DeepSeek बनाम Qwen: 2026 का फ़्लैगशिप मुक़ाबला, आधिकारिक प्राइसिंग और बेंचमार्क के मुक़ाबले जांचा गया

फ़्लैगशिप मॉडल्स, अक्टूबर 2026 तक

दोनों कंपनियां इतने बार बदलने वाले वर्ज़न नंबरों के तहत शिप करती हैं कि सर्च रिज़ल्ट्स उलझ जाते हैं, तो यह साफ़ करना ज़रूरी है कि यह तुलना किस बिल्ड को कवर करती है। DeepSeek-V4-Pro-0813 वह जनरल-अवेलेबिलिटी रिलीज़ है जिसे DeepSeek के अपने API डॉक्स आज सूचीबद्ध करते हैं, जिसकी वर्ज़न सफ़िक्स के मुताबिक़ तारीख़ 13 अगस्त 2026 है; यह अप्रैल 2026 के एक प्रीव्यू बिल्ड के बाद आया, जिसे कई पुराने कंपेरिज़न पेज (कुछ अब भी रैंक कर रहे पेज समेत) असल में माप रहे हैं। NVIDIA के NIM मॉडल कार्ड के मुताबिक़, यह एक मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स मॉडल है जिसमें 1.6 ट्रिलियन टोटल पैरामीटर और प्रति टोकन 49 बिलियन एक्टिव पैरामीटर हैं, 384 रूटेड एक्सपर्ट्स जिनमें से हर टोकन पर 6 चुने जाते हैं, एक 1-मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो, और 384,000-टोकन मैक्सिमम आउटपुट। एक सेकंडरी सोर्स GA कार्ड को 1.6 ट्रिलियन की बजाय 1.7 ट्रिलियन टोटल बताता है; हम इस अंतर की पुष्टि DeepSeek की अपनी टेक्निकल रिपोर्ट से नहीं कर सके और इसे यहां फ़्लैग कर रहे हैं, बजाय इसके कि सबूत से ज़्यादा सटीक दिखने के लिए कोई आंकड़ा चुन लें।

Qwen3.8-Max-0902 Alibaba का मौजूदा फ़्लैगशिप है, Qwen3.8-Max लाइन का एक सितंबर 2026 रिफ़्रेश जो पहली बार 3 अगस्त 2026 को लॉन्च हुई थी। यह एक स्पार्स मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स मॉडल है, जिसे 2.4 ट्रिलियन टोटल पैरामीटर और प्रति टोकन लगभग 95 बिलियन एक्टिव पैरामीटर के तौर पर रिपोर्ट किया गया है (512 एक्सपर्ट्स, प्रति टोकन 10 चुने गए, कई स्वतंत्र ट्रैकर्स के मुताबिक़; Alibaba के अपने पेज एक्सपर्ट काउंट सीधे प्रकाशित नहीं करते)। Artificial Analysis इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 984,000 टोकन सूचीबद्ध करता है, व्यावहारिक रूप से DeepSeek जैसी ही 1M-टोकन क्लास, जो एक छोटी नेटिव विंडो से एक्सटेंड की गई है। DeepSeek के उलट, Qwen3.8 Max अपने होस्टेड API के ज़रिए इमेज इनपुट भी स्वीकार करता है; DeepSeek V4 Pro सिर्फ़-टेक्स्ट है।

प्राइसिंग: आधिकारिक आंकड़े, एग्रीगेटर के अंदाज़े नहीं

DeepSeek सीधे अपने API डॉक्स पर प्राइसिंग पब्लिश करता है, यह इस आधार पर बंटी है कि आप इसे ऑफ़-पीक या पीक UTC घंटों में हिट करते हैं। Alibaba अपने Model Studio प्राइसिंग पेज पर Qwen3.8-Max की प्राइसिंग पब्लिश करता है, CNY में, डिप्लॉयमेंट रीजन के हिसाब से टियर की गई: China/global-default प्राइसिंग उस Singapore/US इंटरनेशनल डिप्लॉयमेंट से काफ़ी सस्ती है जिसे ज़्यादातर non-China डेवलपर्स असल में इस्तेमाल करेंगे।

Per 1M tokens              DeepSeek V4 Pro-0813      Qwen3.8 Max-0902
-----------------------------------------------------------------------
Input (peak hours)          $1.32                      $2.00
Input (off-peak, DeepSeek   $0.66                      n/a (flat rate)
  only, see note below)
Output (peak hours)         $3.96                      $6.00
Output (off-peak)           $1.98                      n/a
Cache hit                   $0.044                     $0.25
Blended (AA's 7:2:1 ratio)  $0.69                       $1.18

DeepSeek peak window (full price): 01:00-04:00 and 06:00-10:00 UTC,
Monday through Friday, excluding Chinese public holidays. Every other
hour, including weekends, bills at the cheaper off-peak rate. Source:
DeepSeek's own API docs, api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing.
Qwen figures are the Singapore/US international deployment tier, converted
from Alibaba's own CNY 14.988 / CNY 44.965 per-million rate (Alibaba's
China/global-default tier is roughly 20% cheaper at CNY 12 / CNY 36).
Source: help.aliyun.com/en/model-studio/model-pricing, checked 14 Oct 2026.

अगर फ़्लैगशिप की क़ीमत आपकी ज़रूरत से ज़्यादा है, तो दोनों तरफ़ एक बजट टियर भी जानने लायक़ है: DeepSeek का deepseek-flash (DeepSeek-V4.1-Flash) पीक घंटों में प्रति मिलियन इनपुट/आउटपुट टोकन $0.15/$0.6 और ऑफ़-पीक में $0.075/$0.3 पर चलता है, फ़्लैगशिप की क़ीमत का क़रीब नौवां हिस्सा, वही 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ। Alibaba का लेगेसी qwen-max अलायस भी इसी तरह अपने China/global-default टियर पर प्रति मिलियन टोकन CNY 2.4/9.6 पर सस्ता है, Qwen3.8 Max के अपने China-टियर CNY 12/36 का पांचवां हिस्सा, पर यह एक non-thinking-only मॉडल है जिसमें कॉन्टेक्स्ट लेंथ के हिसाब से कोई टियर्ड प्राइसिंग नहीं है, एक ऐसा मॉडल स्ट्रिंग जो किसी पुरानी इंटीग्रेशन गाइड को कॉपी करते वक़्त ग़लती से उठ जाना आसान है।

बेंचमार्क: हर मॉडल असल में कहां जीतता है

Artificial Analysis मौजूदा फ़्लैगशिप मॉडलों के बीच एक डायरेक्ट हेड-टू-हेड चलाता है, दोनों को मैक्सिमम रीज़निंग इफ़र्ट पर सेट करके, और अपने Intelligence Index v4.3.2 पर स्कोर करके। Qwen3.8 Max ओवरऑल इंटेलिजेंस और ज़्यादातर एजेंटिक-नॉलेज-वर्क टास्क में आगे है; DeepSeek V4 Pro कोडिंग-एडजेसेंट बेंचमार्क पर क़रीब या आगे है और हर जगह काफ़ी सस्ता और तेज़ है।

Benchmark (max effort)                 Qwen3.8 Max-0902    DeepSeek V4 Pro-0813
---------------------------------------------------------------------------
Intelligence Index (v4.3.2)             45                   36
Terminal-Bench 4.0 (agentic terminal)   39%                  14%
SciCode (coding)                        52%                  51%
AA-Briefcase v1.1 (agentic knowledge)   1617                 1257
GDPval-AA v2.1 (agentic real work)      1667                 1449
AutomationBench-AA (agentic SaaS)       56%                  57%
Humanity's Last Exam                    43%                  41%
GDP.pdf                                 23%                  11%
CritPt (physics reasoning)              18%                  18%
AA-Omniscience                          12                   1
AA-LCR v1.1 (long-context reasoning)    80%                  80%
Output speed (tokens/sec)               42                   99

Source: artificialanalysis.ai/models/comparisons/deepseek-v4-pro-vs-qwen3-8-max,
checked 14 Oct 2026. Note: Artificial Analysis publishes several versions of
this comparison at different DeepSeek reasoning-effort settings (High vs.
Max); scores shift by several points between them, so if you see different
numbers elsewhere, check which effort setting the page is showing.

दोनों टेबलों में जो पैटर्न बना रहता है वह यह है: Qwen उन टास्क पर जीतता है जो व्यापक नॉलेज और मल्टी-स्टेप एजेंटिक प्लानिंग को रिवॉर्ड करते हैं (Terminal-Bench, AA-Briefcase, GDPval-AA, AA-Omniscience), जबकि दोनों रॉ कोडिंग (SciCode) और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रिट्रीवल (AA-LCR, दोनों 80% पर) पर लगभग बराबर हैं। कोई भी मॉडल इस कंपेरिज़न पर कोई मैथ-स्पेसिफ़िक बेंचमार्क पब्लिश नहीं करता। अगर आपका वर्कलोड "कोड लिखना और डीबग करना" के ज़्यादा क़रीब है बजाय "एक मल्टी-स्टेप एजेंटिक टास्क प्लान और एक्ज़िक्यूट करना" के, तो बेंचमार्क का यह फ़र्क़ 70% वाले प्राइस डिफ़रेंस के मुक़ाबले कहीं कम मायने रखता है।

लाइसेंसिंग: वह गैप जिसे ज़्यादातर कंपेरिज़न ग़लत समझती हैं

DeepSeek V4 Pro के वेट्स MIT-लाइसेंस्ड बताए गए हैं, जो DeepSeek की पिछली V3 और R1 रिलीज़ के मुताबिक़ है, इसके NVIDIA NIM लिस्टिंग और स्वतंत्र मॉडल ट्रैकर्स के मुताबिक़ (हम एग्ज़ैक्ट टेक्स्ट की पुष्टि के लिए DeepSeek के अपने Hugging Face रिपॉज़िटरी से लाइसेंस फ़ाइल सीधे नहीं खींच सके, तो इसे मज़बूती से सोर्स किया गया मानें पर प्राइमरी-वेरिफ़ाइड नहीं)। MIT जितना परमिसिव लाइसेंसिंग हो सकता है, लगभग उतना ही है: कमर्शियल इस्तेमाल, मॉडिफ़िकेशन, और रीडिस्ट्रिब्यूशन, बिना किसी रेवेन्यू कैप के।

Qwen3.8 Max की कहानी अलग है, और यहीं पर "Qwen ओपन सोर्स है" वाली बहुत-सी कवरेज बात को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करती है। होस्टेड API मॉडल प्रोप्राइटरी है, बस इतना ही, Gemini या GPT जैसा। Alibaba ने इसके पीछे एक ओपन-वेट चेकपॉइंट अलग से पब्लिश किया, जिसका नाम कथित तौर पर Qwen3.8-2.4T-A95B है, क़रीब 12 अगस्त 2026 को Hugging Face पर, सिर्फ़-टेक्स्ट और थिंकिंग मोड में लॉक्ड (विज़न इनपुट और नॉन-थिंकिंग मोड, जो होस्टेड API ऑफ़र करता है, ओपन रिलीज़ में नहीं हैं)। पर वह चेकपॉइंट एक कस्टम "Qwen3.8-Max license" के तहत शिप होता है, Apache 2.0 नहीं, और कई ट्रैकर्स रिपोर्ट करते हैं कि इसमें एक कमर्शियल-यूज़ कार्व-आउट शामिल है, जिसके लिए एक अलग एग्रीमेंट ज़रूरी हो जाता है जब किसी डिप्लॉय करने वाली कंपनी का पिछले 12 महीनों का रेवेन्यू कुछ ख़ास AI-सर्विस कैटेगरीज़ में $50 मिलियन से ज़्यादा हो जाता है। यह Qwen के छोटे Qwen3.8-27B डेंस मॉडल से काफ़ी अलग डील है, जो Apache 2.0 है, बिना किसी रेवेन्यू थ्रेशोल्ड के। हम एग्ज़ैक्ट लाइसेंस टेक्स्ट को शब्दशः कोट करने के लिए नहीं खींच सके, तो किसी प्रोडक्शन डिपेंडेंसी बनाने से पहले Hugging Face पर मौजूदा लाइसेंस फ़ाइल सीधे वेरिफ़ाई करें। व्यावहारिक निष्कर्ष: "Qwen ओपन-वेट है" Qwen के छोटे मॉडलों के लिए सही है और इसके असली 2.4-ट्रिलियन-पैरामीटर फ़्लैगशिप के लिए ग़लत है, या कम से कम काफ़ी शर्तों के साथ।

आप इन्हें असल में कहां चला सकते हैं

• दोनों वेंडर डायरेक्ट API एक्सेस देते हैं: DeepSeek के लिए api.deepseek.com (OpenAI- और Anthropic-कम्पैटिबल एंडपॉइंट्स) और Qwen के लिए Alibaba Cloud Model Studio, ऊपर दिखाए गए हिसाब से बिल होता है।
• AWS ने 2025 में DeepSeek-V3.1 और कई Qwen3 मॉडल्स को Bedrock में फ़ुली-मैनेज्ड ऑफ़रिंग के तौर पर जोड़ा (Amazon की अपनी घोषणा के मुताबिक़): DeepSeek-V3.1 और Qwen3-Coder-480B, US East (Ohio) और AP (Jakarta) में, साथ ही Qwen3-32B, Qwen3-235B और Qwen3-Coder-30B EU (Frankfurt) में भी पहुंचे। यह ख़ासतौर पर जांच लें कि V4 Pro और Qwen3.8 Max वहां पहुंचे हैं या नहीं, Bedrock का मौजूदा कैटलॉग देखकर, क्योंकि Bedrock में जुड़ने में नई रिलीज़ के मुक़ाबले देरी होती है।
• DeepSeek V4 Pro का MIT लाइसेंस सेल्फ़-होस्टिंग को क़ानूनी तौर पर आसान बनाता है, हालांकि इसके लिए असली इंफ़्रास्ट्रक्चर चाहिए। DeepSeek की पिछली V3/R1 जेनरेशन, जो एक जैसे आर्किटेक्चर पर बनी है, NVIDIA की अपनी डिप्लॉयमेंट डॉक्यूमेंटेशन के मुताबिक़ अपनी नेटिव FP8 प्रिसीज़न पर चलने के लिए लगभग 16 H100 GPUs चाहती है; 8-GPU सेटअप सिर्फ़ क्वांटाइज़ेशन से मुमकिन हैं, जो थोड़ी एक्यूरेसी की क़ीमत पर आता है। V4 Pro का फ़ुटप्रिंट भी इसी रेंज में है। ओपन Qwen चेकपॉइंट भी सेल्फ़-होस्ट किया जा सकता है, ऊपर बताई गई रेवेन्यू-थ्रेशोल्ड लाइसेंस शर्तों के तहत।
• DeepSeek और Alibaba दोनों का मुख्य इंफ़्रास्ट्रक्चर China-आधारित है, हालांकि दोनों इंटरनेशनल API एंडपॉइंट्स ऑफ़र करते हैं (DeepSeek का डिफ़ॉल्ट api.deepseek.com, Alibaba के Singapore/US Model Studio डिप्लॉयमेंट्स)। Alibaba का अपना प्राइसिंग पेज एक अलग, ज़्यादा महंगा "US deployment" टियर सूचीबद्ध करता है, जो किसी एक ग्लोबल एंडपॉइंट की बजाय असली रीजनल राउटिंग का संकेत देता है। अगर आपके ऑर्गेनाइज़ेशन के लिए डेटा रेज़िडेंसी या China-आधारित इंफ़्रास्ट्रक्चर पर अतिरिक्त लेटेंसी एक कंप्लायंस चिंता है, तो किसी डिफ़ॉल्ट को मान लेने की बजाय सीधे किसी भी वेंडर से जांच लें।

आपको असल में कौन-सा चुनना चाहिए

अगर प्रति-टोकन कॉस्ट और रॉ थ्रूपुट सबसे ज़्यादा मायने रखते हैं, या आपका वर्कलोड कोडिंग की तरफ़ झुका है, तो DeepSeek V4 Pro साफ़ पसंद है: हर टियर पर सस्ता, दो गुने से ज़्यादा तेज़, MIT-लाइसेंस्ड अगर आप कभी सेल्फ़-होस्ट करना चाहें, और SciCode पर कॉम्पिटिटिव। चूंकि DeepSeek की डिस्काउंटेड रेट डिफ़ॉल्ट रूप से दो छोटे वीकडे ब्लॉक्स के बाहर पहले से लागू रहती है, इसलिए किसी बैच वर्कलोड (डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग, ओवरनाइट पाइपलाइन्स) को आधी क़ीमत पर चलने के लिए बस उन ख़ास घंटों से बचना होता है। हमारी ऑडियंस के लिए ख़ासतौर पर, यह प्रति-टोकन प्राइस फ़ायदा लॉन्ग-डॉक्यूमेंट, हाई-वॉल्यूम रिसर्च वर्कफ़्लो में सबसे ज़्यादा मायने रखता है, जब आप किसी 1M-कॉन्टेक्स्ट मॉडल से पेपर्स या ट्रांसक्रिप्ट्स का एक बड़ा बैच चला रहे हों, जहां Qwen का 70% प्रीमियम हज़ारों कॉल्स में तेज़ी से बढ़ जाता है।

अगर आपको व्यापक एजेंटिक और नॉलेज-वर्क बेंचमार्क पर सबसे ऊंचा स्कोर चाहिए, एक ही मॉडल में नेटिव इमेज इनपुट चाहिए, और लाइसेंसिंग का फ़र्क़ आप पर असर नहीं डालता क्योंकि आप वैसे भी होस्टेड API कॉल कर रहे हैं, तो Qwen3.8 Max उन आंकड़ों पर आगे है जो कॉम्प्लेक्स मल्टी-स्टेप टास्क (Terminal-Bench, AA-Briefcase, GDPval-AA) के लिए मायने रखते हैं। यह गैप असली है पर फ़्री नहीं है: आप इसके लिए क़रीब 70% ज़्यादा चुका रहे हैं और आधी से भी कम स्पीड पर आउटपुट पा रहे हैं।

कहां लोग अटक जाते हैं

• पुराना qwen-max अलायस अब भी काम करता है, फ़्लैगशिप प्राइस का पांचवां हिस्सा लगता है, और चुपचाप एक कमज़ोर non-thinking-only मॉडल चलाता है जिसमें कोई टियर्ड प्राइसिंग नहीं है। अगर आपने किसी पुरानी गाइड से कोई इंटीग्रेशन स्निपेट कॉपी किया है, तो यह मान लेने से पहले कि आप फ़्लैगशिप रेट्स चुका रहे हैं, एग्ज़ैक्ट मॉडल स्ट्रिंग जांच लें।
• काफ़ी सारे अब भी रैंक कर रहे कंपेरिज़न पेज DeepSeek-V4-Pro-0424 को बेंचमार्क करते हैं, जो अप्रैल वाला प्रीव्यू है, Qwen3.8 Max के मुक़ाबले, जो मौजूदा फ़्लैगशिप है, जिससे प्राइस और इंटेलिजेंस स्कोर दोनों पर तुलना Qwen के पक्ष में झुक जाती है, क्योंकि प्रीव्यू बिल्ड कभी शिप किया गया प्रोडक्ट नहीं था। जो भी कंपेरिज़न आप पढ़ रहे हैं, जांच लें कि वह अगस्त वाला 0813 GA रिलीज़ इस्तेमाल करता है।
• वही मॉडल जोड़ी Artificial Analysis के "High" बनाम "Max" इफ़र्ट पेजों पर अलग-अलग स्कोर करती है। कोई ख़ास आंकड़ा कोट करने से पहले हमेशा जांच लें कि आप कंपेरिज़न का कौन-सा वर्ज़न देख रहे हैं।
• Qwen3.8 Max का ओपन-वेट चेकपॉइंट होस्टेड API से मेल नहीं खाता: कोई विज़न इनपुट नहीं, कोई non-thinking मोड नहीं, और Qwen के छोटे Apache 2.0 मॉडलों से अलग लाइसेंस।

लोग यह भी पूछते हैं

कोडिंग के लिए DeepSeek या Qwen, कौन बेहतर है?

रॉ कोडिंग पर दोनों क़रीब हैं (SciCode: DeepSeek 51% बनाम Qwen 52%), पर DeepSeek V4 Pro एजेंटिक टर्मिनल इस्तेमाल पर काफ़ी पीछे है (Terminal-Bench 4.0: 14% बनाम Qwen का 39%)। सीधी-सादी कोड जेनरेशन के लिए दोनों काम करते हैं; उन एजेंटिक कोडिंग टास्क के लिए जिनमें मल्टी-स्टेप टर्मिनल एक्शन प्लान और एक्ज़िक्यूट करना शामिल है, Qwen3.8 Max अभी काफ़ी ज़्यादा स्कोर करता है।

क्या DeepSeek, Qwen से सस्ता है?

हां, जांचे गए हर टियर पर। DeepSeek V4 Pro की पीक-घंटे रेट प्रति मिलियन इनपुट/आउटपुट टोकन $1.32/$3.96 है, Qwen3.8 Max की फ़्लैट $2.00/$6.00 के मुक़ाबले, और DeepSeek ऑफ़-पीक में $0.66/$1.98 तक गिर जाता है, जो दो छोटे वीकडे UTC ब्लॉक्स को छोड़कर हफ़्ते के ज़्यादातर समय का डिफ़ॉल्ट है। Qwen की प्राइसिंग दिन के समय के हिसाब से कभी नहीं बदलती।

क्या DeepSeek V4 Pro ओपन सोर्स है?

इसके वेट्स MIT-लाइसेंस्ड बताए गए हैं, V3 और R1 जैसी पिछली रिलीज़ के लिए DeepSeek का स्टैंडर्ड लाइसेंस, जो कमर्शियल इस्तेमाल और सेल्फ़-होस्टिंग की इजाज़त देता है, बिना किसी रेवेन्यू रोक के। हम DeepSeek के अपने रिपॉज़िटरी से एग्ज़ैक्ट लाइसेंस फ़ाइल को स्वतंत्र रूप से वेरिफ़ाई नहीं कर सके, तो किसी प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट के लिए इस पर निर्भर होने से पहले इसे सीधे जांच लें।

क्या Qwen3.8 Max ओपन वेट है?

आंशिक रूप से, और उन शर्तों के साथ जो ज़्यादातर कवरेज मिस कर देती है। होस्टेड API मॉडल प्रोप्राइटरी है। Alibaba ने इसके पीछे अगस्त 2026 में एक ओपन-वेट चेकपॉइंट अलग से पब्लिश किया, पर एक कस्टम "Qwen3.8-Max license" के तहत, न कि वह परमिसिव Apache 2.0 लाइसेंस जो Qwen के छोटे मॉडलों में इस्तेमाल होता है, जिसमें कथित तौर पर बड़े डिप्लॉयमेंट्स के लिए एक कमर्शियल-रेवेन्यू थ्रेशोल्ड शामिल है।

DeepSeek या Qwen, किसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबी है?

दोनों लगभग बराबर हैं: DeepSeek V4 Pro 1,000,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो सूचीबद्ध करता है, Qwen3.8 Max 984,000, दोनों Artificial Analysis के मौजूदा कंपेरिज़न के मुताबिक़। दोनों छोटी नेटिव विंडो से एक्सटेंड की गई हैं, नेटिव रूप से इतनी बड़ी नहीं हैं।

क्या मैं API इस्तेमाल करने की बजाय DeepSeek या Qwen को सेल्फ़-होस्ट कर सकता हूं?

तकनीकी रूप से दोनों मुमकिन हैं। DeepSeek V4 Pro का MIT लाइसेंस सेल्फ़-होस्टिंग को क़ानूनी तौर पर आसान बनाता है, हालांकि 1.6-ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल को गंभीर मल्टी-GPU इंफ़्रास्ट्रक्चर चाहिए। Qwen का ओपन-वेट चेकपॉइंट भी सेल्फ़-होस्ट किया जा सकता है, पर कमिट करने से पहले इसके कस्टम लाइसेंस की कमर्शियल-रेवेन्यू थ्रेशोल्ड को अपने ऑर्गेनाइज़ेशन के स्केल के मुक़ाबले जांचना ज़रूरी है।