{"id":1104,"date":"2026-06-15T18:14:21","date_gmt":"2026-06-15T18:14:21","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/"},"modified":"2026-06-19T16:39:57","modified_gmt":"2026-06-19T16:39:57","slug":"deepseek-v4-vs-qwen3-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/","title":{"rendered":"DeepSeek V4 vs. Qwen3.7 Max: Der Showdown 2026"},"content":{"rendered":"<p>Six weeks apart this spring, China&#8217;s two most-watched AI labs each shipped a new flagship. DeepSeek dropped V4 on April 24 \u2014 1.6 trillion parameters, MIT-licensed, weights on Hugging Face the same day. Alibaba answered on May 20 with Qwen3.7 Max, a closed-weight reasoning model with a million-token context and a price tag to match its ambition.<\/p>\n<p>Auf dem Papier wirken sie wie Konkurrenten. In der Praxis richten sie sich jedoch an unterschiedliche Zielgruppen: Das eine ist das g\u00fcnstigste ernstzunehmende Spitzenmodell, das Sie selbst betreiben k\u00f6nnen; das andere ist eine polierte, schnellere API, die Sie pro Token mieten. Dieser Artikel analysiert, bei welchen Aspekten jedes Modell tats\u00e4chlich \u00fcberlegen ist \u2013 Programmierung, Schlussfolgerungsf\u00e4higkeit, Kontextverarbeitung, Geschwindigkeit und dem entscheidenden Faktor, der die meisten Diskussionen beendet: den Kosten pro Million Tokens.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Wichtigste Erkenntnisse<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Bei Programmierung nahezu gleichauf.<\/strong> Die von den Anbietern gemeldeten SWE-bench-Verifizierungswerte liegen bei 80,6 % (DeepSeek V4-Pro) gegen\u00fcber 80,4 % (Qwen3.7 Max) \u2013 ein Unterschied, der sich auf Rundungsfehler zur\u00fcckf\u00fchren l\u00e4sst.<\/li>\n<li><strong>Qwen liegt bei der reinen Intelligenz knapp vorn.<\/strong> Die unabh\u00e4ngige Artificial Analysis bewertet es mit 57 Punkten auf ihrem Intelligence Index, w\u00e4hrend DeepSeek V4-Pro 52 Punkte erh\u00e4lt.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek ist deutlich g\u00fcnstiger.<\/strong> V4-Pro kostet 0,435 $ \/ 0,87 $ pro Million Input-\/Output-Tokens; Qwen3.7 Max kostet 2,50 $ \/ 7,50 $ \u2013 also rund das 6- bis 9-Fache.<\/li>\n<li><strong>Die Entscheidung zwischen Open- und Closed-Source ist der eigentliche Knackpunkt.<\/strong> DeepSeek V4 wird mit offenen Gewichten ausgeliefert, die Sie selbst hosten k\u00f6nnen; Qwen3.7 Max ist ausschlie\u00dflich als API verf\u00fcgbar, und bis Juni 2026 gibt es keine Open-Source-Version.<\/li>\n<li><strong>Beide geben ein Kontextfenster von 1 Mio. Tokens an<\/strong> \u2013 doch Qwen ist deutlich schneller mit ca. 193 Tokens\/Sekunde gegen\u00fcber ca. 80 Tokens\/Sekunde bei DeepSeek.<\/li>\n<li><strong>Anbieter-Benchmarks sollten mit Vorsicht betrachtet werden.<\/strong> Mehrere Schlagzeilenzahlen stammen aus Selbstberichten und wurden bislang noch nicht unabh\u00e4ngig reproduziert.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38adf21f90d\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38adf21f90d\"  aria-label=\"Umschalten\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#The_two_models_at_a_glance\" >Die beiden Modelle im \u00dcberblick<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\" >Programmierung: Gleichstand beim f\u00fchrenden Benchmark<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Reasoning_and_general_intelligence\" >Schlussfolgerungsf\u00e4higkeit und allgemeine Intelligenz<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Context_speed_and_the_verbosity_tax\" >Kontext, Geschwindigkeit und die \u201aAusf\u00fchrlichkeitsgeb\u00fchr\u2018<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\" >Preis: Hier wird der Unterschied zur Schlucht<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Which_one_should_you_actually_run\" >Welches Modell sollten Sie tats\u00e4chlich einsetzen?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#FAQ\" >H\u00e4ufig gestellte Fragen (FAQ)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Bottom_line\" >Fazit<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Related_articles\" >Verwandte Artikel<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_two_models_at_a_glance\"><\/span>Die beiden Modelle im \u00dcberblick<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>DeepSeek V4 wird tats\u00e4chlich in zwei Varianten ausgeliefert. V4-Pro ist die Hochleistungsvariante: insgesamt 1,6 Billionen Parameter mit 49 Milliarden aktiven Parametern pro Token, basierend auf einem sparsamen Mixture-of-Experts-(MoE)-Design. Daneben gibt es V4-Flash, ein 284-Milliarden-\/13-Milliarden-Parameter-Modell f\u00fcr kosteng\u00fcnstigere Anwendungen mit h\u00f6herem Durchsatz. Beide Versionen bieten das angek\u00fcndigte Kontextfenster von 1 Mio. Tokens sowie eine ungew\u00f6hnlich gro\u00dfe maximale Ausgabel\u00e4nge von 384.000 Tokens und sind unter der liberalen MIT-Lizenz ver\u00f6ffentlicht, wobei die Gewichte auf Hugging Face verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n<p>Qwen3.7 Max ist ein anderes Tier. Alibaba hat die genaue Parameteranzahl nicht offengelegt \u2013 unabh\u00e4ngige Beobachter sch\u00e4tzen sie auf etwa eine Billion insgesamt in einem sparsamen MoE-Design \u2013 und entscheidend ist, dass es geschlossene Gewichte und ausschlie\u00dflich als API verf\u00fcgbar ist. Bis Juni 2026 gibt es keine herunterladbare Version, was einen bemerkenswerten Bruch mit Qwens Open-Source-Heritage darstellt (die Qwen-3.6-Reihe bietet nach wie vor Open-Source-Modelle wie die dichte 27-Milliarden-Parameter-Variante). Qwen3.7 Max wird gezielt als Modell f\u00fcr Schlussfolgerung und Agenten-Anwendungen positioniert und setzt vor der Antwort auf erweiterte Chain-of-Thought-Verfahren.<\/p>\n<p>Diese Einordnung ist entscheidend f\u00fcr das Folgende. Wenn Sie verstehen m\u00f6chten, warum beide Labore so intensiv daran arbeiten, empfehlen wir unseren <a href=\"\/de\/deepseek-explained-2026\/\">Erkl\u00e4rartikel zum Aufstieg von DeepSeek<\/a> mit Hintergrundinformationen zur strategischen Einordnung.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Spezifikationen<\/th>\n<th>DeepSeek V4-Pro<\/th>\n<th>Qwen3.7 Max<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Ver\u00f6ffentlicht<\/td>\n<td>24. April 2026<\/td>\n<td>20. Mai 2026<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gewichte<\/td>\n<td>Offen (MIT-Lizenz, auf Hugging Face)<\/td>\n<td>Geschlossen \/ Nur als API verf\u00fcgbar<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Parameter<\/td>\n<td>1,6 Bio. insgesamt \/ 49 Mrd. aktiv (MoE)<\/td>\n<td>Nicht offengelegt (~1 Bio. gesch\u00e4tzt, MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Kontextfenster<\/td>\n<td>1.000.000 Tokens<\/td>\n<td>1.000.000 Tokens<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Maximale Ausgabe<\/td>\n<td>384.000 Tokens<\/td>\n<td>~65.000 Tokens<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Preis f\u00fcr Eingabetokens (pro Mio.)<\/td>\n<td>$0.435<\/td>\n<td>$2.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Preis f\u00fcr Ausgabetokens (pro Mio.)<\/td>\n<td>$0.87<\/td>\n<td>$7.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ausgabegeschwindigkeit<\/td>\n<td>~80 Tokens\/Sekunde<\/td>\n<td>~193 Tokens\/Sekunde<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\"><\/span>Programmierung: Gleichstand beim f\u00fchrenden Benchmark<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Benchmark, den alle zuerst pr\u00fcfen, ist SWE-bench Verified \u2013 die von Menschen gefilterte Sammlung realer GitHub-Probleme. Hier liegen beide Modelle praktisch gleichauf: Die beste Konfiguration von DeepSeek (manchmal als V4-Pro-Max bezeichnet) erzielt 80,6 %, w\u00e4hrend Qwen3.7 Max 80,4 % erreicht. Diese Differenz liegt im Bereich der Messunsicherheit.<\/p>\n<p>Geht man eine Ebene tiefer, divergiert das Bild je nach Aufgabentyp. DeepSeek erzielt beeindruckende Werte bei Programmieraufgaben im Wettbewerbsstil \u2013 93,5 Punkte bei LiveCodeBench und eine Codeforces-Bewertung von 3.206 \u2013 was stark auf algorithmisches Probleml\u00f6sen abzielt. Qwens St\u00e4rken liegen hingegen eher bei agentischen, mehrstufigen Ingenieuraufgaben: Es erreicht 60,6 Punkte beim anspruchsvolleren SWE-bench Pro und 69,7 Punkte bei Terminal-Bench 2.0 \u2013 Benchmarks, die belohnen, wenn ein Modell ein Repository navigiert, Befehle ausf\u00fchrt und iterativ vorgeht, statt eine Funktion mit einem einzigen Versuch korrekt zu generieren.<\/p>\n<p>Die praktische Schlussfolgerung lautet: F\u00fcr autonome Agenten-Loops des Typs \u201ekorrigiere diesen Codebasen\u201c hat Qwen3.7 Max einen leichten Vorteil; f\u00fcr reine Codegenerierung und Wettbewerbsaufgaben ist DeepSeek zumindest ebenb\u00fcrtig \u2013 und kostet nur einen Bruchteil. Keines der beiden Modelle ist jedoch der Preis-Leistungs-Champion f\u00fcr lokale Installationen mit Open-Weights \u2013 diese Krone geh\u00f6rt nach wie vor kleineren Modellen, die wir in unserem <a href=\"\/de\/best-local-llm-for-coding-2026\/\">best local LLM for coding guide<\/a>.<\/p>\n<p>Ein wichtiger Vorbehalt, der sich wiederholt: Die meisten dieser Zahlen stammen von den Anbietern selbst. Unabh\u00e4ngige Reproduktionen sind bis Juni 2026 noch rar, und die US-amerikanische CAISI-(NIST-)Bewertung von V4-Pro kam zu dem Schluss, dass dessen reale Leistungsf\u00e4higkeit insgesamt etwa acht Monate hinter den f\u00fchrenden US-Systemen zur\u00fcckliegt. Lesen Sie die Marketing-Werte daher als theoretische Obergrenze \u2013 nicht als Garantie.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reasoning_and_general_intelligence\"><\/span>Schlussfolgerungsf\u00e4higkeit und allgemeine Intelligenz<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>F\u00fcr einen direkten, neutralen Vergleich ist der n\u00fctzlichste Referenzpunkt Artificial Analysis, das seinen eigenen zusammengesetzten Intelligence Index berechnet. Dort erreicht Qwen3.7 Max einen Wert von 57 (Platz unter den Top 10 von \u00fcber 150 getesteten Modellen), w\u00e4hrend DeepSeek V4-Pro in seiner Max-Reasoning-Konfiguration 52 Punkte erzielt. Qwen liegt also vorne, doch beide befinden sich zweifelsfrei im Spitzenfeld.<\/p>\n<p>Bei einzelnen Denkbenchmarks wechseln sich die Erfolge der Anbieter ab. Qwen3.7 Max erreicht 92,4 Punkte bei GPQA Diamond, einem wissenschaftlichen Benchmark auf Graduiertenniveau; DeepSeek V4-Pro meldet bei demselben Test rund 90 Punkte. Beide Labore verweisen auf nahezu perfekte Ergebnisse bei anspruchsvollen Mathematikwettbewerben wie HMMT und AIME 2026 \u2013 allerdings jeweils unter Einsatz von Tools und erweitertem Denken. Solche Werte sagen mehr \u00fcber die zur Testzeit verf\u00fcgbare Rechenleistung als \u00fcber die grundlegende F\u00e4higkeit aus.<\/p>\n<p>Es gibt einen subtileren Unterschied im Verhalten: Qwen3.7 Max wurde so feinjustiert, dass es h\u00e4ufiger auf Fragen verzichtet, bei denen es sich unsicher ist. Dies f\u00fchrte laut eigener Angaben von Qwen zur niedrigsten Halluzinationsrate aller Spitzenmodelle (ca. 22,9 %), senkte aber zugleich die reine Recall-Genauigkeit bei reinen Wissensbenchmarks. Wenn Ihre Anwendung retrieval-augmented ist und Sie es bevorzugen, dass das Modell lieber \u201eIch wei\u00df es nicht\u201c sagt, statt zu fabulieren, dann ist das ein echter Vorteil. Wenn Sie hingegen m\u00f6chten, dass es immer eine Antwort versucht, ist dies eine Eigenheit, die Sie bei der Planung ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Context_speed_and_the_verbosity_tax\"><\/span>Kontext, Geschwindigkeit und die \u201aAusf\u00fchrlichkeitsgeb\u00fchr\u2018<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Beide Modelle werben mit einem Kontextfenster von einer Million Tokens und unterst\u00fctzen dieses durch neu gestaltete Langkontext-Aufmerksamkeitsmechanismen. Unabh\u00e4ngige Tester berichteten von solider Erinnerungsleistung bei Qwen auch jenseits der 800.000-Token-Marke. F\u00fcr ganze-Repository-Analysen oder das Einlesen langer Dokumentensammlungen beh\u00e4lt jedes der beiden Modelle den \u00dcberblick.<\/p>\n<p>Die Geschwindigkeit ist der entscheidende Unterschied. Qwen3.7 Max streamt in unabh\u00e4ngigen Tests mit rund 193 Tokens pro Sekunde; DeepSeek V4-Pro kommt auf etwa 80. DeepSeek ben\u00f6tigt zwar tats\u00e4chlich weniger Zeit bis zum ersten Token (ca. 1,87 s gegen\u00fcber 2,65 s bei Qwen), sodass es sich beim Start <em>schneller anf\u00fchlt<\/em>, doch Qwen schlie\u00dft lange Generierungen deutlich schneller ab.<\/p>\n<p>Beide Modelle sind au\u00dferdem bemerkenswert gespr\u00e4chig. Bei der Berechnung des Artificial Analysis Intelligence Index verbrauchte DeepSeek V4-Pro 190 Millionen Ausgabetokens, Qwen3.7 Max 97 Millionen \u2013 beide weit \u00fcber dem Durchschnitt der Konkurrenz, wobei DeepSeek zu den tokenhungrigsten getesteten Modellen z\u00e4hlt. Diese Gespr\u00e4chigkeit verst\u00e4rkt sich zus\u00e4tzlich durch die Ausgabepreise \u2013 und da Ausgabetokens die teureren sind, kann ein redseliges Denkmodell Ihre Kosten stillschweigend deutlich \u00fcber das hinaus treiben, was der angegebene Preis pro Token vermuten l\u00e4sst.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\"><\/span>Preis: Hier wird der Unterschied zur Schlucht<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dies ist der klarste Vorteil \u2013 und er geht an DeepSeek.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Modell<\/th>\n<th>Eingabe pro Mio.<\/th>\n<th>Ausgabe pro Mio.<\/th>\n<th>Cache-Lesezugriff pro Mio.<\/th>\n<th>AA-gemischter Preis pro Mio.<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>DeepSeek V4-Pro<\/td>\n<td>$0.435<\/td>\n<td>$0.87<\/td>\n<td>~$0.004<\/td>\n<td>$0.18<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V4-Flash<\/td>\n<td>$0.14<\/td>\n<td>$0.28<\/td>\n<td>~$0.003<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen3.7 Max<\/td>\n<td>$2.50<\/td>\n<td>$7.50<\/td>\n<td>~$0.25<\/td>\n<td>$1.43<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>DeepSeek V4-Pro ist bei Eingabetokens etwa sechsmal und bei Ausgabetokens fast neunmal g\u00fcnstiger als Qwen3.7 Max. Wechselt man zu V4-Flash, vergr\u00f6\u00dfert sich die Kluft bei hochvolumigen Chat- oder Klassifikationsanwendungen ins Absurde. Auch DeepSeeks Cache-Hit-Preise sind \u00e4u\u00dferst aggressiv \u2013 knapp 0,004 USD pro Million bei wiederholten Pr\u00e4fixen, also ein Rabatt von rund 99 %, der lange, stabile Systemprompts nahezu kostenlos macht.<\/p>\n<p>Qwen bietet ebenfalls Prompt-Caching an (Cache-Lesezugriffe bei ca. 0,25 USD\/Mio., also ein Rabatt von 90 %), und bei Artificials Analysis gemischtem Metrikma\u00df verringert sich die effektive L\u00fccke auf etwa das Achtfache statt des offiziellen Neunfachen. Doch unter keiner Betrachtungsweise erscheint Qwen als preiswert. Sie bezahlen f\u00fcr die h\u00f6here Geschwindigkeit und die wenigen zus\u00e4tzlichen Intelligence-Index-Punkte.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_one_should_you_actually_run\"><\/span>Welches Modell sollten Sie tats\u00e4chlich einsetzen?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>W\u00e4hlen Sie DeepSeek V4, wenn\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Sie Open-Weights ben\u00f6tigen, die Sie selbst hosten, feinjustieren oder unter MIT-Lizenz air-gapped betreiben k\u00f6nnen.<\/li>\n<li>Kosten der entscheidende Faktor sind \u2013 es ist 6\u20139-mal g\u00fcnstiger, noch bevor der enorme Cache-Rabatt hinzukommt.<\/li>\n<li>Sie die l\u00e4ngsten Ausgaben ben\u00f6tigen (bis zu 384.000 Tokens) f\u00fcr umfangreiche Generierungsaufgaben.<\/li>\n<li>Ihre Workload aus Wettbewerbsprogrammierung oder Mathematik besteht.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>W\u00e4hlen Sie Qwen3.7 Max, wenn\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Sie die h\u00f6chste gemessene allgemeine Intelligenz beider Modelle w\u00fcnschen und daf\u00fcr gerne mehr bezahlen.<\/li>\n<li>Durchsatz entscheidend ist \u2013 es generiert Ausgaben mehr als doppelt so schnell.<\/li>\n<li>Sie agentische, mehrstufige Ingenieuraufgaben entwickeln, bei denen es leicht \u00fcberlegen ist.<\/li>\n<li>Sie eine verwaltete, geschlossene API und geringere Halluzinationsrate einer Selbsthosting-L\u00f6sung vorziehen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>F\u00fcr die meisten Teams ist die Entscheidung letztlich eine Frage von Budget und Kontrolle \u2013 nicht von F\u00e4higkeiten. Die Qualit\u00e4t ist so \u00e4hnlich, dass die Achsen offen versus geschlossen sowie g\u00fcnstig versus Premium die Wahl bestimmen. Falls Sie auch westliche Optionen vergleichen m\u00f6chten, lesen Sie unsere Analyse <a href=\"\/de\/gpt5-vs-claude4-vs-gemini3\/\">GPT-5 vs. Claude 4 vs. Gemini 3<\/a>, und unsere <a href=\"\/de\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">DeepSeek-vs.-ChatGPT-Vergleichsstudie<\/a> geht detaillierter auf die Wertdifferenz zwischen den Regionen ein.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>H\u00e4ufig gestellte Fragen (FAQ)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Welches Modell eignet sich besser f\u00fcr Programmierung \u2013 DeepSeek V4 oder Qwen3.7 Max?<\/h3>\n<p>Sie liegen praktisch gleichauf bei SWE-bench Verified (80,6 % vs. 80,4 %). DeepSeek schneidet besser bei Wettbewerbsprogrammier-Benchmarks wie LiveCodeBench und Codeforces ab, w\u00e4hrend Qwen3.7 Max bei agentischen Ingenieuraufgaben wie SWE-bench Pro und Terminal-Bench einen leichten Vorteil beansprucht. F\u00fcr die meisten Programmieraufgaben sind beide Modelle mehr als ausreichend leistungsf\u00e4hig.<\/p>\n<h3>Welches Modell ist g\u00fcnstiger in der Nutzung?<\/h3>\n<p>DeepSeek V4 ist deutlich g\u00fcnstiger. V4-Pro kostet 0,435 USD \/ 0,87 USD pro Million Eingabe- \/ Ausgabetokens, w\u00e4hrend Qwen3.7 Max 2,50 USD \/ 7,50 USD verlangt \u2013 also etwa das Sechs- bis Neunfache. DeepSeeks V4-Flash-Variante und seine aggressiven Cache-Preise vergr\u00f6\u00dfern diesen Vorteil bei Hochvolumenanwendungen weiter.<\/p>\n<h3>Kann ich diese Modelle herunterladen und lokal hosten?<\/h3>\n<p>DeepSeek V4 (sowohl Pro als auch Flash) wird mit Open-Weights unter der MIT-Lizenz auf Hugging Face bereitgestellt, sodass Sie es selbst hosten und feinjustieren k\u00f6nnen. Qwen3.7 Max ist hingegen geschlossenes Gewicht und ausschlie\u00dflich API-basiert \u2013 Stand Juni 2026 gibt es keine herunterladbare Version.<\/p>\n<h3>Unterst\u00fctzen beide Modelle wirklich ein Kontextfenster von einer Million Tokens?<\/h3>\n<p>Ja, beide geben ein Kontextfenster von einer Million Tokens an. DeepSeek unterst\u00fctzt zudem bis zu 384.000 Ausgabetokens, w\u00e4hrend Qwen3.7 Max die Ausgabe bei etwa 65.000 Tokens begrenzt. Unabh\u00e4ngige Tester berichteten von einer starken Langkontext-Erinnerungsleistung bei Qwen jenseits der 800.000-Token-Marke.<\/p>\n<h3>Welches Modell ist schneller?<\/h3>\n<p>Qwen3.7 Max streamt Ausgaben schneller \u2013 rund 193 Tokens\/Sekunde gegen\u00fcber etwa 80 bei DeepSeek V4-Pro in unabh\u00e4ngigen Tests. DeepSeek ben\u00f6tigt etwas weniger Zeit bis zum ersten Token und beginnt daher fr\u00fcher mit der Antwort, doch Qwen schlie\u00dft lange Generierungen deutlich schneller ab.<\/p>\n<h3>Sind die Benchmark-Ergebnisse vertrauensw\u00fcrdig?<\/h3>\n<p>Behandeln Sie sie mit Vorsicht. Viele der Schlagzeilenzahlen stammen von den Anbietern selbst und wurden noch nicht unabh\u00e4ngig reproduziert. Neutrale Aggregatoren wie Artificial Analysis bewerten Qwen3.7 Max mit einem h\u00f6heren zusammengesetzten Intelligence Index (57 vs. 52). Eine US-amerikanische Regierungsbewertung (CAISI\/NIST) kam zu dem Ergebnis, dass DeepSeek V4-Pro insgesamt etwa acht Monate hinter den f\u00fchrenden US-Modellen zur\u00fcckliegt.<\/p>\n<h3>Ist Qwen3.7 Max tats\u00e4chlich intelligenter als DeepSeek V4?<\/h3>\n<p>Bei unabh\u00e4ngigen, zusammengesetzten Bewertungen ja \u2013 marginal: 57 vs. 52 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index. Der Unterschied ist real, aber gering \u2013 und er geht mit deutlich h\u00f6heren Kosten und Einschr\u00e4nkungen bei der Offenheit einher. Ob diese wenigen Punkte die rund achtfache Mehrbelastung rechtfertigen, h\u00e4ngt vollst\u00e4ndig von Ihrem Anwendungsfall ab.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Diese beiden Modelle sind enger beieinander, als die Werbeaussagen vermuten lassen. Bei dem Benchmark, der f\u00fcr Entwickler am wichtigsten ist \u2013 SWE-bench Verified \u2013 liegen sie gleichauf; bei allgemeiner Intelligenz f\u00fchrt Qwen3.7 Max mit einem knappen, unabh\u00e4ngig best\u00e4tigten Vorsprung. W\u00fcrde allein die Qualit\u00e4t entscheiden, w\u00fcrde Qwen punktem\u00e4\u00dfig gewinnen.<\/p>\n<p>Doch Qualit\u00e4t entscheidet selten allein. DeepSeek V4 ist Open-Weight, MIT-lizenziert und 6\u20139-mal g\u00fcnstiger \u2013 damit ist es die Standardwahl f\u00fcr alle, denen Kosten, Kontrolle oder der Betrieb auf eigener Hardware wichtig sind. Qwen3.7 Max ist die Wahl, wenn Sie die etwas intelligentere, deutlich schnellere verwaltete API bevorzugen und das Budget keine Rolle spielt. Die meisten Teams greifen zu DeepSeek \u2013 und bemerken allenfalls bei den anspruchsvollsten agentischen Aufgaben, was ihnen m\u00f6glicherweise fehlt.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Verwandte Artikel<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/glm-5-2-vs-kimi-k2-7-for-coding-2026\/\">GLM 5.2 vs. Kimi K2.7 Code: Welcher Open-Source-Programmierassistent \u00fcberzeugt?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">DeepSeek vs. ChatGPT im Jahr 2026: Welche KI sollten Sie wirklich nutzen?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX vs. RTX 4090 f\u00fcr KI im Jahr 2026: Kann ROCm mithalten?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/rtx-5090-vs-rtx-5080-for-ai\/\">RTX 5090 vs. RTX 5080 f\u00fcr KI im Jahr 2026: Welche Blackwell-Grafikkarte sollten Sie kaufen?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/rtx-5090-vs-mac-studio-m4-ultra-for-local-llms\/\">RTX 5090 vs. Mac Studio M4 Ultra f\u00fcr lokale LLMs im Jahr 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>China&#8217;s two biggest labs shipped flagship models six weeks apart. 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