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DeepSeek V4-Pro vs Qwen3 235B-A22B: specifiche, prezzi e quale scegliere (2026)

DeepSeek V4-Pro vs Qwen3 235B-A22B — due giganti open source basati sull’architettura mixture-of-experts, confrontati fianco a fianco. Di seguito trovi il confronto completo: specifiche tecniche, prezzi delle API, finestra di contesto, requisiti hardware per l’esecuzione locale e una raccomandazione chiara, basata sui dati, su quale modello scegliere.

SpecificheDeepSeek V4-ProQwen3 235B-A22B
SviluppatoreDeepSeekAlibaba
TipoLLM (MoE)LLM (MoE)
Parametri1,6 trilioni totali / ~49 miliardi attivi (MoE)235 miliardi totali / 22 miliardi attivi (MoE)
Finestra contestuale1 milione128K
ModalitàTesto → TestoTesto → Testo
LicenzaMIT (open)Apache 2.0 (open)
Pesi aperti✅ Sì✅ Sì
Costo input ($/1 milione)$0.435$0.45
Costo output ($/1 milione)$0.87$1.8
VRAM (4 bit)~800 GB~140 GB
GPU minima (locale)Server multi-GPU (es. 8× H100 80 GB)Multi-GPU o Mac con 192 GB
Data di rilascio2026-042025

Principali differenze

  • Costo: DeepSeek V4-Pro è 45% più economico rispetto a Qwen3 235B-A22B, in base al costo medio per token.
  • Contesto: DeepSeek V4-Pro vince per quanto riguarda la finestra contestuale (1 milione rispetto a 128K) — ideale per documenti lunghi, grandi codebase e input RAG di grandi dimensioni.
  • Apertura: entrambi hanno pesi aperti, quindi entrambi possono essere ospitati autonomamente o sottoposti a fine-tuning. Confronta le esigenze di VRAM indicate sopra per verificare quali modelli la tua GPU è in grado di eseguire.
  • Esegui DeepSeek V4-Pro in locale: ~~800 GB a 4-bit (minimo: server multi-GPU, es. 8× H100 80 GB).
  • Esegui Qwen3 235B-A22B localmente: ~~140 GB a 4 bit (minimo per più GPU o Mac con 192 GB).

Quale scegliere?

Scegli DeepSeek V4-Pro se desideri un costo inferiore per token in carichi di lavoro ad alto volume oppure hai bisogno di una finestra di contesto più ampia.

Scegli Qwen3 235B-A22B se si integra bene con il tuo stack esistente o se preferisci Alibaba.

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