{"id":1259,"date":"2026-06-23T14:45:03","date_gmt":"2026-06-23T14:45:03","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1259"},"modified":"2026-06-23T14:45:03","modified_gmt":"2026-06-23T14:45:03","slug":"deepseek-v4-pro-vs-qwen3-235b-a22b","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4-pro-vs-qwen3-235b-a22b\/","title":{"rendered":"DeepSeek V4-Pro vs. Qwen3 235B-A22B: Spezifikationen, Preise & Entscheidungshilfe (2026)"},"content":{"rendered":"

DeepSeek V4-Pro<\/strong> vs. Qwen3 235B-A22B<\/strong> \u2013 zwei offene Mixture-of-Experts-Modelle im direkten Vergleich. Im Folgenden finden Sie den vollst\u00e4ndigen Vergleich: technische Spezifikationen, API-Preise, Kontextfenstergr\u00f6\u00dfe, lokale Hardwareanforderungen sowie eine klare, datengest\u00fctzte Empfehlung, welches Modell Sie w\u00e4hlen sollten.<\/p>\n

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Spezifikation<\/th>DeepSeek V4-Pro<\/a><\/th>Qwen3 235B-A22B<\/a><\/th><\/tr><\/thead>\n
Entwickler<\/td>DeepSeek<\/td>Alibaba<\/td><\/tr>\n
Typ<\/td>LLM (MoE)<\/td>LLM (MoE)<\/td><\/tr>\n
Parameter<\/td>1,6 Bio. insgesamt \/ ~49 Mrd. aktiv (MoE)<\/td>235 Mrd. insgesamt \/ 22 Mrd. aktiv (MoE)<\/td><\/tr>\n
Kontextfenster<\/td>1 Mio.<\/td>128K<\/td><\/tr>\n
Modalit\u00e4t<\/td>Text \u2192 Text<\/td>Text \u2192 Text<\/td><\/tr>\n
Lizenz<\/td>MIT (offen)<\/td>Apache 2.0 (offen)<\/td><\/tr>\n
Offene Gewichte<\/td>\u2705 Ja<\/td>\u2705 Ja<\/td><\/tr>\n
Eingabepreis (US$\/1 Mio.)<\/td>$0.435<\/td>$0.45<\/td><\/tr>\n
Ausgabepreis (US$\/1 Mio.)<\/td>$0.87<\/td>$1.8<\/td><\/tr>\n
VRAM (4-Bit)<\/td>~800 GB<\/td>~140 GB<\/td><\/tr>\n
Mindest-GPU (lokal)<\/td>Multi-GPU-Server (z. B. 8\u00d7 H100 mit 80 GB)<\/td>Mehrere GPUs oder Mac mit 192 GB<\/td><\/tr>\n
Ver\u00f6ffentlichung<\/td>2026-04<\/td>2025<\/td><\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n\n
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Wesentliche Unterschiede<\/h3>\n