DeepSeek V4-Pro vs Qwen3 235B-A22B — dois gigantes abertos baseados em mistura de especialistas (MoE), lado a lado. Abaixo está a comparação completa: especificações técnicas, preços das APIs, janelas de contexto, requisitos de hardware para execução local e uma recomendação clara, fundamentada em dados, sobre qual escolher.
| 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 totais / 22B ativos (MoE) |
| Janela de contexto | 1 milhão | 32K nativo (131K com YaRN) |
| Modalidade | Texto → Texto | Texto → Texto |
| Licença | MIT (aberta) | Apache 2.0 (aberta) |
| Pesos abertos | ✅ Sim | ✅ Sim |
| Preço de entrada (US$/1 milhão) | $1.32 | $0.09 |
| Preço de saída (US$/1 milhão) | $3.96 | $0.55 |
| VRAM (4 bits) | ~800 GB | ~140 GB |
| GPU mínima (local) | Servidor multi-GPU (ex.: 8× H100 80 GB) | Várias GPUs ou Mac com 192 GB |
| Lançado | 2026-04 | 2025-04 |
Principais diferenças
- Custo: O Qwen3 235B-A22B é 866% cheaper do que DeepSeek o V4-Pro, com base no custo por token médio.
- Contexto: DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 32K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
- Abertura: ambos possuem pesos abertos, portanto podem ser auto-hospedados ou ajustados. Compare suas necessidades de VRAM acima para saber qual GPU pode executá-los.
- Execute o DeepSeek V4-Pro localmente: ~~800 GB em 4 bits (servidor multi-GPU mínimo, ex.: 8× H100 80 GB).
- Execute o Qwen3 235B-A22B localmente: ~~140 GB em 4 bits (mínimo para várias GPUs ou Mac com 192 GB).
Qual você deve escolher?
Escolha o DeepSeek V4-Pro se você precisa de uma janela de contexto maior.
Escolha o Qwen3 235B-A22B se você deseja um custo menor por token para cargas de trabalho de alto volume.
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