{"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":"2026-08-01T06:46:42","modified_gmt":"2026-08-01T06:46:42","slug":"deepseek-v4-vs-qwen3-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/","title":{"rendered":"DeepSeek V4 contre Qwen3.7 Max : Duel 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>Sur le papier, ils semblent \u00eatre des concurrents. En r\u00e9alit\u00e9, ils s\u2019adressent \u00e0 des client\u00e8les diff\u00e9rentes. L\u2019un est le mod\u00e8le \u00ab frontier \u00bb s\u00e9rieux le moins cher que vous puissiez exploiter vous-m\u00eame ; l\u2019autre est une API plus aboutie et plus rapide que vous louez \u00e0 l\u2019unit\u00e9 (token). Cet article analyse les domaines dans lesquels chacun excelle r\u00e9ellement : le codage, le raisonnement, le contexte, la vitesse, ainsi que l\u2019\u00e9l\u00e9ment qui met fin \u00e0 la plupart des d\u00e9bats : le co\u00fbt par million de tokens.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Tr\u00e8s proches au niveau du codage.<\/strong> Les scores v\u00e9rifi\u00e9s par le fournisseur SWE-bench s'\u00e9tablissent \u00e0 80,61 TP3T (DeepSeek V4-Pro) contre 80,41 TP3T (Qwen3.7 Max) \u2014 une diff\u00e9rence qui tient \u00e0 une erreur d'arrondi.<\/li>\n<li><strong>Qwen prend l'avantage gr\u00e2ce \u00e0 son intelligence inn\u00e9e.<\/strong> Selon l'analyse ind\u00e9pendante d'Artificial Analysis, il obtient un score de 57 sur son indice d'intelligence, contre 52 pour DeepSeek V4-Pro.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek est bien moins cher.<\/strong> V4-Pro consomme $0,435\/$0,87 par million de jetons d'entr\u00e9e\/sortie ; Qwen3.7 Max consomme $2,50\/$7,50, soit environ 6 \u00e0 9 fois plus.<\/li>\n<li><strong>Le v\u00e9ritable clivage, c'est entre \u00ab ouvert \u00bb et \u00ab ferm\u00e9 \u00bb.<\/strong> <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4\/\">DeepSeek V4<\/a> ships open weights you can self-host; Qwen3.7 Max is API-only, with no open release as of June 2026.<\/li>\n<li><strong>Les deux revendiquent un contexte de 1 million de jetons<\/strong> \u2014 mais Qwen est nettement plus rapide, avec environ 193 tokens\/seconde, contre environ 80 pour DeepSeek.<\/li>\n<li><strong>Il convient d'interpr\u00e9ter les analyses comparatives des fournisseurs avec prudence.<\/strong> Plusieurs chiffres cl\u00e9s sont fournis par les auteurs eux-m\u00eames et n'ont pas encore \u00e9t\u00e9 reproduits de mani\u00e8re ind\u00e9pendante.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705d1ed60d6\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Basculer<\/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-6a705d1ed60d6\"  aria-label=\"Basculer\" \/><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\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#The_two_models_at_a_glance\" >Les deux mod\u00e8les en bref<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\" >Programmation : ex \u00e6quo au classement de r\u00e9f\u00e9rence<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Reasoning_and_general_intelligence\" >Raisonnement et intelligence g\u00e9n\u00e9rale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Context_speed_and_the_verbosity_tax\" >Contexte, vitesse et \u00ab co\u00fbt de la verbosit\u00e9 \u00bb<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\" >Prix : quand l'\u00e9cart devient un gouffre<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Which_one_should_you_actually_run\" >Lequel devriez-vous vraiment utiliser ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Bottom_line\" >Conclusion<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Related_articles\" >Articles connexes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_two_models_at_a_glance\"><\/span>Les deux mod\u00e8les en bref<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>DeepSeek V4 est en r\u00e9alit\u00e9 disponible en deux versions. La V4-Pro est la plus puissante : 1,6 billion de param\u00e8tres au total, dont 49 milliards actifs par token, et repose sur une architecture \u00ab Mixture-of-Experts \u00bb clairsem\u00e9e. Il existe \u00e9galement V4-Flash, un mod\u00e8le de 284 milliards\/13 milliards de param\u00e8tres destin\u00e9 \u00e0 des t\u00e2ches moins co\u00fbteuses et \u00e0 haut d\u00e9bit. Les deux mod\u00e8les prennent en charge un contexte de 1 million de tokens et offrent une capacit\u00e9 de sortie maximale exceptionnellement \u00e9lev\u00e9e de 384 000 tokens. Ils sont tous deux distribu\u00e9s sous la licence permissive MIT, et leurs poids sont disponibles sur Hugging Face.<\/p>\n<p>Qwen 3.7 Max est d\u2019un tout autre genre. Alibaba n\u2019a pas divulgu\u00e9 le nombre de ses param\u00e8tres \u2014 des observateurs ind\u00e9pendants l\u2019estiment \u00e0 environ un billion au total dans un MoE clairsem\u00e9 \u2014 et, surtout, il s\u2019agit d\u2019un mod\u00e8le \u00e0 poids ferm\u00e9s et accessible uniquement via une API. Il n\u2019existe aucune version t\u00e9l\u00e9chargeable \u00e0 la date de juin 2026, ce qui marque une rupture notable avec l\u2019h\u00e9ritage open source de Qwen (la gamme 3.6 propose toujours des mod\u00e8les ouverts, comme la variante dense 27B). Qwen3.7 Max est clairement pr\u00e9sent\u00e9 comme un mod\u00e8le de raisonnement et d\u2019agent, s\u2019appuyant sur une cha\u00eene de pens\u00e9e \u00e9tendue avant de r\u00e9pondre.<\/p>\n<p>Ce contexte est important pour la suite. Si vous voulez comprendre pourquoi ces deux laboratoires s'investissent autant dans ce projet, notre <a href=\"\/fr\/deepseek-explained-2026\/\">dossier explicatif sur l'ascension de DeepSeek<\/a> pr\u00e9sente le contexte strat\u00e9gique.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Sp\u00e9cifications<\/th>\n<th>DeepSeek V4-Pro<\/th>\n<th>Qwen3.7 Max<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Publi\u00e9<\/td>\n<td>24 avril 2026<\/td>\n<td>20 mai 2026<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Poids<\/td>\n<td>Open (MIT, sur Hugging Face)<\/td>\n<td>Ferm\u00e9 \/ API uniquement<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Param\u00e8tres<\/td>\n<td>1,6 T au total \/ 49 milliards actifs (minist\u00e8re de l'\u00c9ducation)<\/td>\n<td>Non communiqu\u00e9 (estimation : environ 1 T, marge d'erreur)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Fen\u00eatre de contexte<\/td>\n<td>1 000 000 jetons<\/td>\n<td>1 000 000 jetons<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Sortie maximale<\/td>\n<td>384 000 jetons<\/td>\n<td>environ 65 000 jetons<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prix d'achat (\/M)<\/td>\n<td>$0.435<\/td>\n<td>$2.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prix de vente (\/M)<\/td>\n<td>$0.87<\/td>\n<td>$7.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Vitesse de sortie<\/td>\n<td>environ 80 jetons\/seconde<\/td>\n<td>environ 193 jetons\/seconde<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\"><\/span>Programmation : ex \u00e6quo au classement de r\u00e9f\u00e9rence<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le benchmark que tout le monde consulte en premier est SWE-bench Verified, un ensemble de tickets GitHub r\u00e9els filtr\u00e9s par des humains. Ici, les deux mod\u00e8les sont pratiquement \u00e0 \u00e9galit\u00e9 : la configuration la plus performante de DeepSeek (parfois appel\u00e9e V4-Pro-Max) affiche un score de 80,61 TP3T, tandis que Qwen3.7 Max affiche 80,41 TP3T. Cet \u00e9cart est n\u00e9gligeable.<\/p>\n<p>Si l\u2019on creuse un peu plus, le tableau varie selon le type de t\u00e2che. DeepSeek affiche des chiffres vertigineux en mati\u00e8re de programmation de type \u00ab concours \u00bb \u2014 93,5 sur LiveCodeBench et un score de 3 206 sur Codeforces \u2014 qui reposent sur la r\u00e9solution algorithmique de casse-t\u00eates. Les points forts de Qwen r\u00e9sident davantage dans l\u2019ing\u00e9nierie agentique en plusieurs \u00e9tapes : il affiche un score de 60,6 sur le SWE-bench Pro, plus difficile, et de 69,7 sur Terminal-Bench 2.0, des benchmarks qui r\u00e9compensent un mod\u00e8le capable de naviguer dans un d\u00e9p\u00f4t, d\u2019ex\u00e9cuter des commandes et de proc\u00e9der par it\u00e9rations plut\u00f4t que d\u2019ex\u00e9cuter une fonction en une seule fois.<\/p>\n<p>En r\u00e9sum\u00e9 : pour les boucles d\u2019agents autonomes visant \u00e0 \u201c corriger ce code source \u201d, Qwen3.7 Max pr\u00e9sente un l\u00e9ger avantage ; pour la g\u00e9n\u00e9ration de code brut et les probl\u00e8mes de type comp\u00e9tition, DeepSeek est au moins \u00e0 \u00e9galit\u00e9 avec lui et co\u00fbte nettement moins cher. Aucun des deux n\u2019est toutefois le champion en termes de rapport poids\/performance pour les configurations locales \u2014 ce titre revient toujours aux mod\u00e8les plus petits pr\u00e9sent\u00e9s dans notre <a href=\"\/fr\/best-local-llm-for-coding-2026\/\">best local LLM for coding guide<\/a>.<\/p>\n<p>Une mise en garde qu\u2019il convient de rappeler : la plupart de ces chiffres sont fournis par les fabricants. En juin 2026, les tests ind\u00e9pendants sont rares, et l\u2019\u00e9valuation du V4-Pro r\u00e9alis\u00e9e par le CAISI (NIST) am\u00e9ricain a conclu que ses performances en conditions r\u00e9elles accusaient un retard d\u2019environ huit mois par rapport aux principaux syst\u00e8mes am\u00e9ricains. Consid\u00e9rez les scores marketing comme un plafond, et non comme une garantie.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reasoning_and_general_intelligence\"><\/span>Raisonnement et intelligence g\u00e9n\u00e9rale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Pour une comparaison \u00e0 \u00e9galit\u00e9 de conditions, la r\u00e9f\u00e9rence neutre la plus utile est Artificial Analysis, qui g\u00e8re son propre indice composite d\u2019intelligence. Dans ce classement, Qwen 3.7 Max obtient un score de 57 (ce qui le place dans le top 10 parmi plus de 150 mod\u00e8les suivis), contre 52 pour DeepSeek V4-Pro dans sa configuration de raisonnement maximal. Qwen arrive en t\u00eate, mais les deux mod\u00e8les se situent largement dans la zone d\u2019avant-garde.<\/p>\n<p>En mati\u00e8re de tests de raisonnement individuels, les fournisseurs se livrent une bataille acharn\u00e9e. Qwen3.7 Max affiche un score de 92,4 au GPQA Diamond, un test de r\u00e9f\u00e9rence scientifique de niveau universitaire ; le V4-Pro de DeepSeek revendique quant \u00e0 lui un score d\u2019environ 90 \u00e0 ce m\u00eame test. Les deux laboratoires vantent des scores quasi parfaits lors de concours de math\u00e9matiques complexes tels que l\u2019HMMT et l\u2019AIME 2026, lorsqu\u2019ils sont autoris\u00e9s \u00e0 utiliser des outils et \u00e0 recourir \u00e0 une r\u00e9flexion approfondie \u2014 des chiffres qui en disent davantage sur la puissance de calcul disponible pendant l\u2019\u00e9preuve que sur les capacit\u00e9s de base.<\/p>\n<p>On observe une diff\u00e9rence de comportement plus subtile. Qwen3.7 Max a \u00e9t\u00e9 r\u00e9gl\u00e9 pour s\u2019abstenir plus souvent lorsqu\u2019il n\u2019est pas s\u00fbr d\u2019une r\u00e9ponse, ce qui lui a valu le taux d\u2019hallucination le plus bas parmi les mod\u00e8les de pointe selon les propres rapports de Qwen (environ 22,91 TP3T), mais a \u00e9galement r\u00e9duit la pr\u00e9cision brute de rappel sur les benchmarks de connaissances pures. Si votre application repose sur la recherche augment\u00e9e et que vous pr\u00e9f\u00e9rez qu\u2019un mod\u00e8le r\u00e9ponde \u201c Je ne sais pas \u201d plut\u00f4t que d\u2019inventer des r\u00e9ponses, c\u2019est un atout. Si vous souhaitez qu\u2019il tente toujours sa chance, c\u2019est une particularit\u00e9 dont il faudra tenir compte.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Context_speed_and_the_verbosity_tax\"><\/span>Contexte, vitesse et \u00ab co\u00fbt de la verbosit\u00e9 \u00bb<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les deux mod\u00e8les annoncent une fen\u00eatre de contexte de 1 million de tokens et s'appuient tous deux sur un m\u00e9canisme d'attention \u00e0 long contexte remani\u00e9 \u2014 des \u00e9valuateurs tiers ont fait \u00e9tat d'un rappel solide de la part de Qwen au-del\u00e0 de la barre des 800 000 tokens. Que ce soit pour le raisonnement portant sur l'ensemble d'un r\u00e9f\u00e9rentiel ou pour l'alimentation d'une pile de longs documents, les deux mod\u00e8les sont capables de traiter ces volumes.<\/p>\n<p>C'est au niveau de la vitesse qu'ils se distinguent. Lors de tests ind\u00e9pendants, Qwen 3.7 Max atteint un d\u00e9bit d'environ 193 tokens par seconde ; DeepSeek V4-Pro en g\u00e8re environ 80. Le temps de r\u00e9ponse de DeepSeek (temps avant l\u2019affichage du premier token) est en r\u00e9alit\u00e9 plus court (environ 1,87 s contre 2,65 s pour Qwen), ce qui donne l\u2019impression que DeepSeek est plus r\u00e9actif. <em>d\u00e9but<\/em>, mais Qwen traite les longues g\u00e9n\u00e9rations beaucoup plus rapidement.<\/p>\n<p>Les deux sont \u00e9galement particuli\u00e8rement \u00ab bavards \u00bb. Lors de l\u2019ex\u00e9cution de l\u2019Artificial Analysis Intelligence Index, DeepSeek V4-Pro a consomm\u00e9 190 millions de jetons de sortie et Qwen3.7 Max 97 millions \u2014 des chiffres bien sup\u00e9rieurs \u00e0 la moyenne du secteur, DeepSeek figurant parmi les mod\u00e8les les plus gourmands en jetons test\u00e9s. Cette verbosit\u00e9 se r\u00e9percute sur le co\u00fbt de la sortie \u2014 et comme les tokens de sortie sont les plus on\u00e9reux, un mod\u00e8le de raisonnement prolixe peut discr\u00e8tement faire grimper votre facture bien au-del\u00e0 de ce qu\u2019indique le prix unitaire par token.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\"><\/span>Prix : quand l'\u00e9cart devient un gouffre<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>C'est la victoire la plus nette du classement, et elle revient \u00e0 DeepSeek.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Mod\u00e8le<\/th>\n<th>Entr\u00e9e \/M<\/th>\n<th>D\u00e9bit \/M<\/th>\n<th>Lecture du cache \/M<\/th>\n<th>M\u00e9lange AA \/M<\/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 est environ six fois moins cher en entr\u00e9e et pr\u00e8s de neuf fois moins cher en sortie que Qwen3.7 Max. Si l\u2019on passe \u00e0 la version V4-Flash, l\u2019\u00e9cart se creuse jusqu\u2019\u00e0 devenir absurde pour les t\u00e2ches de chat ou de classification \u00e0 haut volume. La tarification des acc\u00e8s au cache de DeepSeek est \u00e9galement extr\u00eamement agressive : pr\u00e8s de $0,004 par million pour les pr\u00e9fixes r\u00e9p\u00e9t\u00e9s, soit une remise d\u2019environ 99% qui rend les invites syst\u00e8me longues et stables pratiquement gratuites.<\/p>\n<p>Qwen offre \u00e9galement une mise en cache rapide (les lectures en cache avoisinent les $0,25\/M, soit une r\u00e9duction de 90%), et selon la m\u00e9trique combin\u00e9e d\u2019Artificial Analysis, l\u2019\u00e9cart effectif se r\u00e9duit \u00e0 environ 8x au lieu des 9x annonc\u00e9s. Mais quelle que soit la mani\u00e8re dont on interpr\u00e8te ces chiffres, Qwen ne s\u2019av\u00e8re jamais bon march\u00e9. Vous payez pour cette vitesse suppl\u00e9mentaire et les quelques points suppl\u00e9mentaires \u00e0 l\u2019indice d\u2019intelligence.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_one_should_you_actually_run\"><\/span>Lequel devriez-vous vraiment utiliser ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Optez pour DeepSeek V4 si\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Vous souhaitez disposer de mod\u00e8les de poids ouverts que vous pouvez h\u00e9berger vous-m\u00eame, ajuster ou ex\u00e9cuter en mode \u00ab air-gapped \u00bb sous licence MIT ? Tr\u00e8s bien.<\/li>\n<li>Le prix est le facteur d\u00e9terminant : ce produit est 6 \u00e0 9 fois moins cher, sans compter l'importante remise li\u00e9e au cache.<\/li>\n<li>Pour les t\u00e2ches de g\u00e9n\u00e9ration de grande envergure, vous aurez besoin des sorties les plus longues (jusqu'\u00e0 384 000 tokens).<\/li>\n<li>Votre travail consiste en des exercices de programmation ou de math\u00e9matiques de niveau comp\u00e9titif.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Choisissez Qwen 3.7 Max si\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Vous recherchez la plus haute intelligence g\u00e9n\u00e9rale mesur\u00e9e parmi les deux et cela ne vous d\u00e9range pas de payer.<\/li>\n<li>Le d\u00e9bit est un facteur essentiel : il permet d'obtenir des r\u00e9sultats deux fois plus rapidement.<\/li>\n<li>Vous mettez en place des boucles d'ing\u00e9nierie autonomes en plusieurs \u00e9tapes qui permettent de prendre une longueur d'avance.<\/li>\n<li>Vous pr\u00e9f\u00e9rez une API g\u00e9r\u00e9e et ferm\u00e9e, avec moins de \u00ab hallucinations \u00bb, \u00e0 l'auto-h\u00e9bergement.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Pour la plupart des \u00e9quipes, le choix rel\u00e8ve davantage d\u2019une question de budget et de ma\u00eetrise que de capacit\u00e9s. La qualit\u00e9 des solutions est suffisamment proche pour que ce soient les axes \u00ab ouvert vs ferm\u00e9 \u00bb et \u00ab \u00e9conomique vs haut de gamme \u00bb qui fassent pencher la balance. Si vous envisagez \u00e9galement des options occidentales, d\u00e9couvrez comment se positionnent les diff\u00e9rents acteurs dans notre <a href=\"\/fr\/gpt5-vs-claude4-vs-gemini3\/\">Comparaison d\u00e9taill\u00e9e entre GPT-5, Claude 4 et Gemini 3<\/a>, et notre <a href=\"\/fr\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">Comparaison entre DeepSeek et ChatGPT<\/a> aborde plus en d\u00e9tail l'\u00e9cart de valeur transfrontalier.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Quel est le meilleur mod\u00e8le pour le codage : DeepSeek V4 ou Qwen3.7 Max ?<\/h3>\n<p>Ils sont pratiquement \u00e0 \u00e9galit\u00e9 sur le benchmark SWE-bench Verified (80,61 TP3T contre 80,41 TP3T). DeepSeek semble plus performant sur les benchmarks de programmation comp\u00e9titive tels que LiveCodeBench et Codeforces, tandis que Qwen3.7 Max revendique un avantage sur les t\u00e2ches d'ing\u00e9nierie agentique telles que SWE-bench Pro et Terminal-Bench. Pour la plupart des t\u00e2ches de programmation, les deux sont largement \u00e0 la hauteur.<\/p>\n<h3>Quel mod\u00e8le est le plus \u00e9conomique \u00e0 l'usage ?<\/h3>\n<p>DeepSeek V4 est nettement moins cher. Le co\u00fbt de la version V4-Pro s\u2019\u00e9l\u00e8ve \u00e0 $0,435\/$0,87 par million de jetons d\u2019entr\u00e9e\/sortie, contre $2,50\/$7,50 pour le Qwen3.7 Max \u2014 soit environ 6 \u00e0 9 fois moins cher. La variante V4-Flash de DeepSeek et sa tarification agressive du cache creusent encore davantage l\u2019\u00e9cart pour les utilisations \u00e0 haut volume.<\/p>\n<h3>Puis-je t\u00e9l\u00e9charger ces mod\u00e8les et les h\u00e9berger moi-m\u00eame ?<\/h3>\n<p>DeepSeek V4 (versions Pro et Flash) est fourni avec des param\u00e8tres ouverts sous licence MIT sur Hugging Face, ce qui vous permet de l'h\u00e9berger vous-m\u00eame et de l'ajuster. Qwen3.7 Max est un mod\u00e8le aux param\u00e8tres ferm\u00e9s, disponible uniquement via API depuis juin 2026 ; aucune version t\u00e9l\u00e9chargeable n'est disponible.<\/p>\n<h3>Est-ce que les deux prennent vraiment en charge une fen\u00eatre de contexte d'un million de jetons ?<\/h3>\n<p>Oui, les deux mod\u00e8les annoncent un contexte de 1 million de tokens. DeepSeek prend \u00e9galement en charge jusqu\u2019\u00e0 384 000 tokens en sortie, tandis que Qwen 3.7 Max plafonne la sortie \u00e0 environ 65 000. Des \u00e9valuateurs ind\u00e9pendants ont signal\u00e9 que Qwen pr\u00e9sentait une excellente capacit\u00e9 de rappel des contextes longs au-del\u00e0 de la barre des 800 000.<\/p>\n<h3>Lequel est le plus rapide ?<\/h3>\n<p>Qwen 3.7 g\u00e9n\u00e8re un nombre maximal de flux plus rapidement : environ 193 tokens\/seconde contre environ 80 pour DeepSeek V4-Pro, selon des tests ind\u00e9pendants. DeepSeek affiche un temps de r\u00e9ponse jusqu\u2019au premier token l\u00e9g\u00e8rement inf\u00e9rieur, ce qui lui permet de commencer \u00e0 r\u00e9pondre plus t\u00f4t, mais Qwen termine les g\u00e9n\u00e9rations longues plus rapidement.<\/p>\n<h3>Les r\u00e9sultats des tests de performance sont-ils fiables ?<\/h3>\n<p>Il convient de les consid\u00e9rer avec prudence. De nombreux chiffres phares sont communiqu\u00e9s par les fournisseurs eux-m\u00eames et n\u2019ont pas encore \u00e9t\u00e9 valid\u00e9s de mani\u00e8re ind\u00e9pendante. Des agr\u00e9gateurs neutres tels qu\u2019Artificial Analysis attribuent \u00e0 Qwen3.7 Max un indice d\u2019intelligence composite plus \u00e9lev\u00e9 (57 contre 52), et une \u00e9valuation du gouvernement am\u00e9ricain (CAISI\/NIST) a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que DeepSeek V4-Pro accuse un retard d\u2019environ huit mois par rapport aux principaux mod\u00e8les am\u00e9ricains.<\/p>\n<h3>Qwen 3.7 Max est-il r\u00e9ellement plus performant que DeepSeek V4 ?<\/h3>\n<p>En ce qui concerne l'\u00e9valuation composite ind\u00e9pendante, l'\u00e9cart est minime : 57 contre 52 sur l'indice d'intelligence d'analyse artificielle. La diff\u00e9rence est r\u00e9elle mais faible, et elle s'accompagne d'un co\u00fbt \u00e9lev\u00e9 en termes de prix et d'ouverture. La question de savoir si ces quelques points justifient de payer environ 8 fois plus d\u00e9pend enti\u00e8rement de votre cas d'utilisation.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ces deux mod\u00e8les sont plus proches l\u2019un de l\u2019autre que ne le laisse entendre le battage m\u00e9diatique. Sur le benchmark qui compte le plus pour les ing\u00e9nieurs \u2014 le SWE-bench Verified \u2014, ils sont \u00e0 \u00e9galit\u00e9, tandis que sur le benchmark d\u2019intelligence g\u00e9n\u00e9rale Qwen3.7, Max devance de justesse, un \u00e9cart confirm\u00e9 par des sources ind\u00e9pendantes. Si la qualit\u00e9 seule faisait la diff\u00e9rence, Qwen l\u2019emporterait aux points.<\/p>\n<p>Mais la qualit\u00e9 est rarement le seul crit\u00e8re d\u00e9terminant. DeepSeek V4 est un mod\u00e8le \u00e0 poids libre, sous licence MIT, et 6 \u00e0 9 fois moins cher, ce qui en fait le choix par d\u00e9faut pour tous ceux qui se soucient du co\u00fbt, du contr\u00f4le ou de l\u2019ex\u00e9cution de mod\u00e8les sur leur propre mat\u00e9riel. Qwen3.7 Max est le choix id\u00e9al lorsque vous recherchez une API g\u00e9r\u00e9e l\u00e9g\u00e8rement plus intelligente et nettement plus rapide, et que le budget n\u2019est pas une contrainte. La plupart des \u00e9quipes opteront pour DeepSeek et ne remarqueront ce qui leur manque que lors des t\u00e2ches agentiques les plus difficiles \u2014 si tant est qu\u2019elles s\u2019en rendent compte.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articles connexes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/openai-ipo-2026\/\">Introduction en bourse d'OpenAI\u00a0: d\u00e9pos\u00e9e, puis report\u00e9e \u2014 ce que nous savons r\u00e9ellement en juillet 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/glm-5-2-vs-kimi-k2-7-for-coding-2026\/\">GLM 5.2 contre Kimi K2.7 Code : Quel codeur open source l\u2019emporte ?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">DeepSeek contre ChatGPT en 2026 : quel IA devriez-vous r\u00e9ellement utiliser ?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX contre RTX 4090 pour l'IA en 2026 : ROCm peut-il rivaliser ?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-5080-for-ai\/\">RTX 5090 contre RTX 5080 pour l'IA en 2026 : quelle carte Blackwell choisir ?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-mac-studio-m4-ultra-for-local-llms\/\">RTX 5090 contre Mac Studio M4 Ultra pour les LLM locaux en 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les deux plus grands laboratoires chinois ont lanc\u00e9 leurs mod\u00e8les phares \u00e0 six semaines d'intervalle. DeepSeek V4 est un mod\u00e8le open-weight et tr\u00e8s bon march\u00e9 ; Qwen3.7 Max est un mod\u00e8le ferm\u00e9, plus rapide et qui obtient des scores l\u00e9g\u00e8rement sup\u00e9rieurs. Nous les comparons sur les plans du codage, du raisonnement, de la prise en compte du contexte, de la vitesse et du co\u00fbt.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1932,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[246],"tags":[743,609,614,456,745,742,608,744],"class_list":["post-1104","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-comparisons","tag-ai-coding-models","tag-chinese-ai","tag-deepseek-v4","tag-llm-comparison","tag-llm-pricing","tag-open-weight-llm","tag-qwen3-max","tag-swe-bench"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1104","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1104"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1104\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1391,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1104\/revisions\/1391"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1932"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1104"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1104"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1104"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}