Tuesday, 10 November 2026 | Mise à jour quotidienne L'intelligence artificielle au service des constructeurs

DeepSeek V4-Pro contre Qwen3 235B-A22B : spécifications, tarifs et choix recommandé (2026)

DeepSeek V4-Pro contre Qwen3 235B-A22B — deux géants open source basés sur l’architecture « mixture-of-experts », comparés côte à côte. Le tableau ci-dessous présente une comparaison complète : caractéristiques techniques, tarifs des API, taille de la fenêtre de contexte, exigences matérielles locales, ainsi qu’une recommandation claire, fondée sur des données objectives, quant au modèle à privilégier.

SpécificationsDeepSeek V4-ProQwen3 235B-A22B
DéveloppeurDeepSeekAlibaba
TypeLLM (architecture MoE)LLM (architecture MoE)
Paramètres1,6 T au total / ~49 milliards actifs (MoE)235 milliards au total / 22 milliards actifs (MoE)
Fenêtre de contexte1 million32K natif (131K avec YaRN)
ModalitéTexte → TexteTexte → Texte
LicenceMIT (ouverte)Apache 2.0 (ouverte)
Poids ouverts✅ Oui✅ Oui
Coût d’entrée (en $/million)$1.32$0.09
Coût de sortie (en $/million)$3.96$0.55
VRAM (4 bits)~800 Go~140 Go
GPU minimal requis (en local)Serveur multi-GPU (ex. : 8 × H100 80 Go)Multi-GPU ou Mac avec 192 Go
Publié2026-042025-04

Principales différences

  • Coût : Qwen3 235B-A22B est 866% cheaper que DeepSeek V4-Pro, sur une base de coût par jeton pondéré.
  • Contexte : DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 32K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
  • Ouverture : les deux modèles ont des poids ouverts, ce qui signifie qu’ils peuvent tous deux être auto-hébergés ou affinés. Comparez leurs besoins en VRAM ci-dessus pour déterminer quel modèle votre GPU peut exécuter.
  • Exécuter DeepSeek V4-Pro localement : ~~800 Go en quantification 4 bits (serveur multi-GPU minimal, ex. : 8 × H100 80 Go).
  • Exécutez Qwen3 235B-A22B localement : ~~140 Go en 4 bits (minimum pour plusieurs GPU ou Mac avec 192 Go de mémoire).

Lequel choisir ?

Choisissez DeepSeek V4-Pro si vous avez besoin d'une fenêtre de contexte plus grande.

Choisissez Qwen3 235B-A22B si vous souhaitez un coût par jeton plus faible pour des charges de travail à fort volume.

→ Estimez les coûts réels avec le Calculateur de coûts d’API · vérifiez la compatibilité de votre matériel local avec le calculatrice VRAM · parcourez l’ensemble des 30+ modèles.

Toutes les spécifications et les prix sont récupérés en temps réel depuis notre Base de données des modèles IA et régulièrement mis à jour. Comparez l'un ou l'autre de ces modèles avec d'autres, ou estimez votre dépense mensuelle grâce aux calculateurs gratuits ci-dessus.

Écrit par Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan est le fondateur et rédacteur en chef de Convly.ai. Il a construit et maintient la base de données des modèles IA en direct du site, son indice prix-performance, et ses calculateurs gratuits pour les exigences VRAM, les coûts API et l'économie de l'auto-hébergement. Il écrit sur les prix des modèles, les résultats des repères et le matériel nécessaire pour exécuter des modèles IA localement, et préfère systématiquement les chiffres mesurés aux réclamations des fournisseurs.

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