{"id":1104,"date":"2026-06-15T18:14:21","date_gmt":"2026-06-15T18:14:21","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/"},"modified":"2026-06-19T16:39:57","modified_gmt":"2026-06-19T16:39:57","slug":"deepseek-v4-vs-qwen3-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/","title":{"rendered":"DeepSeek V4 versus Qwen3.7 Max: confronto de 2026"},"content":{"rendered":"<p>Six weeks apart this spring, China&#8217;s two most-watched AI labs each shipped a new flagship. DeepSeek dropped V4 on April 24 \u2014 1.6 trillion parameters, MIT-licensed, weights on Hugging Face the same day. Alibaba answered on May 20 with Qwen3.7 Max, a closed-weight reasoning model with a million-token context and a price tag to match its ambition.<\/p>\n<p>Na teoria, parecem rivais. Na pr\u00e1tica, visam compradores diferentes: um \u00e9 o modelo de ponta s\u00e9rio mais barato que voc\u00ea pode executar localmente; o outro \u00e9 uma API polida e mais r\u00e1pida, alugada por token. Este artigo analisa onde cada um realmente se destaca \u2014 programa\u00e7\u00e3o, racioc\u00ednio, contexto, velocidade e, principalmente, custo por milh\u00e3o de tokens.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Principais conclus\u00f5es<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Desempenho muito semelhante em programa\u00e7\u00e3o.<\/strong> As pontua\u00e7\u00f5es verificadas pelo SWE-bench dos fornecedores s\u00e3o de 80,6% (DeepSeek V4-Pro) contra 80,4% (Qwen3.7 Max) \u2014 uma diferen\u00e7a insignificante, dentro da margem de arredondamento.<\/li>\n<li><strong>O Qwen leva ligeira vantagem em intelig\u00eancia bruta.<\/strong> A avalia\u00e7\u00e3o independente da Artificial Analysis atribui-lhe 57 pontos no \u00cdndice de Intelig\u00eancia, contra 52 pontos do DeepSeek V4-Pro.<\/li>\n<li><strong>O DeepSeek \u00e9 muito mais barato.<\/strong> O V4-Pro custa US$ 0,435 \/ US$ 0,87 por milh\u00e3o de tokens de entrada\/sa\u00edda; o Qwen3.7 Max custa US$ 2,50 \/ US$ 7,50 \u2014 cerca de 6 a 9 vezes mais.<\/li>\n<li><strong>A escolha entre aberto e fechado \u00e9 a verdadeira bifurca\u00e7\u00e3o.<\/strong> O DeepSeek V4 \u00e9 disponibilizado com pesos abertos, pass\u00edveis de hospedagem local; o Qwen3.7 Max \u00e9 exclusivamente oferecido via API, sem vers\u00e3o aberta at\u00e9 junho de 2026.<\/li>\n<li><strong>Ambos afirmam suportar uma janela de contexto de 1 milh\u00e3o de tokens<\/strong> \u2014 mas o Qwen \u00e9 significativamente mais r\u00e1pido, com cerca de 193 tokens\/segundo, contra aproximadamente 80 tokens\/segundo do DeepSeek.<\/li>\n<li><strong>Trate com cautela os benchmarks divulgados pelos fornecedores.<\/strong> V\u00e1rios n\u00fameros de destaque s\u00e3o auto-relatados e ainda n\u00e3o foram reproduzidos de forma independente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38a95bdbd81\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38a95bdbd81\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#The_two_models_at_a_glance\" >Os dois modelos \u00e0 primeira vista<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\" >Programa\u00e7\u00e3o: empate t\u00e9cnico no benchmark principal<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Reasoning_and_general_intelligence\" >Racioc\u00ednio e intelig\u00eancia geral<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Context_speed_and_the_verbosity_tax\" >Contexto, velocidade e o \u2018custo da verbosidade\u2019<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\" >Pre\u00e7o: onde a diferen\u00e7a se transforma em um abismo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Which_one_should_you_actually_run\" >Qual deles voc\u00ea realmente deveria executar?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#FAQ\" >Perguntas frequentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Bottom_line\" >Conclus\u00e3o<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Related_articles\" >Artigos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_two_models_at_a_glance\"><\/span>Os dois modelos \u00e0 primeira vista<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>O DeepSeek V4 \u00e9 na verdade disponibilizado em dois tamanhos. O V4-Pro \u00e9 a vers\u00e3o premium: 1,6 trilh\u00e3o de par\u00e2metros no total, com 49 bilh\u00f5es ativos por token, constru\u00eddo com uma arquitetura esparsa baseada em Mixture-of-Experts (MoE). H\u00e1 tamb\u00e9m o V4-Flash, um modelo de 284 bilh\u00f5es \/ 13 bilh\u00f5es, voltado para cargas de trabalho mais econ\u00f4micas e com maior taxa de processamento. Ambos possuem a janela de contexto de 1 milh\u00e3o de tokens anunciada e uma sa\u00edda m\u00e1xima incomumente grande de 384 mil tokens, al\u00e9m de serem lan\u00e7ados sob a permissiva licen\u00e7a MIT, com pesos dispon\u00edveis no Hugging Face.<\/p>\n<p>O Qwen3.7 Max \u00e9 um caso distinto. A Alibaba n\u00e3o revelou sua contagem de par\u00e2metros \u2014 observadores independentes estimam cerca de um trilh\u00e3o no total, tamb\u00e9m em uma arquitetura esparsa MoE \u2014 e, crucialmente, seus pesos s\u00e3o fechados e seu acesso \u00e9 exclusivamente via API. N\u00e3o h\u00e1 vers\u00e3o para download at\u00e9 junho de 2026, uma mudan\u00e7a not\u00e1vel em rela\u00e7\u00e3o ao legado de c\u00f3digo aberto do Qwen (a linha 3.6 ainda fornece modelos abertos, como a variante densa de 27 bilh\u00f5es). O Qwen3.7 Max \u00e9 posicionado explicitamente como um modelo de racioc\u00ednio e agentes, com \u00eanfase em cadeias estendidas de racioc\u00ednio antes da gera\u00e7\u00e3o da resposta.<\/p>\n<p>Essa diferencia\u00e7\u00e3o \u00e9 fundamental para o que segue. Se voc\u00ea deseja entender por que ambos os laborat\u00f3rios est\u00e3o investindo t\u00e3o intensamente nessa dire\u00e7\u00e3o, nosso <a href=\"\/pt\/deepseek-explained-2026\/\">artigo explicativo sobre a ascens\u00e3o da DeepSeek<\/a> aborda o cen\u00e1rio estrat\u00e9gico por tr\u00e1s disso.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Especifica\u00e7\u00f5es<\/th>\n<th>DeepSeek V4-Pro<\/th>\n<th>Qwen3.7 Max<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Lan\u00e7ado<\/td>\n<td>24 de abril de 2026<\/td>\n<td>20 de maio de 2026<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pesos<\/td>\n<td>Abertos (licen\u00e7a MIT, no Hugging Face)<\/td>\n<td>Fechados \/ somente via API<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Par\u00e2metros<\/td>\n<td>1,6 trilh\u00e3o no total \/ 49 bilh\u00f5es ativos (MoE)<\/td>\n<td>N\u00e3o divulgado (~1 trilh\u00e3o estimado, MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Janela de contexto<\/td>\n<td>1.000.000 tokens<\/td>\n<td>1.000.000 tokens<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Sa\u00edda m\u00e1xima<\/td>\n<td>384.000 tokens<\/td>\n<td>~65.000 tokens<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pre\u00e7o de entrada (por milh\u00e3o)<\/td>\n<td>$0.435<\/td>\n<td>$2.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pre\u00e7o de sa\u00edda (por milh\u00e3o)<\/td>\n<td>$0.87<\/td>\n<td>$7.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Velocidade de sa\u00edda<\/td>\n<td>~80 tokens\/seg<\/td>\n<td>~193 tokens\/seg<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\"><\/span>Programa\u00e7\u00e3o: empate t\u00e9cnico no benchmark principal<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>O benchmark que todos verificam primeiro \u00e9 o SWE-bench Verified, um conjunto filtrado por humanos de problemas reais do GitHub. Nesse caso, os dois modelos est\u00e3o efetivamente empatados: a configura\u00e7\u00e3o superior do DeepSeek (\u00e0s vezes rotulada como V4-Pro-Max) registra 80,6%, enquanto o Qwen3.7 Max registra 80,4%. Essa diferen\u00e7a \u00e9 ru\u00eddo.<\/p>\n<p>Ao analisar um n\u00edvel mais profundo, o quadro se diferencia conforme o tipo de tarefa. O DeepSeek obt\u00e9m n\u00fameros impressionantes em codifica\u00e7\u00e3o no estilo de programa\u00e7\u00e3o competitiva \u2014 93,5 no LiveCodeBench e uma classifica\u00e7\u00e3o de 3.206 no Codeforces \u2014 m\u00e9tricas que dependem fortemente da resolu\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica de quebra-cabe\u00e7as. J\u00e1 os pontos fortes do Qwen inclinam-se para tarefas de engenharia aut\u00f4nomas e multi-etapas: ele afirma 60,6 no SWE-bench Pro (vers\u00e3o mais dif\u00edcil) e 69,7 no Terminal-Bench 2.0, benchmarks que recompensam um modelo capaz de navegar por um reposit\u00f3rio, executar comandos e iterar, em vez de resolver uma fun\u00e7\u00e3o em uma \u00fanica tentativa.<\/p>\n<p>A leitura pr\u00e1tica \u00e9 a seguinte: para loops aut\u00f4nomos de agente voltados \u00e0 corre\u00e7\u00e3o de bases de c\u00f3digo, o Qwen3.7 Max possui uma leve vantagem; j\u00e1 para gera\u00e7\u00e3o bruta de c\u00f3digo e problemas no estilo competitivo, o DeepSeek \u00e9, no m\u00ednimo, igual ao Qwen e custa apenas uma fra\u00e7\u00e3o do pre\u00e7o. Contudo, nenhum dos dois \u00e9 o campe\u00e3o em valor para configura\u00e7\u00f5es locais com modelos de pesos abertos \u2014 essa coroa ainda pertence a modelos menores abordados em nosso <a href=\"\/pt\/best-local-llm-for-coding-2026\/\">best local LLM for coding guide<\/a>.<\/p>\n<p>Uma ressalva digna de repeti\u00e7\u00e3o: a maioria desses valores foi divulgada pelos pr\u00f3prios fornecedores. Em junho de 2026, reprodu\u00e7\u00f5es independentes ainda s\u00e3o escassas, e a avalia\u00e7\u00e3o norte-americana do CAISI (NIST) sobre o V4-Pro concluiu que sua capacidade no mundo real fica cerca de oito meses atr\u00e1s dos principais sistemas norte-americanos. Leia as pontua\u00e7\u00f5es divulgadas como um limite superior, n\u00e3o como uma garantia.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reasoning_and_general_intelligence\"><\/span>Racioc\u00ednio e intelig\u00eancia geral<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para uma compara\u00e7\u00e3o justa, a refer\u00eancia neutra mais \u00fatil \u00e9 a Artificial Analysis, que calcula seu pr\u00f3prio \u00cdndice de Intelig\u00eancia composto. L\u00e1, o Qwen3.7 Max obt\u00e9m 57 (uma coloca\u00e7\u00e3o entre os dez melhores entre mais de 150 modelos acompanhados), contra 52 do DeepSeek V4-Pro em sua configura\u00e7\u00e3o de racioc\u00ednio m\u00e1ximo. O Qwen sai vencedor, mas ambos est\u00e3o confortavelmente na fronteira do estado da arte.<\/p>\n<p>Nos testes individuais de racioc\u00ednio, os fornecedores alternam vit\u00f3rias. O Qwen3.7 Max registra 92,4 no GPQA Diamond, um benchmark cient\u00edfico de n\u00edvel de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o; o V4-Pro do DeepSeek afirma cerca de 90 no mesmo teste. Ambos os laborat\u00f3rios destacam pontua\u00e7\u00f5es pr\u00f3ximas da perfei\u00e7\u00e3o em competi\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas dif\u00edceis, como HMMT e AIME 2026, quando autorizados a usar ferramentas e tempo estendido de racioc\u00ednio \u2014 resultados que revelam mais sobre o poder computacional empregado durante o teste do que sobre a capacidade intr\u00ednseca do modelo.<\/p>\n<p>H\u00e1 uma diferen\u00e7a mais sutil no comportamento. O Qwen3.7 Max foi ajustado para recusar-se com mais frequ\u00eancia em responder perguntas sobre as quais n\u00e3o tem certeza, o que lhe rendeu a menor taxa de alucina\u00e7\u00e3o entre modelos de ponta, segundo relatos pr\u00f3prios do Qwen (cerca de 22,9%), embora tenha reduzido tamb\u00e9m a precis\u00e3o bruta de recall em benchmarks puramente factuais. Se sua aplica\u00e7\u00e3o usa recupera\u00e7\u00e3o aumentada (RAG) e voc\u00ea prefere que o modelo diga \"n\u00e3o sei\" a inventar respostas, isso \u00e9 uma caracter\u00edstica desej\u00e1vel. Se, ao contr\u00e1rio, voc\u00ea quer que ele sempre tente responder, trata-se de um tra\u00e7o a ser considerado no planejamento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Context_speed_and_the_verbosity_tax\"><\/span>Contexto, velocidade e o \u2018custo da verbosidade\u2019<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ambos os modelos anunciam uma janela de contexto de 1 milh\u00e3o de tokens e sustentam-na com mecanismos de aten\u00e7\u00e3o reformulados para longos contextos \u2014 revisores independentes relataram excelente capacidade de recupera\u00e7\u00e3o pelo Qwen mesmo al\u00e9m da marca de 800 mil tokens. Para racioc\u00ednio sobre reposit\u00f3rios inteiros ou para alimentar pilhas extensas de documentos longos, qualquer um dos dois consegue manter bem o material.<\/p>\n<p>\u00c9 na velocidade que eles se diferenciam. O Qwen3.7 Max transmite sa\u00edda a aproximadamente 193 tokens por segundo em testes independentes; o DeepSeek V4-Pro alcan\u00e7a cerca de 80. O tempo at\u00e9 o primeiro token do DeepSeek \u00e9, na verdade, mais r\u00e1pido (cerca de 1,87 s contra 2,65 s do Qwen), portanto o DeepSeek parece mais \u00e1gil ao <em>iniciar<\/em>, mas o Qwen conclui gera\u00e7\u00f5es longas muito mais rapidamente.<\/p>\n<p>Ambos s\u00e3o tamb\u00e9m notavelmente verbosos. Ao executar o \u00cdndice de Intelig\u00eancia da Artificial Analysis, o DeepSeek V4-Pro consumiu 190 milh\u00f5es de tokens de sa\u00edda, enquanto o Qwen3.7 Max consumiu 97 milh\u00f5es \u2014 ambos bem acima da m\u00e9dia do campo, com o DeepSeek figurando entre os modelos mais vorazes em tokens testados. Essa verbosidade se agrava com o custo da sa\u00edda \u2014 e, como os tokens de sa\u00edda s\u00e3o os mais caros, um modelo de racioc\u00ednio prolixo pode inflacionar silenciosamente sua conta muito al\u00e9m do que o pre\u00e7o por token sugere.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\"><\/span>Pre\u00e7o: onde a diferen\u00e7a se transforma em um abismo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Essa \u00e9 a vit\u00f3ria mais clara neste comparativo, e vai para o DeepSeek.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Modelo<\/th>\n<th>Entrada por milh\u00e3o<\/th>\n<th>Sa\u00edda por milh\u00e3o<\/th>\n<th>Leitura de cache por milh\u00e3o<\/th>\n<th>M\u00e9dia ponderada da AA por milh\u00e3o<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>DeepSeek V4-Pro<\/td>\n<td>$0.435<\/td>\n<td>$0.87<\/td>\n<td>~$0.004<\/td>\n<td>$0.18<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V4-Flash<\/td>\n<td>$0.14<\/td>\n<td>$0.28<\/td>\n<td>~$0.003<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen3.7 Max<\/td>\n<td>$2.50<\/td>\n<td>$7.50<\/td>\n<td>~$0.25<\/td>\n<td>$1.43<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>O DeepSeek V4-Pro \u00e9 aproximadamente seis vezes mais barato na entrada e quase nove vezes mais barato na sa\u00edda do que o Qwen3.7 Max. Ao migrar para o V4-Flash, a diferen\u00e7a amplia-se a ponto de se tornar absurda para aplica\u00e7\u00f5es de chat ou classifica\u00e7\u00e3o em grande volume. O pre\u00e7o do DeepSeek para hits de cache tamb\u00e9m \u00e9 brutalmente agressivo \u2014 cerca de US$ 0,004 por milh\u00e3o em prefixos repetidos, um desconto de ~99% que torna praticamente gratuito o uso de prompts de sistema longos e est\u00e1veis.<\/p>\n<p>O Qwen tamb\u00e9m oferece cache de prompts (leituras de cache ao redor de US$ 0,25 por milh\u00e3o, um corte de 90%), e, na m\u00e9trica ponderada da Artificial Analysis, a diferen\u00e7a efetiva reduz-se para cerca de 8\u00d7 em vez do fator de 9\u00d7 anunciado. No entanto, n\u00e3o h\u00e1 interpreta\u00e7\u00e3o poss\u00edvel desses n\u00fameros que torne o Qwen economicamente vantajoso. Voc\u00ea paga pela velocidade adicional e pelos poucos pontos extras no \u00cdndice de Intelig\u00eancia.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_one_should_you_actually_run\"><\/span>Qual deles voc\u00ea realmente deveria executar?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Escolha o DeepSeek V4 se\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Voc\u00ea deseja pesos abertos que possa hospedar localmente, ajustar ou executar em ambientes isolados (air-gapped), sob licen\u00e7a MIT.<\/li>\n<li>O custo \u00e9 o fator decisivo \u2014 ele \u00e9 6\u20139\u00d7 mais barato, antes mesmo do desconto substancial com cache.<\/li>\n<li>Voc\u00ea precisa das sa\u00eddas mais longas poss\u00edveis (at\u00e9 384 mil tokens) para grandes tarefas de gera\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li>Sua carga de trabalho envolve programa\u00e7\u00e3o competitiva ou matem\u00e1tica.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Escolha o Qwen3.7 Max se\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Voc\u00ea busca a maior intelig\u00eancia geral mensurada entre os dois e n\u00e3o se importa com o custo adicional.<\/li>\n<li>A taxa de throughput \u00e9 cr\u00edtica \u2014 ele gera sa\u00edda mais de duas vezes mais r\u00e1pido.<\/li>\n<li>Voc\u00ea est\u00e1 desenvolvendo loops de engenharia aut\u00f4nomos e multi-etapas, nos quais ele apresenta uma leve vantagem.<\/li>\n<li>Voc\u00ea prefere uma API gerenciada e fechada, com menor taxa de alucina\u00e7\u00e3o, em vez de hospedagem local.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Para a maioria das equipes, a escolha \u00e9 realmente uma quest\u00e3o de or\u00e7amento e controle, n\u00e3o de capacidade. Eles s\u00e3o suficientemente pr\u00f3ximos em qualidade para que os eixos aberto versus fechado e econ\u00f4mico versus premium decidam a prefer\u00eancia. Se voc\u00ea tamb\u00e9m est\u00e1 avaliando op\u00e7\u00f5es ocidentais, veja como o campo se compara em nossa an\u00e1lise <a href=\"\/pt\/gpt5-vs-claude4-vs-gemini3\/\">GPT-5 vs Claude 4 vs Gemini 3<\/a>, e nossa <a href=\"\/pt\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">compara\u00e7\u00e3o DeepSeek vs ChatGPT<\/a> aprofunda a lacuna de valor transfronteiri\u00e7a.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Perguntas frequentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>O DeepSeek V4 ou o Qwen3.7 Max \u00e9 melhor para programa\u00e7\u00e3o?<\/h3>\n<p>Eles est\u00e3o essencialmente empatados no SWE-bench Verified (80,6% vs 80,4%). O DeepSeek mostra desempenho superior em benchmarks de programa\u00e7\u00e3o competitiva, como o LiveCodeBench e o Codeforces, enquanto o Qwen3.7 Max reivindica vantagem em tarefas de engenharia aut\u00f4noma, como o SWE-bench Pro e o Terminal-Bench. Para a maioria das tarefas de programa\u00e7\u00e3o, ambos s\u00e3o mais do que capazes.<\/p>\n<h3>Qual modelo \u00e9 mais barato de usar?<\/h3>\n<p>O DeepSeek V4 \u00e9 drasticamente mais barato. O V4-Pro custa US$ 0,435 \/ US$ 0,87 por milh\u00e3o de tokens de entrada\/sa\u00edda, contra US$ 2,50 \/ US$ 7,50 do Qwen3.7 Max \u2014 cerca de 6\u20139\u00d7 menos. A variante V4-Flash do DeepSeek e sua pol\u00edtica agressiva de precifica\u00e7\u00e3o de cache ampliam ainda mais essa diferen\u00e7a para uso em grande volume.<\/p>\n<h3>Posso baixar e hospedar esses modelos localmente?<\/h3>\n<p>O DeepSeek V4 (tanto Pro quanto Flash) \u00e9 disponibilizado com pesos abertos sob licen\u00e7a MIT no Hugging Face, permitindo hospedagem local e ajuste fino. J\u00e1 o Qwen3.7 Max \u00e9 um modelo de pesos fechados, dispon\u00edvel apenas via API em junho de 2026, sem vers\u00e3o para download.<\/p>\n<h3>Ambos realmente suportam uma janela de contexto de 1 milh\u00e3o de tokens?<\/h3>\n<p>Sim, ambos anunciam uma janela de contexto de 1 milh\u00e3o de tokens. O DeepSeek tamb\u00e9m suporta at\u00e9 384 mil tokens de sa\u00edda, enquanto o Qwen3.7 Max limita a sa\u00edda a cerca de 65 mil tokens. Revisores independentes relataram excelente capacidade de recupera\u00e7\u00e3o em longos contextos pelo Qwen mesmo al\u00e9m da marca de 800 mil tokens.<\/p>\n<h3>Qual \u00e9 mais r\u00e1pido?<\/h3>\n<p>O Qwen3.7 Max transmite sa\u00edda mais rapidamente \u2014 cerca de 193 tokens\/seg contra aproximadamente 80 do DeepSeek V4-Pro em testes independentes. O DeepSeek possui um tempo ligeiramente menor at\u00e9 o primeiro token, portanto come\u00e7a a responder mais cedo, mas o Qwen conclui gera\u00e7\u00f5es longas com mais rapidez.<\/p>\n<h3>As pontua\u00e7\u00f5es nos benchmarks s\u00e3o confi\u00e1veis?<\/h3>\n<p>Trate-as com cautela. Muitos dos n\u00fameros divulgados s\u00e3o reportados pelos pr\u00f3prios fornecedores e ainda n\u00e3o foram reproduzidos de forma independente. Agregadores neutros, como a Artificial Analysis, atribuem ao Qwen3.7 Max um \u00cdndice de Intelig\u00eancia composto mais alto (57 contra 52), e uma avalia\u00e7\u00e3o governamental norte-americana (CAISI\/NIST) constatou que o DeepSeek V4-Pro fica cerca de oito meses atr\u00e1s dos principais modelos norte-americanos no geral.<\/p>\n<h3>O Qwen3.7 Max \u00e9 realmente mais inteligente que o DeepSeek V4?<\/h3>\n<p>Na pontua\u00e7\u00e3o composta independente, marginalmente \u2014 57 contra 52 no \u00cdndice de Intelig\u00eancia da Artificial Analysis. A diferen\u00e7a \u00e9 real, mas pequena, e vem com um custo elevado e uma perda significativa em termos de abertura. Se esses poucos pontos justificam pagar cerca de 8\u00d7 mais depende inteiramente do seu caso de uso.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclus\u00e3o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Esses dois modelos s\u00e3o mais pr\u00f3ximos do que a hiperboliza\u00e7\u00e3o sugere. No benchmark que mais importa para engenheiros \u2014 o SWE-bench Verified \u2014 eles est\u00e3o empatados, e, em intelig\u00eancia geral, o Qwen3.7 Max lidera por uma margem pequena, mas confirmada de forma independente. Se apenas a qualidade decidisse, o Qwen venceria por pontos.<\/p>\n<p>Contudo, raramente \u00e9 s\u00f3 a qualidade que decide. O DeepSeek V4 \u00e9 de pesos abertos, licenciado sob MIT e 6\u20139\u00d7 mais barato, tornando-o a escolha padr\u00e3o para quem prioriza custo, controle ou execu\u00e7\u00e3o em hardware pr\u00f3prio. J\u00e1 o Qwen3.7 Max \u00e9 a op\u00e7\u00e3o ideal quando voc\u00ea busca uma API gerenciada ligeiramente mais inteligente e muito mais r\u00e1pida, e o or\u00e7amento n\u00e3o \u00e9 uma restri\u00e7\u00e3o. A maioria das equipes optar\u00e1 pelo DeepSeek e s\u00f3 perceber\u00e1 o que est\u00e1 deixando de lado nas tarefas mais dif\u00edceis de agentes \u2014 se \u00e9 que perceber\u00e1.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Artigos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/glm-5-2-vs-kimi-k2-7-for-coding-2026\/\">GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: Qual Codificador Aberto Sai Vencedor?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">DeepSeek versus ChatGPT em 2026: qual IA voc\u00ea realmente deveria usar?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX versus RTX 4090 para IA em 2026: o ROCm consegue competir?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/rtx-5090-vs-rtx-5080-for-ai\/\">RTX 5090 versus RTX 5080 para IA em 2026: qual placa Blackwell comprar?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/rtx-5090-vs-mac-studio-m4-ultra-for-local-llms\/\">RTX 5090 versus Mac Studio M4 Ultra para LLMs locais em 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>China&#8217;s two biggest labs shipped flagship models six weeks apart. 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