DeepSeek V4-Pro vs Qwen3 235B-A22B — two open mixture-of-experts giants, side by side. Below is the full side-by-side: specifications, API pricing, context window, local hardware requirements, and a clear, data-driven recommendation on which to pick.
| Specifiche | DeepSeek V4-Pro | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
| Sviluppatore | DeepSeek | Alibaba |
| Tipo | LLM (MoE) | LLM (MoE) |
| Parametri | 1,6 trilioni totali / ~49 miliardi attivi (MoE) | 235 miliardi totali / 22 miliardi attivi (MoE) |
| Finestra contestuale | 1 milione | 128K |
| Modalità | Testo → Testo | Testo → Testo |
| Licenza | MIT (open) | Apache 2.0 (open) |
| Pesi aperti | ✅ Sì | ✅ Sì |
| Prezzo in ingresso ($/1 milione) | $0.435 | $0.45 |
| Prezzo in uscita ($/1 milione) | $0.87 | $1.8 |
| VRAM (4-bit) | ~800 GB | ~140 GB |
| GPU minima (locale) | Server multi-GPU (es. 8× H100 da 80 GB) | Multi-GPU o Mac con 192 GB |
| Data di rilascio | 2026-04 | 2025 |
Principali differenze
- Costo: DeepSeek V4-Pro is 45% cheaper than Qwen3 235B-A22B on a blended-token basis.
- Contesto: DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 128K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
- Apertura: entrambi hanno pesi aperti, quindi entrambi possono essere ospitati localmente o sottoposti a fine-tuning. Confronta le rispettive esigenze di VRAM qui sopra per verificare quali modelli la tua GPU è in grado di eseguire.
- Run DeepSeek V4-Pro locally: ~~800 GB at 4-bit (min Multi-GPU server (e.g. 8× H100 80GB)).
- Run Qwen3 235B-A22B locally: ~~140 GB at 4-bit (min Multi-GPU or Mac 192GB).
Quale scegliere?
Choose DeepSeek V4-Pro if you want the lower per-token cost for high-volume workloads, or you need the larger context window.
Choose Qwen3 235B-A22B se si integra bene nel tuo stack esistente o se preferisci Alibaba.
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