinsky 3.x/4.x для генерации изображений (без отдельной подписки), Kandinsky Video для коротких роликов, распознавание речи Сбера для аудио на вход, работа с PDF и DOCX. Pro и MAX принимают изображения на вход (ограниченно). Голосовой ассистент Салют встроен в SberBoom, SberBoom Mini и SberPortal — единственный российский AI-помощник класса OK Google/Siri с массовым проникновением.

DeepSeek на 2026-05 — преимущественно text-only. В dossier §2 явно: «преимущественно текст. Vision-варианты в линейке есть (DeepSeek-VL), но в web-чате и API основной поток — text-only. Генерации картинок и видео нет». В разделе «Слабые стороны» признано «Отсутствие мультимодальности в актуальных флагманах — нет встроенной генерации картинок, видео, голосового режима». Только текст в web-чате и через API.

Принципиально: DeepSeek решает задачу «качественный дешёвый text-LLM», GigaChat — «российский AI-набор инструментов в одной подписке». Если SMM-щик пишет в DeepSeek «нарисуй обложку поста», получит ответ «извини, я не умею». В GigaChat тот же запрос даёт изображение через Kandinsky без переключения сервиса. Минус для GigaChat: качество Kandinsky Video в dossier признано сырым — «уступает Sora и Veo 3».

Голосовой ассистент Салют — история, которой нет аналога у DeepSeek в принципе. SberBoom и SberPortal реагируют на «Привет, Салют», управляют умным домом, отвечают по-русски. Это канал распространения GigaChat в семьи, которые никогда не зайдут на giga.chat сами. DeepSeek массовых физических устройств не имеет.

Разработчик MVP за две недели нужен напарник-LLM: писать функции, чинить баги, объяснять чужой код. От выбора зависит, ускорит ли он работу вдвое или будет тормозить дёшевыми ошибками.

DeepSeek сильна в коде — это одна из её главных продуктовых ставок. В dossier §4.1 зафиксировано: «DeepSeek-V3 outperformed Llama 3.1 и Qwen 2.5 и matched GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet по бенчмаркам на момент релиза (декабрь 2024)». R1 и V3.1 унаследовали кодовую базу, V4-Flash оптимизирована под скорость с сохранением качества. В Reddit r/LocalLLaMA это один из самых обсуждаемых вариантов «открытой замены платному Sonnet» именно для кода.

GigaChat по коду — слабое звено. В dossier §12 «Слабые стороны» прямым текстом: «Существенно отстаёт от Claude и GPT-5 на сложных задачах разработки. Подходит для простых скриптов и SQL, но не для production-разработки с агентными возможностями». Это не маркетинговая осторожность Сбера — это собственное признание ограничений продукта.

Один плюс у GigaChat для разработчиков всё-таки есть: GigaChain — Python-фреймворк, российский аналог LangChain, активно поддерживаемый Сбером в open source. Если строите RAG-инфраструктуру с прицелом на импортозамещение dev-стека — это рабочая часть экосистемы. Но это про оркестрацию, не про качество самой модели на кодинг-задачах.

Для agentic-сценариев у DeepSeek есть полноценная поддержка function calling через OpenAI-совместимый API. Любой агентский фреймворк, написанный под OpenAI-эталон (LangChain, AutoGen, CrewAI), запускается с минимальной адаптацией. GigaChat поддерживает function calling и tool use, но экосистема готовых интеграций меньше. Для разработчика, живущего в Cursor или Cline, переход на DeepSeek-движок займёт час; на GigaChat — придётся обходить ограничения совместимости.

Физлицо смотрит, сколько в год придётся отдать за регулярное использование. Цифры в рублях и долларах напрямую решают, какой сервис останется в браузерных закладках.

DeepSeek для конечного пользователя в web-чате — фактически бесплатен. Chat.deepseek.com даёт доступ к V4-Flash (default), V4-Pro и R1 в reasoning-режиме без жёстких лимитов на типичное использование. Self-host через MIT-license — 0 за веса (но требуется GPU-инфраструктура: для V3-Full около 8×H100). Подписочной модели для физлиц у DeepSeek нет — все деньги в B2B-API.

GigaChat для физлиц предлагает три тарифа. Бесплатный — доступ к GigaChat Lite/Pro через giga.chat и Telegram-бот, базовая генерация, несколько изображений Kandinsky в день, 1M токенов бесплатно при первой регистрации через Сбер ID. Premium — 290 ₽/месяц (≈2 900 ₽/год) с доступом к флагману MAX и расширенными лимитами. SberPrime+ — от 399 ₽/мес, AI идёт пакетом со СберЗвук, Okko, доставкой, кэшбеком.

На уровне ежедневного частного пользователя — оба фактически бесплатны. Платная подписка GigaChat (290 ₽/мес) даёт доступ к флагману MAX и расширенный Kandinsky; у DeepSeek аналога для физлиц нет — флагман V4-Pro доступен в web-чате без отдельной оплаты. Это редкий случай, когда бесплатный тариф китайского сервиса конкурирует с платной подпиской российского по доступу к топ-модели.

Технический директор стартапа считает, сколько в год съест AI-инфраструктура при 100M токенов в месяц. Разница между сервисами тут измеряется в десятках тысяч долларов или сотнях тысяч рублей.

DeepSeek API — это её главный продукт и главный конкурентный аргумент. На 2026-05 цены: V4-Flash — input $0.14 за 1M токенов (cache miss), $0.0028 за cache hit, output $0.28 за 1M. Эти цифры эффективны с 26 апреля 2026 года, причём cache hit-цена уменьшена в 10 раз. V4-Pro в промо-периоде до 31 мая 2026 идёт со скидкой 75% от базы; точная post-promo цена не публикуется (data gap). API OpenAI-compatible — миграция с GPT-API занимает 10 минут (замена base_url и api_key).

GigaChat API считается в рублях за 1M токенов: Lite ≈200 ₽, Pro ≈1 500 ₽, MAX ≈3 000 ₽. Подключение через сертификат Минцифры РФ (бесплатный, обязательный), ключ через Сбер ID, оплата российскими картами и счёт юр.лица с фискальной отчётностью. Это критическое преимущество для российских юрлиц: не нужно искать USD-карту и придумывать схему оплаты китайского сервиса.

Цифры говорят сами за себя: 100M output-токенов в месяц на DeepSeek V4-Flash обходятся в ≈2 600 ₽, на GigaChat MAX — в ≈300 000 ₽. Разрыв в 100+ раз. Это не значит, что GigaChat «дорогой» — это значит, что у DeepSeek «революционное соотношение цена/качество», как зафиксировано в её dossier §11. За год при 100M токенов это разница в ≈3.6M ₽, при 10M — ≈360k ₽. На малых объёмах оба тарифа экономически выносимы; на больших — DeepSeek выигрывает с разгромным счётом.

Бухгалтер вечером в воскресенье хочет попробовать AI для отчёта. Без VPN, без иностранной карты, без посредников. От ответа на «открывается ли вообще» зависит, начнётся ли работа.

Оба сервиса открываются из РФ напрямую — это объединяющая черта. DeepSeek (chat.deepseek.com) принимает регистрацию по email или Google, web-чат работает без географических ограничений со стороны компании. GigaChat (giga.chat) — родная российская инфраструктура: ЦОДы в Москве, Санкт-Петербурге, Сколково.

Разница начинается на этапе оплаты. У GigaChat — все российские карты, МИР, СБП, счёт юр.лица с фискальной отчётностью. У DeepSeek официальной поддержки рубля нет: API-биллинг в USD, требует зарубежной карты или посредников. Обходные способы в dossier §7 названы: биткоин/USDT в некоторых китайских платёжных шлюзах, корпоративная оплата в USD, ProxyAPI ретранслирует DeepSeek API за рубли. Для web-чата это неактуально — он бесплатный.

Локализация — на стороне GigaChat безоговорочно. Полностью русский интерфейс, поддержка Сбера 24/7, документация и SDK на русском. У DeepSeek русский интерфейс в web-чате определяется по language preference браузера, но поддержки на русском нет, документация — на английском и китайском.

Юрист в комплаенс-отделе банка проверяет, можно ли подключить новый AI к корпоративной почте. От ответа на «есть ли SOC 2 и какой privacy» зависит, появится ли служебная записка с запретом использования.

GigaChat в этом блоке играет на родном поле. Аттестация ФСТЭК и ФСБ для enterprise, ISO 27001 (общая на банк), сертификация Минцифры — все российские регуляторные коды собраны. Поддержка ГОСТ-шифрования как опции, AES-256 стандарт, TLS in transit. Для физлиц free — могут использоваться обезличенные данные; в Premium — НЕ используются по умолчанию; в API B2B — не используются (закреплено в SLA). Это редкий случай детализации, разнесённой по типам тарифов.

DeepSeek юридически в спорной зоне для западного и российского enterprise. В dossier §8: «SOC 2 / ISO 27001 / GDPR — публичных сертификаций редакция не нашла. Юрисдикция — китайская». Шифрование TLS 1.2+ in transit, at-rest — детально не публикуется. Компания заявляет, что данные API могут использоваться для улучшения моделей; точная политика opt-out не описана. Self-host — единственный путь к полной приватности.

Дополнительный нюанс по DeepSeek: цензура «деликатных» тем. В dossier §12 зафиксировано: «модель отказывается обсуждать события Тяньаньмэнь 1989, статус Тайваня, политику КНР. Для academic-исследований и журналистики это существенное ограничение». Это не compliance в юридическом смысле, но влияет на пригодность модели для редакционной и исследовательской работы.

HR-директор московского ритейлера хочет автоматизировать ответы по резюме. ФИО, телефоны, паспортные данные — все ПДн российских граждан. Один неверный выбор сервиса — штраф, проверка Роскомнадзора, остановка процесса.

GigaChat — единственный AI-ассистент в категории, кто 100% соответствует 152-ФЗ для обработки ПДн россиян. Это зафиксировано в dossier §4.3 как уникальная функция: «Серверы и юр.база полностью в РФ — единственный AI-ассистент в категории, кто 100% соответствует 152-ФЗ для обработки ПДн россиян». Аттестация ФСТЭК и ФСБ для enterprise-варианта — единственный AI с возможностью развёртывания в защищённом контуре банков и госорганов. Сертификат Минцифры обязателен для API-доступа и формализует «доверенность» сервиса.

DeepSeek по 152-ФЗ не соответствует. В dossier §7 чётко: «не соответствует, обработка ПДн идёт на серверах в Китае. Для российских юр.лиц использование в production требует self-host (на собственной инфраструктуре)». Это закрытая дверь для банков, страховых, медицины, госорганов — без шансов на легальное использование в SaaS-режиме.

На уровне закона разница между «нельзя» и «можно». Юрист российского банка, использующий DeepSeek для обработки клиентских ФИО в production-pipeline, нарушает 152-ФЗ — даже если данные стесняются и пересылаются через посредника. Self-host DeepSeek на собственной инфраструктуре в РФ формально может быть compliant, но требует отдельной аттестации ФСТЭК для гос-сегмента и инженерной обвязки, которой у большинства банков нет в наличии.

CIO в страховой компании выбирает между «облачный SaaS под чужим контролем» и «своя инфраструктура с гарантированной приватностью». Если ставка — миллион клиентских договоров в год, цена ошибки высока.

DeepSeek в self-host — это её вторая стратегическая ставка после дешёвого API. Все веса основных моделей (V3, R1, V3.1, V4) выложены под MIT License на Hugging Face. MIT — одна из самых либеральных лицензий в индустрии: коммерческое использование без ограничений и роялти. Для развёртывания V3-Full требуется примерно 8×H100 (или эквивалент), для distilled-вариантов — заметно меньше. Это полная приватность, контроль версий и нулевой outbound трафик в Китай.

GigaChat предлагает on-premise развёртывание в enterprise-тарифе. В dossier §3.5 зафиксировано: «on-premise развёртывание, приватные инстансы, гарантированный SLA, аттестация ФСТЭК / ФСБ при необходимости, обучение персонала, интеграция через корпоративных партнёров Сбера». Типичные контракты — от ~1.5M ₽/год за выделенные мощности. В разделе «Уникальные функции»: «единственный из крупных RU/мировых ассистентов с возможностью полностью локального развёртывания».

Это два принципиально разных подхода к on-prem. DeepSeek — «сами справитесь, веса бесплатные»; GigaChat Enterprise — «мы развернём, аттестуем, обучим персонал и подпишем SLA». DeepSeek дешевле в перспективе, но требует сильной ML-инженерной команды (Hugging Face, vLLM, scaling, мониторинг). GigaChat дороже, но снимает всю инженерию с заказчика — особенно ценно для банков и госкомпаний без собственного ML-отдела.

Маркетолог в крупной компании прикидывает, как новый AI впишется в существующий стек. Битрикс24, 1С, мессенджеры, корпоративный мобильный — от ответа зависит, появится ли AI в реальных workflow или останется отдельным окном в браузере.

GigaChat встроен в экосистему Сбера — это и сильная, и ограничивающая сторона одновременно. Из dossier §5 и §4.3: интеграции с СберПраво, СберБизнес, СберЗвук, СберМаркет, СберРешения; Telegram-бот @GigaChat_bot как полноценный интерфейс; мобильные приложения для Android и iOS, плюс GigaChat интегрирован в основное приложение Сбер; голосовой ассистент Салют в умных колонках SberBoom, SberBoom Mini, SberPortal; интеграция с Битрикс24 через коннекторы и с 1С через посредников; GigaChain — российский аналог LangChain в open source.

DeepSeek интегрируется по другой логике — через OpenAI-совместимый API. В dossier §5: «через OpenAI-compatible API — любые tools, ожидающие OpenAI SDK». Это значит, что любой инструмент, написанный под OpenAI-SDK, начинает работать с DeepSeek заменой base_url и api_key за десять минут. Готовых российских коннекторов (Битрикс24, 1С, SberPay) у DeepSeek нет — это работа интегратора.

В разделе «Слабые стороны» GigaChat дополнительно отмечено: «Меньшая экосистема интеграций. Нет аналога GPT Store, MCP и сотен сторонних коннекторов». Это правда в сравнении с ChatGPT/Claude, но не в сравнении с DeepSeek — у последнего вообще нет нативных российских коннекторов. Их надо писать руками поверх OpenAI-compatible API.

За что именно платят каждому сервису пользователи, которые осознанно выбрали именно его. Это не маркетинговые «фишки» — это причины, по которым люди ставят сервис в закладки.

У DeepSeek уникальных козырей четыре. Первый — рекордное соотношение цена/качество: V4-Flash $0.14/$0.28 за 1M токенов при сопоставимом с Claude Sonnet 4.6 ($3/$15) качестве на многих задачах. Второй — MIT-лицензия на флагман, что необычно для frontier-моделей такого уровня. Третий — training cost transparency: компания публично заявила тренировочный бюджет V3 в $5.6M, что вызвало шок в индустрии. Четвёртый — задокументированное влияние на индустрию: «DeepSeek-shock» 28 января 2025 года, обвал акций NVIDIA на 17% за день после релиза R1.

У GigaChat уникальные козыри расположены в смежных продуктовых плоскостях. Первый — Kandinsky встроен в чат-интерфейс без отдельной подписки (картинки идут пакетом с текстом). Второй — голосовой ассистент Салют как единственный российский AI-помощник класса OK Google/Siri с массовым проникновением. Третий — GigaChain как российский аналог LangChain, работающий на проблему импортозамещения dev-инфраструктуры. Четвёртый — интеграция с Госуслугами и регуляторами: понимание контекста государственных и муниципальных услуг.

Это симметрия в зеркале. DeepSeek даёт «открытость весов, экономика, reasoning» — ценности девелоперского и ML-инженерного мира. GigaChat даёт «мультимодальность, экосистема, легальность» — ценности корпоративного и потребительского российского мира. Между ними нет прямого перекрытия, и попытка переноса аргументов одной стороны на территорию другой работает плохо.

Полезное наблюдение: ни одна из этих восьми позиций не «перебивается» другим сервисом в обозримом будущем. DeepSeek не получит 152-ФЗ-аттестацию (юрисдикция китайская), GigaChat не отдаст веса под MIT (противоречит банковской модели дохода). Выбор делается на 12–18 месяцев минимум.

Не «лучше вообще», а «лучше в конкретной задаче». Ниже — четыре сценария, где DeepSeek объективно выигрывает у GigaChat по фактам из dossiers.

Сценарий 1: production-разработка с большим объёмом API-вызовов. Стартап генерирует 50M токенов output в месяц через автоматизированные пайплайны. DeepSeek V4-Flash: ≈14 000 ₽/мес (по dossier-цене). GigaChat MAX: ≈150 000 ₽/мес. Разница — 136 000 ₽/мес, или 1.6 млн ₽/год. При сопоставимом качестве на большинстве технических задач (см. dossier §4.1: «matched GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet») это решает выбор без обсуждений.

Сценарий 2: сложный reasoning, математика, многошаговая логика. Финансовая модель с возвратами, аналитическая записка с несколькими гипотезами, отладка алгоритма. R1 и V4 в DeepThink-режиме дают открытый chain-of-thought, который можно ревьюить. GigaChat по reasoning признанно отстаёт (dossier §12 — «существенно отстаёт на сложных задачах»).

Сценарий 3: длинный контекст без RAG-обвязки. Документ в 400 страниц грузится в V4 одним запросом — лимит 1M токенов это легко позволяет. В GigaChat MAX с пределом до 128K тот же документ потребует разрезания, сводного резюме, потери перекрёстных связей. Для разовых due diligence и review длинных текстов DeepSeek объективно удобнее.

Сценарий 4: self-host для команды с собственным GPU-парком или AWS-аккаунтом. MIT-веса DeepSeek можно скачать с Hugging Face и развернуть без юридических ограничений, без роялти, с полным контролем над приватностью и версиями. У GigaChat self-host доступен только в enterprise-контракте от 1.5M ₽/год — это другой ценовой класс и другая логика принятия решения.

Объединяющий мотив этих четырёх сценариев — взрослая инженерная команда. DeepSeek раскрывается в руках людей, способных написать промпт, разобрать chain-of-thought и оценить вывод по существу. Без этих компетенций экономия на API уходит в редактуру.

Зеркально: четыре сценария, в которых GigaChat объективно сильнее DeepSeek. Не «российский, поэтому хорошо», а с конкретной фактурой из dossier.

Сценарий 1: обработка ПДн россиян в банковском, страховом или государственном секторе. 152-ФЗ запрещает обработку ПДн на серверах вне РФ. DeepSeek SaaS — серверы в Китае, юридически off-limits. GigaChat — серверы в РФ, аттестация ФСТЭК и ФСБ для enterprise. Если в задаче есть ФИО, телефон или паспортные данные клиента и это коммерческая организация — выбор однозначный.

Сценарий 2: качественный русский язык в маркетинговом или редакторском контенте. Еженедельная рассылка для 50k подписчиков на VC.ru, пост в корпоративный Telegram, описание товара для маркетплейса — везде, где «кальковая стилистика» режет глаз. GigaChat обучен с нуля на русских корпусах (9/10 по нашей оценке), у DeepSeek русский — побочный (6/10).

Сценарий 3: мультимодальная работа в одном окне. SMM-щику нужны и текст, и картинка к посту, и черновик видеоврезки. GigaChat собирает это в одном интерфейсе через встроенный Kandinsky и Kandinsky Video. DeepSeek text-only — потребует второго сервиса для картинок и третьего для видео.

Сценарий 4: юр.лицо в РФ без иностранной валюты и зарубежных карт. Российская компания, бухгалтерия требует фискальные документы и счёт с НДС. GigaChat: оплата картой МИР, СБП, счёт юр.лица, фискальная отчётность. DeepSeek официально USD-only, через посредников возможно, но добавляет звено в pipeline.

Скрытый пятый сценарий — поддержка на русском в случае инцидента. У GigaChat 24/7-команда, аккаунт-менеджеры для enterprise, документация на русском. У DeepSeek поддержка через английские тикеты с ответом по китайскому времени. Для аналитика с упавшим прод в воскресенье это разница между «час» и «понедельник».

Шесть конкретных персон со своими задачами и ограничениями. Под каждой — однозначная рекомендация и краткое обоснование. Без «оба хороши, выбирайте сами».

1. Технический директор стартапа на 10 человек. Объём API-вызовов растёт, в день уже 1–2M токенов. Команда инженеров умеет интегрировать REST API. Главные KPI — скорость доставки фич и юнит-экономика. Рекомендация: DeepSeek V4-Flash через OpenAI-совместимый API. Экономия на счёте при 50M токенов/мес — ≈136 000 ₽ против GigaChat MAX. Reasoning через V4 DeepThink в той же подписке.

2. Юрист в крупном банке. Обрабатывает кредитные досье клиентов с ФИО, паспортами, ИНН. Использование AI вне РФ-периметра запрещено политикой ИБ. Рекомендация: GigaChat MAX или enterprise-инстанс. Это не вопрос «попробовать другое» — у DeepSeek SaaS юридически нет шансов на этом сценарии (китайская юрисдикция, 152-ФЗ off-limits).

3. SMM-специалист в региональном ритейле. Каждый день — тексты для VK, Telegram-каналов, описания товаров для сайта. Параллельно — обложки и баннеры. Рекомендация: GigaChat Premium за 290 ₽/мес. Качество русского 9/10, Kandinsky встроен — одна подписка вместо трёх.

4. ML-инженер, который строит RAG-инфраструктуру для среднего бизнеса. Нужен self-host, контроль версий, возможность fine-tune. Рекомендация: DeepSeek V3 или V4 веса через Hugging Face. MIT-лицензия снимает все юридические вопросы для коммерческого использования.

5. Аналитик-фрилансер, работающий с международными клиентами. Английские данные, сложный reasoning, чувствительность к цене. Рекомендация: DeepSeek web-чат (бесплатно), R1 / V4 в DeepThink. Если объём вырастет — переход на API ≈$0.14/$0.28 за 1M.

6. HR-директор в ритейле с 500 сотрудниками. Автоматизация ответов по резюме, обработка ПДн кандидатов, юр.лицо с фискальной отчётностью. Рекомендация: GigaChat Pro API. ≈1 500 ₽ за 1M токенов в рублях, 152-ФЗ-compliance, счёт с НДС — закрывает все юр.требования.

Конкретные расчёты в рублях и долларах для лёгкого, среднего и тяжёлого профилей. Чтобы видно было, во сколько за 12 месяцев обходится каждый сервис.

Лёгкий профиль — частный пользователь, 5–10 запросов в день. На web-чатах обоих сервисов укладывается в free-тариф. DeepSeek: 0 ₽ (web-чат бесплатный). GigaChat: 0 ₽ (free Lite/Pro), либо ≈2 900 ₽/год за Premium ради доступа к MAX и расширенному Kandinsky. Реальная разница — это часы, не деньги: GigaChat Premium даёт нативный русский и встроенные картинки, DeepSeek free даёт reasoning и более длинный контекст.

Средний профиль — самозанятый с активной работой, ≈1M токенов API в месяц. Это разработчик-фрилансер или контент-менеджер, выходящий за пределы free. DeepSeek V4-Flash через API: ≈$3.36 в месяц на input + output (по dossier-ценам $0.14 input cache miss + $0.28 output, при равных объёмах) ≈40 ₽/мес ≈480 ₽/год. GigaChat Pro: ≈1 500 ₽/мес ≈18 000 ₽/год. Разрыв в 37 раз.

Тяжёлый профиль — стартап или средний бизнес, 50M токенов output в месяц через API. DeepSeek V4-Flash: ≈$14/мес output + ≈$7 input на 50M = ≈$21/мес ≈170 000 ₽/год. GigaChat MAX: ≈3 000 ₽/мес × 50 = 150 000 ₽/мес = 1.8M ₽/год. Разрыв — около десятка раз. На тяжёлом профиле DeepSeek даёт экономию на счёте, GigaChat — экономию на интеграции (рублёвая оплата, бухгалтерия, поддержка).