Tuesday, 10 November 2026 | Updating Daily AI insight, written for builders

DeepSeek V4-Pro vs. Qwen3 235B-A22B: Spezifikationen, Preise & Entscheidungshilfe (2026)

DeepSeek V4-Pro vs. Qwen3 235B-A22B – zwei offene Mixture-of-Experts-Modelle im direkten Vergleich. Im Folgenden finden Sie den vollständigen Vergleich: technische Spezifikationen, API-Preise, Kontextfenstergröße, lokale Hardwareanforderungen sowie eine klare, datengestützte Empfehlung, welches Modell Sie wählen sollten.

SpezifikationDeepSeek V4-ProQwen3 235B-A22B
EntwicklerDeepSeekAlibaba
TypLLM (MoE)LLM (MoE)
Parameter1,6 Bio. insgesamt / ~49 Mrd. aktiv (MoE)235 Mrd. insgesamt / 22 Mrd. aktiv (MoE)
Kontextfenster1 Mio.32K native (131K mit YaRN)
ModalityText → TextText → Text
LizenzMIT (offen)Apache 2.0 (offen)
Offene Gewichte✅ Ja✅ Ja
Eingabepreis (pro 1 Mio. Token in USD)$1.32$0.09
Ausgabepreis (pro 1 Mio. Token in USD)$3.96$0.55
VRAM (4-Bit)~800 GB~140 GB
Mindest-GPU-Anforderung (lokal)Multi-GPU-Server (z. B. 8× H100 mit 80 GB)Mehrere GPUs oder Mac mit 192 GB
Veröffentlicht2026-042025-04

Wesentliche Unterschiede

  • Kosten: Qwen3 235B-A22B ist 866% cheaper als DeepSeek V4-Pro auf Basis eines gemittelten Token-Preises.
  • Kontext: DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 32K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
  • Offenheit: Beide Modelle verfügen über offene Gewichte und können daher entweder selbst gehostet oder feinjustiert werden. Vergleichen Sie oben die erforderliche VRAM-Menge, um zu ermitteln, welches Modell auf Ihrer GPU läuft.
  • DeepSeek V4-Pro lokal ausführen: ~~800 GB im 4-Bit-Format (mindestens Multi-GPU-Server, z. B. 8× H100 mit 80 GB).
  • Qwen3 235B-A22B lokal ausführen: ~~140 GB bei 4 Bit (mindestens Multi-GPU oder Mac mit 192 GB).

Welches Modell sollten Sie wählen?

Wählen Sie DeepSeek V4-Pro wenn Sie ein größeres Kontextfenster benötigen.

Wählen Sie Qwen3 235B-A22B wenn Sie niedrigere Kosten pro Token bei Hochvolumen-Arbeitslasten benötigen.

→ Ermitteln Sie die tatsächlichen Kosten mit dem API-Kostenrechner · prüfen Sie Ihre lokale Hardware mit dem VRAM-Rechner · durchsuchen Sie alle über 30 Modelle.

Alle Spezifikationen und Preise werden live aus unserer Datenbank für KI-Modelle Datenbank abgerufen und stets aktuell gehalten. Vergleichen Sie entweder eines der beiden Modelle mit anderen oder schätzen Sie Ihre eigenen monatlichen Ausgaben mithilfe der oben genannten kostenlosen Rechner.

Verfasst von Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan ist Gründer und Chefredakteur von Convly.ai. Er entwickelte und pflegt die Live-Datenbank für KI-Modelle der Website, ihren Preis-Leistungs-Index sowie kostenlose Rechner für VRAM-Anforderungen, API-Kosten und Wirtschaftlichkeit des Self-Hostings. Er schreibt über Modellpreise, Benchmark-Ergebnisse und die Hardware, die zum lokalen Betrieb von KI-Modellen erforderlich ist, und bevorzugt stets messbare Zahlen gegenüber Herstellerangaben.

Scroll to Top