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.
| 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 | 32K native (131K con YaRN) |
| Modalità | Testo → Testo | Testo → Testo |
| Licenza | MIT (open) | Apache 2.0 (open) |
| Pesi aperti | ✅ Sì | ✅ Sì |
| Costo input ($/1M) | $1.32 | $0.09 |
| Costo output ($/1M) | $3.96 | $0.55 |
| 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 |
| Pubblicato | 2026-04 | 2025-04 |
Differenze principali
- Costo: Qwen3 235B-A22B è 866% cheaper rispetto a DeepSeek V4-Pro, in base al costo medio per token.
- Contesto: DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 32K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
- 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 hai bisogno di una finestra contestuale più ampia.
Scegli Qwen3 235B-A22B se desideri un costo per token più basso per carichi di lavoro ad alto volume.
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