Qwen 3.8 מול DeepSeek V4: מלך הערך שומר על כתרו

במשך רוב שנת 2026, DeepSeek V4 היווה את נקודת ההתייחסות למה שיכולת AI אמורה לעלות: משקלים פתוחים זמינים כיום, מדד Artificial Analysis Intelligence Index שנמדד באופן בלתי תלוי עם ערך ~52–54, ותמחור של $0.435 / $0.87 לכל מיליון טוקנים שגרם לכל דגם דגל פרימיום להיראות כמו רכישת יוקרה.

כאשר Qwen3.8-Max הוצג בתצוגה מקדימה ב-19 ביולי עם קמפיין הנחה של 90% על קרדיטים וללא תעריף מפורסם, אי אפשר היה לדעת אם Alibaba התכוונה להתחרות במחיר. עכשיו אנחנו יודעים. Qwen3.8-Max הגיע לזמינות כללית ב-3 באוגוסט 2026 במחיר של $2 / $6 למיליון טוקנים — תחרותי מול מודלים פרימיום כמו Fable 5 ו-Opus, אבל בערך פי 4.6 מתעריף הקלט של DeepSeek ופי 7 מתעריף הפלט שלו. זוהי ההשוואה היחידה בסדרה שבה התמחור של Qwen בזמינות כללית אינו החדשות הטובות.

הערה לבונים — הדרך המהירה ביותר ליישב את זה היא להריץ את שניהם על הפרומפטים שלכם. OrcaRouter מציע גישה ל-200+ מודלים מאחורי נקודת קצה אחת תואמת OpenAI, כך שתוכלו להעמיד את Qwen 3.8 Max מול DeepSeek V4 על אותה משימה בלי לחבר שני SDKים.

TL;DR: פסק הדין. DeepSeek V4 נשאר מלך התמורה, ו-GA לא שינה את זה — הוא אישר זאת. DeepSeek הוא ~7× זול יותר בפלט, מקבל ציון עצמאי של ~52–54, בעל משקלים פתוחים וניתן להורדה היום, מהיר, ונתמך במחיר נמוך במיוחד לפגיעות מטמון. Qwen3.8-Max עונה עם שאיפה לקנה מידה גדול בהרבה, קונטקסט של 1M טוקנים בתעריף קבוע, מולטימודליות טבעית שחסרה ל-DeepSeek, וטבלת אמות מידה בדיווח עצמי שבראשה Terminal-Bench 2.1 86.6 ו-GPQA Diamond 92.6. אבל אין לו ציון עצמאי, אין גילוי של מספר הפרמטרים הפעילים, ואין משקלים ששוחררו. אם הסיבה שלך להתעניין במודלים סיניים פתוחים היא יעילות עלות, DeepSeek מנצח ללא עוררין. Qwen מנצח רק אם המולטימודליות או הקונטקסט הקבוע של 1M חשובים לך מספיק כדי לשלם פי 7.

נקודות עיקריות

• DeepSeek V4 זול באופן דרמטי: $0.435 / $0.87 לכל 1M (AA blended ~$0.18) לעומת המחיר של Qwen3.8-Max: $2 / $6. זה בערך פי 4.6 בקלט ופי 7 בפלט.

• DeepSeek דורג באופן עצמאי במדד האינטליגנציה AA של ~52–54. Qwen3.8-Max נותר ללא דירוג על ידי כל מעריך צד שלישי.

• המשקלים של DeepSeek ניתנים להורדה היום. המשקלים של Qwen מובטחים בתוך השבוע, ללא רישיון או מאגר עדיין.

• היתרונות האמיתיים של Qwen הם מודאליות והקשר: קלט טקסט/תמונה/וידאו וחלון של 1M טוקנים במחיר קבוע ללא תוספת תשלום עבור פרומפטים ארוכים. DeepSeek V4 מתמקד בטקסט.

• הטבלה המדווחת על ידי Qwen חזקה — Terminal-Bench 2.1 86.6, GPQA Diamond 92.6, FrontierSWE 73.5 (מ-40.7 של קודמתה) — אך לא מאומתת, לעומת נתון ה-SWE של הספק DeepSeek של כ-80.6% בעת ההשקה.

• משפחת DeepSeek הפכה לזולה עוד יותר. DeepSeek V4 Flash הושק ב-31 ביולי במחיר של $0.15 / $0.29, מה שדוחף את הרף עוד יותר למטה עבור קידוד ועבודות סוכנים.

הערת דיוק: כל נתוני האיכות של Qwen3.8-Max מדווחים על ידי עליבאבא ואינם מאומתים על ידי צדדים שלישיים. המדד של DeepSeek V4 הוא מ-Artificial Analysis; נתון ה-SWE שלו מדווח על ידי DeepSeek בעת ההשקה. התמחור של Qwen הוא כרטיס התעריפים של GA ומחליף את הנחת התצוגה המקדימה של יולי.

המפרטים והמחיר, זה לצד זה

הנה הנתונים הקשים, כל נתון מיוחס למקורו.

• יצרן / סטטוס — Qwen3.8-Max: Alibaba; GA (3 באוגוסט 2026); DeepSeek V4: DeepSeek; שוחרר באפריל 2026

• ארכיטקטורה — Qwen3.8-Max: ~2.4T בסך הכול, MoE דליל (פרמטרים פעילים עדיין לא פומביים); DeepSeek V4: MoE במשקל פתוח (קווי V4 / V4 Pro)

• חלון הקשר — Qwen3.8-Max: 1M טוקנים, תעריף אחיד (983,616 עם חשיבה; פלט מקסימלי 131,072); DeepSeek V4: הקשר ארוך, ממוקד טקסט

• אופני קלט — Qwen3.8-Max: טקסט, תמונה, וידאו בקלט → טקסט בפלט; DeepSeek V4: ממוקד טקסט

• AA Intelligence Index — Qwen3.8-Max: עדיין ללא ציון; DeepSeek V4: ~52–54 (Artificial Analysis)

• קידוד — Qwen3.8-Max: Terminal-Bench 2.1 86.6, FrontierSWE 73.5 (דווח על ידי Alibaba); DeepSeek V4: SWE ~80.6% (DeepSeek, בעת ההשקה)

• תמחור (קלט / פלט) — Qwen3.8-Max: $2.00 / $6.00 לכל 1M, תעריף קבוע; קלט במטמון $0.25; DeepSeek V4: $0.435 / $0.87 לכל 1M (AA ממוזג ~$0.18)

• מחיר כניסת מטמון — Qwen3.8-Max: $0.25 לכל 1M; DeepSeek V4: נמוך ביותר (DeepSeek)

• משקלים פתוחים — Qwen3.8-Max: הובטח תוך שבוע (אין עדיין רישיון); DeepSeek V4: כן — זמין עכשיו

שני דברים ממסגרים את ההשוואה הזו, ובניגוד לשאר הסדרה, GA לא הזיז אותם לטובת Qwen.

ראשית, פער המחירים הוא הסיפור, והוא רחב מאוד. המחיר של Qwen ב-$2 / $6 הוא מספר אגרסיבי באמת, כאשר ההשוואה היא ל-Claude Fable 5 ב-$10 / $50 או ל-Opus במחיר משולב של ~$3.85. בהשוואה ל-DeepSeek V4 ב-$0.435 / $0.87, הוא יקר. על בסיס משולב, Artificial Analysis מעמידה את DeepSeek על בערך $0.18 למיליון — סדר גודל מתחת ל-Qwen. עליבאבא תמחרה את המודל הזה כדי להתחרות במחיר נמוך יותר מהחזית המערבית, לא כדי לנצח את DeepSeek, והמספרים הופכים את הכוונה הזו לברורה.

שנית, ל-DeepSeek יש יתרון אמינות וגם יתרון מחיר, שזה יוצא דופן. בדרך כלל המודל הזול הוא זה שלא הוכח. כאן ל-DeepSeek V4 יש מדד AA עצמאי של ~52–54 ומשקלים שכל אחד יכול להוריד ולבדוק, בעוד של-Qwen3.8-Max יש טבלת ספק והבטחה. אז קונה שבוחר ב-DeepSeek לא מוותר על הוכחות בשביל חיסכון — הוא מקבל את שניהם. הטיעון הנגדי של Qwen חייב לעסוק ביכולות ובמודאליות, והוא חייב להיות משמעותי מספיק כדי להצדיק פרמיית פלט של 7×.

מה Qwen באמת מציעה עבור הפרימיום

הטיעון הכנה בעד Qwen3.8-Max על פני DeepSeek V4 נשען על שלושה דברים, שאף אחד מהם אינו המחיר.

רב-מודאליות.Qwen3.8-Max מעבד תמונות ווידאו באופן טבעי ומדווח OmniDocBench 1.5 92.1 בפיענוח מסמכים וOSWorld-Verified 86.1 בהפעלת GUI שולחני אמיתי. DeepSeek V4 ממוקד טקסט. אם העבודה שלך כוללת צילומי מסך, מסמכי PDF סרוקים, תרשימים או ווידאו, זו לא העדפה — אלא דרישה קשיחה ש-DeepSeek לא עומדת בה, והשוואת המחירים הופכת ללא רלוונטית.

תעריף קבוע לקונטקסט של 1M. Qwen גובה את אותו $2 / $6 בין אם ההנחיה מכילה 5,000 טוקנים ובין אם 900,000. רוב הספקים גובים תוספת תשלום עבור קלטים ארוכים דווקא משום שלשרת אותם יקר. לסקירת מאגר קוד שלם, ניתוח חוזים, או סינתזה של מסמכים מרובים, התעריף הקבוע הזה יכול להיות חשוב יותר מהתעריף לטוקן — אף שמחיר הפלט הוא פי 7 מזה של DeepSeek, החשבון עדיין צריך לצאת לטובתכם.

תקרת פוטנציאל גבוהה יותר.זהו המודל הספקולטיבי. הציונים שדיווחה Qwen — GPQA Diamond 92.6 ו-Terminal-Bench 2.1 86.6 — הם מספרים ברמת frontier, גבוהים בהרבה ממה שמודל עם אינדקס של כ-52–54 היה מפיק בדרך כלל. אם הם ישתחזרו, Qwen3.8-Max היא מודל בעל יכולת גבוהה יותר באופן משמעותי, והפרמייה מוצדקת. קודמתה, Qwen3.7-Max, קיבלה 46 במדד AA — מתחת ל-DeepSeek V4 — ולכן כל הטענה תלויה בקפיצת דור גדולה שאיש צד שלישי לא אישר.

לעומת אלה, יתרונותיו של DeepSeek הם קונקרטיים ולא מותנים: ציון שנבדק, משקלים להורדה, מהירות מוכחת בייצור, ומחיר פגיעת מטמון ש-DeepSeek מתארת כנמוך ביותר. והסף ירד עוד מאז — DeepSeek V4 Flash הגיע ב-31 ביולי במחיר של $0.15 / $0.29 למיליון, מותאם למשימות קידוד וסוכנות, מה שהופך את משפחת DeepSeek לזולה יותר שוב יחסית ל-Qwen משהייתה לפני שבוע.

עלות בפועל: היכן ש-7× באמת נוחת

קחו צנרת ניתוח קוד: 120,000 טוקנים של קונטקסט, 8,000 טוקנים של פלט לכל קריאה.

• DeepSeek V4: 0.12M × $0.435 = $0.052, ועוד 0.008M × $0.87 = $0.007. ≈ $0.059 לכל קריאה.

• Qwen3.8-Max: 0.12M × $2 = $0.24, ועוד 0.008M × $6 = $0.048. ≈ $0.29 לקריאה.

• ב-5,000 קריאות ליום: DeepSeek ≈ $295 ליום; Qwen ≈ $1,440 ליום. בחודש: בערך $8,800 לעומת $43,200.

• אפילו עם קלט המטמון של Qwen במחיר של $0.25/1M, שמפחית את עלות הקריאה לכ-$0.08, התמחור הנמוך במיוחד של DeepSeek לפגיעות מטמון שומר על ההובלה שלה.

הפרש של 34,000 דולר לחודש על פייפליין אחד הוא מספר מהסוג שמכריע בין ארכיטקטורות. כדי להצדיק את Qwen כאן, הוא יצטרך להיות טוב יותר באופן מהותי במשימה — לא באופן שולי — או שתצטרכו מולטימודליות ש-DeepSeek לא יכול לספק.

המקום היחיד שבו החישוב באמת מתהפך הוא הקשרים ארוכים מאוד. אם ההנחיות שלך מגיעות בשגרה למאות אלפי טוקנים וספק החלופי שלך גובה עליהן תוספת, התעריף הקבוע של Qwen יכול לסגור חלק מהפער. אבל הוא מתחיל בפיגור של פי 7 בפלט, אז הוא צריך הרבה עזרה.

פתיחות: שניהם פתוחים עקרונית, אחד פתוח בפועל.

שתיהן הן שורות עם משקלים פתוחים בכוונה, מה שהופך את הבדל התזמון לכל הסיפור. המשקלים של DeepSeek V4 כבר בחוץ — אפשר להוריד, לבצע קוונטיזציה, לכוונן ולשרת אותם היום, והקהילה עושה בדיוק את זה כבר חודשים. המשקלים של Qwen3.8-Max מובטחים תוך שבוע, ועדיין אין כרטיס מודל, רישיון או מאגר. עד שיהיה רישיון, השימוש המסחרי אינו מוגדר רשמית.

ובקנה מידה של דגם דגל, הפתיחות של Qwen היא במידה רבה תיאורטית בכל מקרה: 2.4T הוא בערך 1.2TB ב-4-bit, לעומת כ-141GB ל-H200, כך שצריך שמונה מאיצים מתקדמים או יותר לפני שמגישים טוקן — עם ספירת פרמטרים פעילים שלא פורסמה, מה שהופך את התפוקה לבלתי ניתנת למידול. DeepSeek V4 הוא הרבה יותר מעשי לאירוח עצמי, וזו במידה רבה הסיבה שהוא הפך למודל הפתוח ברירת המחדל.

המודל שהוכרז במקביל,Qwen3.8-27B, הוא התשובה האמיתית של עליבאבא כאן. כמו כן, הוא הולך למשקלים פתוחים ולפי הדיווחים רץ בכ-17GB של VRAM, הוא מתחרה בשטח האמיתי של DeepSeek — מודלים פתוחים לפריסה — ולא בקנה מידה של דגל. זהו השחרור של Qwen שכדאי לעקוב אחריו אם המטרה שלך היא אירוח עצמי.

שאלות נפוצות

האם Qwen 3.8 טוב יותר מ-DeepSeek V4?

{{1}}לא מוכח, ועולה הרבה יותר.{{/1}} {{2}}הנתונים שדיווחה Qwen3.8-Max על עצמה (GPQA Diamond 92.6, Terminal-Bench 2.1 86.6) מצביעים על תקרה גבוהה יותר ממדד ~52–54 המאומת של DeepSeek V4, אבל אף גורם שלישי לא אימת אותם, וקודמתה Qwen3.7-Max השיגה 46 — מתחת ל-DeepSeek.{{/2}} {{3}}DeepSeek מוכח, פתוח, וזול בכ-7× בפלט.{{/3}}

מה יותר זול?

DeepSeek V4, בהחלט. הוא מציג $0.435 / $0.87 לכל 1M (AA משוקלל ~$0.18) לעומת $2 / $6 של Qwen3.8-Max — בערך 4.6× זול יותר בקלט ו-7× בפלט. DeepSeek V4 Flash, שיצא ב-31 ביולי, יורד עוד יותר ל-$0.15 / $0.29.

האם Qwen 3.8 Max הוזל ב-GA?

לראשונה הוא קיבל מחיר אמיתי ובר-תקצוב — $2 / $6 קבועים עבור הקשר של 1M טוקנים, במקום קמפיין הקרדיטים הזמני של יולי עם 90% הנחה. זה אגרסיבי ביחס לדגמי הדגל המערביים הפרמיום, אבל גבוה בהרבה מהתעריפים של DeepSeek.

מה Qwen 3.8 מציעה ש-DeepSeek V4 לא מציעה?

מולטימודליות טבעית — קלט טקסט, תמונה ווידאו, עם ציונים של 92.1 ב-OmniDocBench (לפי דיווח עצמי) לניתוח מסמכים ו-86.1 ב-OSWorld-Verified להפעלת GUI — בתוספת הקשר של 1M-טוקנים המחויב בתעריף קבוע ללא תוספת עבור הנחיה ארוכה. DeepSeek V4 ממוקד בטקסט, כך שעבור עומסי עבודה של תמונה, וידאו או צילום מסך, הוא אינו תחליף בכל מחיר.

לאיזה מהם יש ביצועי קידוד טובים יותר?

קשה להשוואה ישירה, מכיוון שמדדי הביצוע המדווחים שונים. DeepSeek V4 מדווח על SWE כ-80.6% עם ההשקה; Alibaba מדווחת על FrontierSWE 73.5 ו-Terminal-Bench 2.1 86.6 עבור Qwen. אלה מבחנים שונים עם עקומות קושי שונות, ושניהם מדווחים על ידי הספקים, כך שאף אחד מהם אינו מכריע. ציון המדד העצמאי של DeepSeek הוא האות האמין יותר הזמין.

האם אני יכול לארח את שניהם בעצמי?

DeepSeek V4 כן — המשקלים פורסמו ופרוסים באופן נרחב. Qwen3.8-Max עדיין לא, ולא מעשי אפילו אחרי השחרור: ~1.2TB ב-4-bit דורש שמונה GPUs או יותר מסוג H200-class, וללא רישיון שפורסם. Qwen3.8-27B שהוכרז במקביל (לפי הדיווחים ~17GB של VRAM) הוא האפשרות הריאלית של Qwen לאירוח עצמי.

באיזה כדאי לי להשתמש היום?

DeepSeek V4 מתאים כמעט לכל עומס עבודה רגיש לעלות של טקסט או קוד — הוא מוכח, פתוח, מהיר, וזול בסדר גודל בממוצע משוקלל. בחרו ב-Qwen3.8-Max כאשר אתם זקוקים לקלט מולטימודלי או להקשר של מיליון טוקנים בתעריף קבוע, ואימותתם על המשימות שלכם שפער היכולות מצדיק עלות פלט גבוהה בערך פי 7.

שורה תחתונה

Qwen 3.8 מול DeepSeek V4היא ההשוואה שבה תמחור ה-GA של Qwen פועל לרעתו. כל מאמר אחר בסדרה זו יכול להצביע על $2 / $6 כמספר האגרסיבי שמתמחר מחדש את הגבול. כאן הוא האופציה היקרה — פי 4.6 מתעריף הקלט של DeepSeek ופי 7 מתעריף הפלט שלו — מול מודל שמקבל דירוג עצמאי, פתוח היום, מהיר וזול מספיק שרוב הצוותים אף פעם לא חושבים על החשבון שלו.

התשובות האמיתיות של Qwen3.8-Max הן מודאליות וקונטקסט: תמונות ווידאו ש-DeepSeek לא מטפל בהן, וחלון של מיליון טוקנים במחיר שטוח. אלה הם מבדלים אמיתיים, ולצינורות עיבוד של מסמכים או צילומי מסך הם מכריעים בלי קשר למחיר. אבל כתר הערך הגולמי מעולם לא היה על הפרק, והגעתה של DeepSeek V4 Flash ב-31 ביולי במחיר של $0.15 / $0.29 דחפה את הרף עוד יותר למטה. עקבו אחרי שני אירועים: הציון העצמאי הראשון של Qwen3.8-Max במדד Intelligence Index — שיגיד לנו אם הפרמיה קונה יכולת אמיתית — ומשקלי Qwen3.8-27B, ששם Alibaba תתחרה בפועל מול DeepSeek. עד אז, DeepSeek שומרת על הכתר, ו-Qwen היא המודל שמוסיפים עבור המודאליות ש-DeepSeek לא יכולה להגיע אליהן.