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.
| Especificações | DeepSeek V4-Pro | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
| Desenvolvedor | DeepSeek | Alibaba |
| Tipo | LLM (MoE) | LLM (MoE) |
| Parâmetros | 1,6 trilhão no total / ~49 bilhões ativos (MoE) | 235B no total / 22B ativos (MoE) |
| Janela de contexto | 1 milhão | 128K |
| Modalidade | Texto → Texto | Texto → Texto |
| Licença | MIT (aberta) | Apache 2.0 (aberta) |
| Pesos abertos | ✅ Sim | ✅ Sim |
| Preço de entrada (US$/1 milhão) | $0.435 | $0.45 |
| Preço de saída (US$/1 milhão) | $0.87 | $1.8 |
| VRAM (4 bits) | ~800 GB | ~140 GB |
| GPU mínima (local) | Servidor com múltiplas GPUs (ex.: 8× H100 de 80 GB) | Várias GPUs ou Mac com 192 GB |
| Lançado | 2026-04 | 2025 |
Principais diferenças
- Custo: DeepSeek V4-Pro is 45% cheaper than Qwen3 235B-A22B on a blended-token basis.
- Contexto: DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 128K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
- Abrangência: ambos possuem pesos abertos, portanto podem ser auto-hospedados ou ajustados. Compare suas necessidades de VRAM acima para saber qual GPU você pode usar.
- 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).
Qual você deve escolher?
Choose DeepSeek V4-Pro se você deseja um custo menor por token em cargas de trabalho de alto volume ou precisa de uma janela de contexto maior.
Choose Qwen3 235B-A22B se ele se encaixar na sua pilha existente ou se você preferir a Alibaba.
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