DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.8 Max : l’écart de prix de 3x, réexécution après le répit de septembre

DeepSeek V4 Pro et Qwen3.8 Max sont les deux fleurons open source ou bon marché les plus importants de cette génération, et les événements de septembre du côté de Deep​Seek ont modifié la confrontation plus que ne l'a reconnu le marketing de l'un ou l'autre fournisseur. DeepSeek V4 Pro est sorti le 13 août 2026, dix jours après la mise à disposition générale de Qwen3.8 Max d'Aliba​ba le 3 août, et l'association a toujours été perçue comme un combat à sens unique : Qwen3.8 Max est le généraliste de 2,4 billions de paramètres à 2 $ par million de tokens en entrée et 6 $ par million de tokens en sortie, tandis que DeepSeek V4 Pro est le spécialiste du raisonnement de 1,6 billion de paramètres à une fraction de ce prix, sous licence MIT, avec des poids publics. La raison pour laquelle cette comparaison vaut la peine d'être refaite aujourd'hui n'est pas les chiffres de la semaine de lancement, mais ce qui s'est passé un mois plus tard — Deep​Seek a passé la semaine du 8 septembre à tenter de retirer V4 Pro, puis a fait marche arrière le 11 septembre et s'est engagé à le maintenir en ligne avec une facturation inchangée. Ce revirement est le fait le plus important à propos de cette confrontation en ce moment, car il détermine si la moitié bon marché est un pari sûr ou un piège de migration.

Les mesures indépendantes citées dans cet article proviennent d’Artificial Analysis, relevées aujourd’hui. Les tableaux de référence respectifs d’Alibaba et de DeepSeek sont signalés comme déclarés par le fournisseur tout au long du document — les chiffres de lancement d’aucune des deux entreprises n’ont été entièrement reproduits par un tiers, et ceux de DeepSeek datent désormais de quatre semaines face à un classement en constante évolution.

C'est le répit de septembre qui compte, pas le lancement d'août

Le 8 septembre, Deep​Seek a annoncé qu’après le 14 septembre, chaque requête adressée à deepseek-v4-pro serait redirigée vers V4.1 Flash et facturée au tarif de Flash jusqu’à ce qu’un V4.1 Pro soit commercialisé. Quiconque utilisait Qwen3.8 Max face à DeepSeek V4 Pro dans le cadre d’une comparaison sérieuse devait commencer à envisager la disparition de l’option bon marché. Puis Deep​Seek a reporté la date limite et, le 11 septembre, a complètement fait marche arrière, déclarant qu’elle continuerait de fournir des services API pour DeepSeek V4 Pro après le 14 septembre, sans changement de facturation, et qu’elle donnerait un préavis si cela devait changer un jour. Ce revirement a été rapporté le jour même par les médias d’État chinois et la presse spécialisée.

Ce que cela change au duel, c’est que l’asymétrie qui orientait discrètement les décisions disparaît. Pendant toute la première semaine de septembre, la réponse honnête à « dois-je développer sur le modèle à 0,66 $ en sortie ou sur le modèle à 6 $ en sortie ? » était contaminée par le risque de survie : le modèle le moins cher avait une date d’arrêt. Depuis le 15 septembre, cette contamination a disparu. L’option bon marché est durable, et la comparaison porte enfin sur ce sur quoi elle aurait toujours dû porter : l’intelligence, le prix et la vitesse.

Prix : le même jeu, pour une fraction du coût de sortie

Sur le classement indépendant actuel, les deux se tiennent à quatre points d’écart, et l’écart de prix entre eux est le plus important du segment des modèles à poids ouverts. Qwen3.8 Max est à 2,00 $ par million de tokens d’entrée et 6,00 $ par million de tokens de sortie sur le prix catalogue d’Alibaba, avec une remise de 88 % sur le cache. DeepSeek V4 Pro est à 0,66 $ par million de tokens d’entrée et 1,98 $ par million de tokens de sortie en heures creuses, et le double, soit 1,32 $/3,96 $, aux heures de pointe, avec une remise de 97 % sur le cache.

• Prix — DeepSeek V4 Pro 0,66 $/1,98 $ par 1 M en heures creuses (heures pleines 1,32 $/3,96 $) contre Qwen3.8 Max 2,00 $/6,00 $ à tarif fixe

• Indice d'intelligence — V4 Pro 36 (#7/113) vs Qwen3.8 Max 40 (#30/200)

• Vitesse de sortie — V4 Pro ~81 tokens/s vs Qwen3.8 Max ~41 tokens/s

• Coût par tâche — V4 Pro 0,67 $ vs Qwen3.8 Max 2,67 $ (par tâche de l'indice AA)

• Contexte — les deux à 1M de tokens

• Licence — V4 Pro : poids ouverts sous licence MIT vs Qwen3.8 Max : poids propriétaires, licence commerciale

Le rapport prix de sortie est tout l’argument : Qwen3.8 Max coûte trois fois plus cher par token d’entrée et environ trois fois plus cher par token de sortie au tarif de pointe de V4 Pro — et l’écart sur la sortie passe à six fois lorsque V4 Pro est facturé à son tarif hors pointe, qui couvre la majeure partie de la semaine en dehors d’une fenêtre étroite. Sur une charge de travail à forte intensité de raisonnement, où les tokens de sortie dominent la facture, cet écart est la différence entre un modèle que vous pouvez laisser tourner et un modèle que vous surveillez dans le tableau de bord. Les lignes de cache l’élargissent encore : la remise de 97 % de V4 Pro contre 88 % pour Qwen signifie qu’une tâche à long contexte avec un préfixe réutilisé coûte une fraction de son prix catalogue du côté de DeepSeek.

Intelligence : quatre points d'écart, et l'écart est le véritable produit

Le classement indépendant rend ce duel plus serré que ne le suggère le rapport de prix. Sur l’Artificial Analysis Intelligence Index actuel, Qwen3.8 Max obtient 40 contre 36 pour DeepSeek V4 Pro — un écart de quatre points qui se manifeste dans les tâches à forte intensité de raisonnement, mais disparaît dans les tâches à forte consommation de tokens. L’avantage de Qwen3.8 Max est réel et constant : il se classe 30e sur 200 au classement général, juste à l’intérieur de la frontière, tandis que V4 Pro se classe 7e sur 113 dans sa catégorie des modèles à poids ouverts. Sur le propre tableau de benchmarks d’Alibaba, Qwen3.8 Max revendique un Terminal-Bench 2.1 de 86,6, un GPQA Diamond de 92,6 et un FrontierSWE de 73,5 qui a presque doublé le 40,7 de son prédécesseur — tous déclarés par le fournisseur, aucun reproduit indépendamment. La fiche de modèle de DeepSeek revendique une note Codeforces de 3 348 et un Terminal-Bench 2.1 de 87,9 à effort de raisonnement maximal — là encore déclarés par le fournisseur et non vérifiés par un tiers.

Pour être honnête, les deux entreprises se disputent sans se comprendre. Le tableau de performances du fournisseur Qwen3.8 Max est construit autour du travail en entreprise et scientifique — la mise à jour 0902 qu'Aliba​ba a livrée le 2 septembre a été davantage post-entraînée sur Coding et Cowork, ce qui, selon Qw​en, renforce exactement ce profil. Les propres affirmations de DeepSeek V4 Pro portent sur le raisonnement profond et l'utilisation agentique d'outils, où ses chiffres Codeforces et Terminal-Bench, vieux de quatre semaines, semblent encore solides. Aucun tableau de performances de fournisseur n'a été reproduit par un évaluateur indépendant, et sur le seul classement qui soit indépendant, l'écart de quatre points constitue toute la différence entre les modèles.

C'est sur la vitesse que Qwen3.8 Max perd discrètement du terrain

La dimension que la fiche technique masque, c'est la vitesse de sortie. Artificial Analysis mesure DeepSeek V4 Pro à environ 81 tokens par seconde, contre environ 41 pour Qwen3.8 Max — une différence d'un facteur deux dans la vitesse à laquelle les réponses reviennent. Sur une charge de travail de chat, c'est une pause que l'utilisateur remarque ; sur une boucle d'agent avec de nombreux appels séquentiels, cela se cumule en temps d'horloge réel. Le rapport de prix favorise déjà V4 Pro, et l'écart de vitesse rend l'écart de coût effectif par réponse encore plus large que ne le suggère le calcul sur les tokens.

Il y a un compromis enfoui dans ce chiffre, et c'est la verbosité de Qwen3.8 Max. Artificial Analysis note que le modèle est « notablement lent et très verbeux », et son coût par tâche — 2,67 $ contre 0,67 $ pour V4 Pro — reflète à la fois le tarif plus élevé et les jetons de sortie supplémentaires. Un modèle de raisonnement qui écrit davantage par réponse coûte plus cher par tâche, avant même de multiplier par la grille tarifaire. Si votre charge de travail est sensible à la latence ou si votre boucle d'agent effectue des dizaines d'appels, c'est le chiffre sur lequel lancer votre propre évaluation.

Poids : MIT ou une licence commerciale

DeepSeek V4 Pro est sous licence MIT avec des poids publics — vous pouvez les télécharger, les héberger vous-même, les affiner et garder vos modifications fermées. Qw​en3.8 Max est le premier modèle de classe Max de Qw​en à bénéficier de poids ouverts (le checkpoint 2.4T A95B est sorti le 12 août), mais sous licence commerciale assortie de conditions par paliers d'échelle, et Aliba​ba n'a pas publié la pile d'inférence complète comme l'a fait Deep​Seek. Pour une entreprise qui compare les deux, c'est le scénario de déploiement qui tranche : V4 Pro peut être auto-hébergé comme infrastructure ; Qw​en3.8 Max est avant tout un service que l'on loue. La différence de poids compte surtout si votre préoccupation est le verrouillage fournisseur ou si vous voulez échapper entièrement au prix de l'API.

Qui devrait choisir quoi

Si votre charge de travail est à forte intensité de raisonnement, dominée par les tokens de sortie ou sensible à la latence, DeepSeek V4 Pro est la réponse sur presque tous les axes qui apparaissent dans la facture : environ trois à six fois moins cher en sortie, environ deux fois plus rapide, une remise de cache plus importante, et des poids sous licence MIT comme échappatoire. L’écart d’intelligence de quatre points est réel mais étroit, et il résiste rarement à la confrontation avec la différence de prix sur le trafic de production.

Si votre charge de travail est de type entreprise — analyse complexe à plusieurs étapes, dérivation logique approfondie, travail agentique exigeant, ou toute tâche où la qualité marginale de la réponse vaut trois à six fois le coût en tokens —, les quatre points supplémentaires de Qwen3.8 Max sur l'indice indépendant et ses prétentions plus solides sur les benchmarks d'entreprise sont la raison de payer le supplément. La mise à jour 0902 affine ce profil. Et si vous avez besoin d'une entrée image ou vidéo, le choix ne se pose même pas : Qwen3.8 Max accepte le texte, l'image et la vidéo, tandis que DeepSeek V4 Pro est limité au texte.

Les deux modèles sont appelables via OrcaRouter avec une seule clé — DeepSeek V4 Pro et Qwen3.8 Max passent tous deux par la plateforme — et comme OrcaRouter répercute les prix catalogue des fournisseurs sans marge, les chiffres de cet article sont ceux que vous payez réellement, les baisses de prix des fournisseurs s'appliquant le jour même. Le DSL de routage vous permet d'envoyer le trafic gourmand en tokens ou sensible à la latence vers DeepSeek V4 Pro, et les tâches multimodales ou de raisonnement les plus critiques vers Qwen3.8 Max, à partir d'une même intégration — ce qui correspond exactement à l'usage que la plupart des équipes font de ce duo : les deux, pour ce que chacun fait de mieux.

Le verdict

Le répit de septembre a tranché la question qui noyait ce duel : le camp bon marché ne présente plus de risque de défection. DeepSeek V4 Pro est la réponse coût-performance — trois à six fois moins cher en sortie, deux fois plus rapide, sous licence MIT, et désormais engagé à rester en ligne. Qwen3.8 Max est la réponse en matière de capacités — quatre points d'indice indépendants de plus, des atouts entreprise plus solides, une entrée multimodale, et une licence commerciale qui le tient à l'écart de votre stack. Choisissez les quatre points quand vos évaluations prouvent qu'ils comptent ; choisissez le prix quand votre facture est l'évaluation qui décide vraiment.

Envoyez le trafic gourmand en tokens ou sensible à la latence vers DeepSeek V4 Pro, et le raisonnement multimodal ou aux enjeux les plus élevés vers Qwen3.8 Max au sein d'une même intégration — ce qui correspond exactement à l'usage que la plupart des équipes font de ce duo : les deux, chacun pour ce qu'il fait de mieux.