DeepSeek vs Qwen 2026: что выбрать из двух китайских open-weight

DeepSeek собрана как «один продукт, одна цель»: семейство V3 → V3.1 → V4 (Pro 1.6T, Flash 284B), плюс reasoning-вариант R1. Web-чат на chat.deepseek.com, API на api-docs.deepseek.com, веса на Hugging Face — три точки входа, и всё. Маркетингового аппарата по существу нет: релизы V3 (декабрь 2024), R1 (20 января 2025), V3.1 (21 августа 2025), V4 (24 апреля 2026) анонсируются короткими постами в техническом канале. По данным досье на 2026-05-12, в компании менее 200 сотрудников.

Qwen — это семейство. Под одним именем живут dense-модели от 0.6B до 32B, MoE-варианты, Qwen-VL (vision, до 20+ минут видео-анализа), Qwen-Coder (специализированный код), Qwen-Audio, QwQ-32B-Preview (reasoning под Apache 2.0). На Hugging Face — более 200 000 вариаций моделей Qwen, одна Qwen3-VL-2B скачана больше 18 миллионов раз. Web-чат на chat.qwen.ai, API через DashScope в Alibaba Cloud, китайский consumer-app Tongyi Qianwen. За всем этим стоит Alibaba Group (NYSE: BABA / HKEX: 9988) и новый AI-юнит Alibaba Token Hub, выделенный в марте 2026.

На карте слева — фокусный игрок с одной целью «делать frontier-модель максимально дёшево и максимально открыто». На карте справа — семейство, где у каждого специализированного варианта (Coder, VL, Audio, QwQ) свой сценарий и своя лицензия. Эта разница архитектуры определяет почти всё, что мы напишем в остальных подтемах: цены, контекст, мультимодальность, экосистему.

Ни один из этих сервисов не оптимизирован под русский нативно. У обоих языковой фокус — английский плюс китайский, у Qwen дополнительно широкая мультиязычная экспозиция в pretraining (досье фиксирует 36 трлн токенов обучения на 119 языках и диалектах в Qwen3). У DeepSeek в досье прямо записано: «русский поддерживается, но качество существенно ниже, чем у моделей с русскоязычным фокусом», а официальных бенчмарков на русском компания не публикует.

Qwen в этом параметре выглядит лучше — но не за счёт оптимизации, а за счёт ширины охвата. Русский входит в 119 заявленных языков, и редакторская оценка в досье — 7/10 против 6/10 у DeepSeek. Разница не катастрофическая, но в длинных текстах она набегает: канцелярит, кальки с английского, нелитературные обороты — типичные жалобы пользователей и для одной, и для другой модели.

На редакционном тесте «перефразируй жалобу клиента в нейтральный support-ответ на 80 слов» Qwen выдал чистый текст без англицизмов, DeepSeek дал более «технический» вариант со словом «фидбек» и кальками. На рекламном слогане Qwen ближе к академическому, но русскому, у DeepSeek чаще английский порядок слов.

На ChatGPT такие косяки реже — это контекст, а не претензия именно к двум китайским моделям.

Контекстная привязка нижней полосы — для честности: в категории text-ai есть два сервиса (YandexGPT и GigaChat), для которых русский — нативный язык обучения. Если в production-задаче критична языковая точность, обе китайские модели проигрывают им заметно. Между собой Qwen впереди на условный балл — за счёт мультиязычной широты, но это не «русский как родной», а «русский как один из 119».

У DeepSeek reasoning — отдельная история и часть бренда. DeepSeek-R1 вышел 20 января 2025 как specialized reasoning model, инициализированная из V3-Base и обученная через GRPO RL без supervised fine-tuning для R1-Zero. Это был open-source ответ OpenAI o1: MIT-license, длинные chain-of-thought рассуждения, конкурентные на математических и кодирующих задачах. Релиз R1 спровоцировал «DeepSeek-shock» — обвал акций NVIDIA на 17% за один день (28 января 2025) и пересмотр AI-стратегий в Кремниевой долине. В DeepSeek-V3.1 (21 августа 2025) reasoning встроен как переключаемый thinking/non-thinking режим, в V4 эта гибридная архитектура продолжается.

У Qwen reasoning представлен QwQ-32B-Preview — open reasoning-моделью под Apache 2.0, выпущенной в линейке Qwen 2. В Qwen3 (апрель 2025) thinking и non-thinking режимы встроены штатно в основные dense и MoE-варианты. По состоянию досье на 2026-05-12 — публичных сопоставительных бенчмарков QwQ vs R1 в одинаковых условиях редакция не нашла; и компания DeepSeek, и Alibaba используют свои внутренние замеры. Это data gap, который не позволяет поставить численное сравнение типа «R1 на N% выше по GPQA Diamond».

У DeepSeek reasoning — это «первый громкий open-source шаг», под этим именем у разработчиков сформирована чёткая ассоциация. У Qwen reasoning — часть портфеля, где QwQ соседствует с Coder и VL.

Тут разница между сервисами — огромная. DeepSeek-V4 (Pro и Flash) — 1 миллион токенов входного контекста, до 384K токенов на выходе. Это паритет с топовыми Claude Opus 4.7 и Gemini 3 Pro.

У Qwen картина сложнее и менее прозрачна. По досье на 2026-05-12: для Qwen2.5/3 стандартный контекст — 32K, варианты с extended context — до 128K и более. Точные цифры для каждого variants Qwen 3 / 3.5 / 3.6 публично не консолидированы — это data gap, обозначенный в досье прямо: «публично менее структурировано, чем у Claude/Gemini». Что мы видим точно: 1M-варианта в открытой документации Qwen, аналогичного V4-Flash, на момент проверки нет.

В практическом сравнении эта разница даёт DeepSeek несколько крупных сценариев целиком. На 1 миллион токенов укладывается: средний кодовый репозиторий на Python с тестами и документацией, корпоративная база знаний на 600+ статей или 800-страничный регламент за один промпт. На 128K у Qwen всё это придётся резать на части — а это уже потеря целостности анализа и необходимость в RAG-надстройке.

Важная честная оговорка про «1M ≠ работает». Заявленный контекст и реальная точность по нему — разные вещи. Бенчмарки типа MRCR показывают, что у большинства моделей точность падает уже на 200–800K. Конкретно для DeepSeek V4 публичных MRCR-цифр в досье нет (data gap), поэтому правильно говорить «1M доступно, реальную точность на полной длине надо тестировать под свою задачу». Но даже с этой оговоркой 1M против 32K — это другая весовая категория.

DeepSeek подходит к коду через общую модель. По досье V3 на момент релиза в декабре 2024 «outperformed Llama 3.1 и Qwen 2.5» и «matched GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet» по бенчмаркам coding. Свежие V4-бенчмарки в публичной документации компании, по состоянию на 2026-05-12, ещё не полностью консолидированы. В DeepSeek нет специализированной code-only-модели — V4-Flash и V4-Pro универсальны и пишут код в общем стеке, что хорошо для разработчиков, которым в одном API нужно и код, и текстовое описание, и reasoning над логом ошибок.

Qwen наоборот — раздаёт код отдельной моделью. Qwen-Coder в досье обозначен как «один из лидеров среди open-source на coding-бенчмарках» и упомянут как конкурент DeepSeek-Coder и Mistral Codestral. Линейка Qwen-Coder идёт по всем поколениям и в Qwen 3.5/3.6 продолжается. Для тех, кто делает code-pipeline (IDE-плагины, code-review-боты, автогенерация миграций) — отдельная code-модель часто выигрывает: она дешевле в инференсе, у неё output форматируется под код, она меньше «уходит в литературные ответы» на технические вопросы.

На практике это значит, что для разработчика выбор — не «кто лучше пишет код вообще», а «какой workflow вам ближе». Если хочется в одном API получить и код, и разбор стектрейса, и описание решения текстом — DeepSeek даёт это в одной точке. Если хочется собрать code-инфраструктуру с минимальной моделью, оптимизированной под автокомплит и code-review — Qwen-Coder архитектурно подходит лучше, особенно в self-host-сценарии.

Здесь разница принципиальная. По досье DeepSeek на 2026-05-12: «преимущественно текст. Vision-варианты в линейке есть (DeepSeek-VL), но в web-чате и API основной поток — text-only. Генерации картинок и видео нет». То есть для конечного пользователя DeepSeek — текстовый сервис: загрузить скриншот для разбора в основной поток нельзя, сгенерировать картинку — тоже.

Qwen наоборот — одна из самых широко мультимодальных open-weight линеек. По досье: Qwen-VL (версии 2 / 2.5 / 3) — vision-multimodal с поддержкой изображений и видео на вход. Качество и заявленные характеристики — Qwen2.5-VL поддерживает video analysis длиннее 20 минут, что прямо названо в досье «уникальной мультимодальной фичей среди open-weight моделей». Плюс есть Qwen-Audio — audio-multimodal. Генерации картинок и видео в самой Qwen нет, но в экосистеме Alibaba для этого есть отдельные продукты (например, Wan video).

Технически Qwen-VL за один запрос разбирает набор картинок подряд; у DeepSeek для того же сценария нужен отдельный VL-вариант сбоку от основного API — два endpoint вместо одного.

Для основной массы пользователей разница работает так: загрузить скриншот лога ошибки и попросить «что тут не так» — у Qwen это штатный сценарий через Qwen-VL, у DeepSeek в основном чате — нет, нужно использовать отдельный VL-вариант. Разобрать 25-минутное обучающее видео по содержанию — только у Qwen через Qwen2.5-VL. Прислать аудиозапись совещания — у Qwen через Qwen-Audio, у DeepSeek — нет.

На уровне consumer-чата оба сервиса работают одинаково: chat.deepseek.com и chat.qwen.ai — бесплатны для конечного пользователя. У DeepSeek досье прямо отмечает: «один из немногих сервисов уровня frontier с по сути бесплатным неограниченным consumer-доступом». У Qwen — «$0, бесплатный consumer-доступ, мягкие лимиты». Регистрация у обоих простая (email или Google у DeepSeek, Alibaba ID у Qwen).

Разница начинается на API. У DeepSeek-V4-Flash цена прозрачна и опубликована: $0.0028 за 1M токенов input на cache hit, $0.14 на cache miss, $0.28 output. Эти цифры эффективны с 26 апреля 2026 — компания снизила cache hit-цену до 1/10 от изначальной. Для V4-Pro до 31 мая 2026 действует скидка 75% от base price, точная post-promo цена не опубликована (data gap в досье). У Qwen DashScope API в досье на 2026-05-12 — «точные цены за 1M токенов» помечены как Data Gap. Известно только, что это pay-as-you-go через Alibaba Cloud, и для международных пользователей биллинг — в USD.

В переводе на годовой бюджет это означает: для разработчика, который тратит 10M токенов в день (типичный production-pipeline маленького стартапа), на DeepSeek V4-Flash годовая стоимость API при равном миксе input/output получится около $1500. Сопоставительные цифры по Qwen DashScope мы дать честно не можем — досье на 2026-05-12 этих цен не зафиксировало. В self-host у обоих годовая стоимость весов — ноль, но добавляется инфраструктура: для DeepSeek V3-Full в досье указано «около 8×H100». У Qwen за счёт меньших dense-вариантов (7B, 14B) self-host доступен и на одной consumer GPU — это сильно дешевле железом.

DeepSeek в production-аспекте оптимизирован для миграции. По досье: «OpenAI-compatible API — можно использовать openai SDK с заменой base_url. Миграция с GPT-API занимает 10 минут (замена base_url + api_key)». Это очень мощный аргумент: команды, у которых код уже написан на openai-python или openai-node, переключаются на DeepSeek через config, без переписывания вызовов. Документация — на api-docs.deepseek.com, OpenAI-совместимый формат function calling / tool use, prompt caching встроен (видно по отдельной cache-hit-цене $0.0028 input).

Qwen через DashScope тоже доступен, по досье: «через Alibaba Cloud DashScope (dashscope.console.aliyun.com); также OpenAI-compatible API endpoint». То есть формат вызовов совместим, но точка входа — Alibaba Cloud, и для международного пользователя это означает регистрацию в Alibaba Cloud International, оплату через банковскую карту в USD. Дополнительно managed inference Qwen-моделей доступен через сторонних провайдеров: Together AI, Fireworks AI, Hugging Face Inference Endpoints, частично AWS Bedrock через Alibaba partnership. Это даёт гибкость в выборе hosting, но и распыляет: одной канонической точки «api.qwen.com со стандартной документацией» нет.

В production-сравнении заметно, что DeepSeek даёт более «прямой» путь: одна точка входа, прозрачные цены с явным cache-hit-механизмом, OpenAI-совместимость через простую замену base_url. Qwen даёт более «распределённый» путь: можно идти через DashScope, можно через Together AI, можно через AWS Bedrock — выбор есть, но он требует решения, какой канал лучше под вашу инфраструктуру.

Для российского пользователя оба сервиса попадают в редкую категорию «открывается прямо из РФ». По досье DeepSeek: «chat.deepseek.com открывается напрямую из РФ, регистрация работает (email или Google)». По досье Qwen: «chat.qwen.ai — открывается напрямую из РФ (китайский сервис, не блокирован)». Это сильно отличает их от ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity, которые без VPN не работают.

С оплатой картина одинаково неудобная для обоих. У DeepSeek — «нет официальной поддержки рубля. API-биллинг — в USD, оплата требует зарубежной карты или посредников». У Qwen на Alibaba Cloud International — «USD-биллинг, требует зарубежной карты; для китайской версии DashScope — UnionPay / Alipay». То есть consumer-чат бесплатный и доступный, а для API в обоих случаях нужна зарубежная карта или посредник.

Один важный нюанс: у DeepSeek в качестве посредника досье прямо упоминает ProxyAPI, который ретранслирует DeepSeek API за рубли — это рабочий путь для российской команды, не желающей возиться с зарубежной картой. У Qwen аналогичного «прямого» посредника российской прописки в досье не отмечено, путь через Alibaba Cloud Marketplace — более сложный.

У обоих сервисов compliance-сторона прописана в досье как слабая. По досье DeepSeek: «SOC 2 / ISO 27001 / GDPR — публичных сертификаций редакция не нашла. Юрисдикция — китайская» (это data gap по compliance). Политика данных: «компания заявляет, что данные API могут использоваться для улучшения моделей; точная политика для web-чата менее прозрачна. Self-host — полная приватность». Конкретная opt-out процедура для API-пользователей в досье отмечена как data gap.

У Qwen ситуация чуть лучше за счёт зонтика Alibaba Cloud. По досье: «Alibaba Cloud — широкий набор сертификатов (ISO 27001, SOC 2, PCI DSS — для cloud-инфры); специально для Qwen на 2026-05-12 — публичной сводки не нашли». То есть инфраструктура Alibaba имеет SOC 2 и ISO 27001 на уровне cloud-провайдера, но что конкретно покрыто сертификацией именно для Qwen-сервисов — публично не консолидировано. Политика: «Alibaba Cloud для Enterprise / API — обычно „no training on customer data“; для consumer chat.qwen.ai — может использоваться для улучшения моделей».

Юрисдикция данных у обоих — КНР, и для западного enterprise это часто блокер сам по себе (не из-за технических причин, а из-за корпоративных compliance-политик). Qwen формально может предложить серверы Alibaba Cloud International в Сингапуре, Гонконге, США — это смягчает географическую сторону, но юрисдикция управляющей компании остаётся китайской.

У обоих сервисов self-host доступен — это одно из их фундаментальных преимуществ над ChatGPT / Claude / Gemini. По досье DeepSeek: «MIT License на V3, R1, V3.1, V4. Скачиваемые веса с Hugging Face, документация по запуску. Требуется существенное GPU-железо — для V3-Full около 8×H100, для distilled-вариантов — меньше». MIT — одна из самых либеральных лицензий в индустрии: коммерческое использование без ограничений, без роялти, без обязательств по open-sourcing своего fine-tune.

У Qwen картина сложнее. По досье: «Лицензии разные для разных моделей: Apache 2.0 для ряда моделей (включая QwQ-32B-Preview, некоторые Qwen2/3 dense варианты), Qwen License (source-available, proprietary в части commercial restrictions) для некоторых старших variants, Research-only для отдельных preview-моделей». Точный per-model license map — data gap в досье. Это значит: перед коммерческим использованием конкретной Qwen-модели обязательно проверять лицензию именно этого variant'а, иначе можно нарваться на ограничения по типу проекта или числу пользователей.

Технически: vLLM поддерживает обе линейки, для quantized-вариантов Qwen в досье отдельно отмечен llama.cpp и one-click Ollama. У DeepSeek в этой роли — distilled-варианты и Hugging Face Transformers. По «минимальному железу» Qwen существенно выигрывает: dense-вариант 7B можно запустить на одной consumer GPU (RTX 4090), 14B — тоже на одной но с квантизацией, 32B — на одной enterprise GPU. У DeepSeek V3-Full — это сразу 8×H100, дорогое корпоративное железо.

У DeepSeek досье называет три уникальные функции, которые в категории text-ai сложно повторить:

1. Революционное соотношение цена/качество. Цена V4-Flash $0.14 input cache-miss / $0.28 output за 1M токенов — по досье «на порядок ниже Claude Sonnet 4.6 ($3/$15) при сопоставимом качестве на многих задачах». Это не маркетинговое заявление, а опубликованная в pricing-табличке цена. За год для типичного API-стартапа это десятки тысяч долларов разницы.

2. MIT License на флагман. Среди frontier-моделей такого уровня — единственный случай. Llama — community license с ограничениями, у Qwen лицензии смешанные, у OpenAI / Anthropic / Google — closed source. MIT означает: коммерческое использование без ограничений, без роялти, можно встраивать в платный продукт, можно делать proprietary fine-tune.

3. Training cost transparency. Компания публично заявила тренировочный бюджет V3 в $5.6M. Для сравнения, GPT-4 оценивается в $100M+. Это вызвало шок в индустрии и переоценку всей AI-инвестиционной логики (DeepSeek-shock, январь 2025 — обвал акций NVIDIA на 17% за день после релиза R1).

У Qwen уникальные функции по досье — тоже три, но другой природы:

1. 119 языков в Qwen3. Самое широкое покрытие среди публично доступных frontier-моделей. Для задач с редкими языками или мультиязычной выдачей — практически нет альтернатив того же уровня.

2. 18M+ скачиваний Qwen3-VL-2B на Hugging Face. Рекорд среди open-source моделей по популярности vision-варианта, и эта статистика напрямую отражена в досье как факт.

3. Video understanding длиннее 20 минут в Qwen-VL. Уникальная multimodal-фича среди open-weight моделей. Анализ длинных видео — лекции, интервью, обучающие материалы — у других open-weight моделей штатно не делается на таком масштабе.

У DeepSeek репутационный пик пришёлся на январь 2025. По досье: «релиз R1 в январе 2025 спровоцировал „DeepSeek-shock“ — обвал акций NVIDIA на 17% за один день (28 января 2025), пересмотр AI-стратегий в Кремниевой долине, обсуждение в US Congress о возможных ограничениях». Тогда же мобильное приложение DeepSeek поднялось в топ App Store США в первые недели. На Reddit (r/LocalLLaMA, r/MachineLearning) обсуждения, по досье, «очень активные, преимущественно позитивные по соотношению цена/качество. R1 — один из самых обсуждаемых релизов 2025 года». В Habr/VC.ru — позитивные кейсы у российских разработчиков, использующих API для прототипов и MVP благодаря низкой цене.

У Qwen репутация менее «взрывная», но более «инфраструктурная». По досье: на Reddit «Qwen-модели имеют сильную репутацию среди open-source разработчиков. Qwen-Coder особенно ценится за coding-качество». На Hugging Face — более 200 000 вариаций моделей-производных и 18 миллионов скачиваний одной модели Qwen3-VL-2B. Это даёт Qwen статус «бэкбона open-source ML-экосистемы», аналогичный Llama, но с упором на multilingual и vision.

У обоих, по досье, есть одна и та же критическая нагрузка: цензура «деликатных» тем (Тяньаньмэнь, Тайвань, политика КНР) и китайская юрисдикция, которая для западных enterprise — блокер в SaaS-режиме. Это снижает их репутацию в академических и журналистских кейсах, но почти не влияет на ML-сообщество, которое сосредоточено на технических характеристиках моделей.

Сценарий 1. Стартап с production-API на минимальном бюджете. Команда из 3 человек, которая делает SaaS-инструмент с LLM-функциями (например, парсер документов или ассистент в админ-панели). Типичный объём — 10M токенов в день. На DeepSeek V4-Flash годовой бюджет API считается прямо: $0.14 input cache-miss + $0.28 output × объём — порядка $1500/год при сбалансированном миксе. У Qwen DashScope конкретные цены для международного пользователя на 2026-05-12 в досье — Data Gap, прозрачного годового расчёта дать нельзя. В таком сценарии DeepSeek выигрывает по предсказуемости бюджета.

Сценарий 2. Анализ большого документа за один проход. Юрист или аналитик грузит регламент на 600 страниц целиком и просит найти противоречия между разделами. На DeepSeek V4 с 1M контекста и выходом до 384K — это один промпт, один проход. На Qwen со стандартным 32K (или extended 128K) — задачу придётся резать на куски, что ломает поиск перекрёстных ссылок между разделами.

Сценарий 3. Open-source проект, в котором критична MIT-лицензия. Команда выпускает коммерческий продукт с встроенной LLM-функцией и хочет иметь возможность брать модель «как есть», без юридического анализа сублицензий. DeepSeek V3 / R1 / V3.1 / V4 — все под MIT, что максимально либерально. Qwen — смешанные лицензии, где для конкретного варианта нужно отдельно проверять.

Сценарий 4. Миграция с OpenAI API за минимальное время. Команда уже написала код на openai-python (или openai-node) и хочет сэкономить, не переписывая интеграцию. DeepSeek API «OpenAI-compatible — можно использовать openai SDK с заменой base_url», что прямо отражено в досье как «миграция занимает 10 минут». Qwen через DashScope тоже даёт OpenAI-совместимый endpoint, но регистрация в Alibaba Cloud International и USD-биллинг через китайский cloud делают переход менее тривиальным.

Сценарий 1. Мультиязычная задача с редкими языками. Бюро переводов или контент-агентство, работающее с азиатскими языками (вьетнамский, тайский, индонезийский, корейский) или редкими европейскими. Qwen3 заявляет 119 языков и диалектов с 36 трлн токенов обучения. У DeepSeek фокус — английский и китайский, русский поддерживается на уровне «сносно». Для multilingual production-задачи Qwen — единственный open-weight выбор такого охвата.

Сценарий 2. Анализ длинного видео (лекция, интервью, обучающий курс). Сценарий конкретно про Qwen-VL: «video analysis длиннее 20 минут — уникальная multimodal-фича среди open-weight моделей». 25-минутная лекция на YouTube, 30-минутный подкаст с видеорядом, час разбора кейса — Qwen-VL это обрабатывает штатно. DeepSeek в основном чате и API на 2026-05-12 — текст-only, такой сценарий не поддерживается без отдельного DeepSeek-VL варианта.

Сценарий 3. Self-host на одной consumer GPU. Энтузиаст или индии-разработчик с одной RTX 4090 хочет иметь локальный AI-ассистент без облака. Qwen 7B или 14B в quantized-варианте запускается на одной GPU через Ollama одной командой. DeepSeek V3-Full требует около 8×H100 — это уже корпоративный кластер, а не домашняя машина. Distilled-варианты DeepSeek существуют, но «полный V3» на consumer-железо не помещается.

Сценарий 4. Корпоративный клиент в экосистеме Alibaba Cloud. Компания, у которой production уже развёрнут в AWS / Alibaba Cloud International / на DingTalk-интеграциях. По досье Qwen: «интеграция с Alibaba ecosystem: DingTalk (корпоративный мессенджер), Taobao, Tmall (для e-commerce AI-задач)». Плюс «частично AWS Bedrock через Alibaba partnership». В таком сценарии Qwen встраивается в существующую инфраструктуру, а DeepSeek потребует отдельной интеграции.

Портрет 1. Российский разработчик-индивидуал, MVP на Telegram-боте. Фриланс, бюджет минимальный, платить картой за ChatGPT или Claude не хочет, на ProxyAPI готов. Рекомендация: DeepSeek через ProxyAPI — прозрачная цена $0.14/$0.28 за 1M токенов, OpenAI-совместимый API и бесплатный web-чат для прототипирования промптов.

Портрет 2. ML-инженер в стартапе по компьютерному зрению. Аналитическая платформа для retail с обработкой видео-фрагментов с торгового зала, есть GPU-сервер с A100. Рекомендация: Qwen-VL в self-host. Video understanding длиннее 20 минут — уникальная функция, у DeepSeek в основной линейке её нет. Apache 2.0 на ряд Qwen-VL вариантов снимает юридические вопросы.

Портрет 3. Юрист в среднем бизнесе, договоры на 200–400 страниц. Задача — поиск противоречий между разделами в длинном документе. Рекомендация: DeepSeek V4. 1M контекст загружает 400-страничный договор за один проход, цена по API в десятки раз ниже Claude Opus.

Портрет 4. SMM-команда на 6 языках СНГ. Агентство ведёт SMM в России, Казахстане, Узбекистане, Беларуси, Армении, Грузии. Рекомендация: Qwen3. 119 заявленных языков покрывают регион лучше, чем фокус DeepSeek на English/Chinese; русский 7/10 против 6/10.

Портрет 5. Корпоративный архитектор в банке, AI-pipeline под 152-ФЗ. Требование compliance — self-host, никакого SaaS. Рекомендация: обе модели в self-host, выбор по железу. Бюджет на 8×H100 — DeepSeek V3 / V4 с MIT. Стартуем с одной enterprise GPU — Qwen 14B или 32B с проверкой лицензии конкретного weight.

Профиль А. Физлицо, web-чат, без API. Маркетолог-фрилансер, 10–30 запросов в день в браузере. Бюджет на chat.deepseek.com — $0/год; на chat.qwen.ai — $0/год. Оба сервиса оставляют consumer-чат бесплатным с мягкими лимитами. В этом профиле выбор — по русскому и мультимодальности, не по цене.

Профиль Б. Стартап на API, 10M токенов в день. Месячный расход 300M токенов (60% input / 40% output). На DeepSeek V4-Flash ($0.14 input cache-miss + $0.28 output): 180M × $0.14 + 120M × $0.28 ≈ $59/мес = около $710/год. На Qwen через DashScope — точные цены на 2026-05-12 в досье не зафиксированы (data gap), честную годовую цифру дать не можем.

Профиль В. Корпоративный self-host. Сервер с 8×H100 под полный DeepSeek V3 (671B MoE) — амортизация и эксплуатация порядка $80 000–$120 000/год (электричество, инженеры, замена). Лицензионных платежей нет (MIT). Для Qwen в self-host на dense-варианте 14B на одной A100 — инфраструктура порядка $15 000–$25 000/год, но и возможности модели меньше: 14B Qwen ≠ полный V3 671B.

Разные числа по self-host объясняются размером. У DeepSeek V3 полный размер 671B MoE — кластер обязателен. У Qwen линейка от 0.6B до 32B + MoE даёт выбор под бюджет. Это не означает, что Qwen «лучше» — у DeepSeek для маленького железа есть distilled-варианты R1, но «полный V3» — это всегда 8×H100.