Qwen 4 Max vs DeepSeek V4 Pro: 95 miliar parameter aktif berbanding 49 miliar

Pengumuman Qwen 4 Max di konferensi Yunqi pada 22 September 2026 hanya memberi industri sebuah nama dan struktur tingkatan dan tidak lebih — tidak ada bobot, tidak ada harga, tidak ada jendela konteks, tidak ada tanggal. DeepSeek V4 Pro telah terdaftar sejak 24 April 2026 sebagai mixture-of-experts 1,6 triliun parameter dengan 49 miliar parameter aktif per token, konteks 1 juta token, dan harga di luar jam sibuk $0,66 per juta token input dan $1,98 per juta token output. Angka yang layak disandingkan bukan jumlah parameter total melainkan jumlah aktif: Qwen3.8-Max yang terakhir dipublikasikan mengaktifkan 95 miliar parameter per token, kira-kira dua kali lipat dari 49 miliar parameter aktif yang dijalankan DeepSeek V4 Pro, dan satu angka itu menjelaskan sebagian besar selisih harga tiga kali lipat antara kedua laboratorium sebelum satu tolok ukur pun dirujuk.

Dua taruhan berbeda pada sparsitas

Kedua lab membangun model sparse mixture-of-experts. Mereka sangat tidak sepakat soal seberapa sparse seharusnya. Qwen3.8-Max — produk andalan Qwen yang sudah dirilis, dan satu-satunya acuan konkret untuk gambaran seperti apa Qwen 4 Max nantinya — adalah model dengan 2,4 triliun parameter yang mengaktifkan 95 miliar parameter per token, rasio sekitar satu berbanding dua puluh lima. DeepSeek V4 Pro adalah model dengan 1,6 triliun parameter yang mengaktifkan 49 miliar, rasio sekitar satu berbanding tiga puluh tiga, dan menyimpan bobot expert-nya dalam FP4 dengan lapisan atensi, router, dan norm dibiarkan dalam FP8, yang kembali menekan komputasi per token.

Itu bukan perbedaan penyetelan. Itu adalah dua jawaban yang berbeda untuk pertanyaan yang sama — berapa yang seharusnya dihabiskan sebuah model frontier per token:

• Total parameter — Qwen 3.8 unggulan 2,4T versus DeepSeek V4 Pro 1,6T

• Aktif per token — Qwen 3.8 unggulan 95B versus DeepSeek V4 Pro 49B

• Rasio aktivasi — sekitar 1 dari 25 versus sekitar 1 dari 33

• Harga input, di luar jam sibuk — Qwen3.8-Max $2,00 per 1 juta versus DeepSeek V4 Pro $0,66 per 1 juta

• Harga output, di luar jam sibuk — Qwen3.8-Max $6.00 per 1 juta versus DeepSeek V4 Pro $1.98 per 1 juta

• Bobot unggulan — Qwen 3.8 unggulan di bawah lisensi Qwen khusus versus DeepSeek V4 Pro yang diterbitkan di bawah MIT

• Konteks — Qwen3.8-Max 1 juta token versus DeepSeek V4 Pro 1 juta token

• Modalitas — input teks, gambar, dan video Qwen3.8-Max versus DeepSeek V4 Pro yang hanya teks pada daftarnya

• Latensi teramati — waktu ke token pertama p50 Qwen3.8-Max 3,29 detik versus DeepSeek V4 Pro 3,52 detik pada katalog yang sama

Perbedaan sparsitas dan perbedaan harga kali ini menunjuk ke arah yang sama, yang bukan arah yang disarankan oleh jumlah parameter total. Qwen mengaktifkan sekitar dua kali lebih banyak parameter per token dibandingkan DeepSeek dan mengenakan biaya sekitar tiga kali lebih mahal, dan sparsitas saja tidak menutup celah itu. Yang menutup sisanya adalah modalitas: model unggulan Qwen membawa encoder visi dan video, biaya untuk itu dibayar pada setiap permintaan entah ada gambar di dalamnya atau tidak, dan itulah sebabnya tarif input berada di posisinya. DeepSeek V4 Pro menerima teks dan mengembalikan teks, dan harganya seperti model yang hanya melakukan itu.

Satu catatan pembatas perlu ada pada kolom DeepSeek sebelum kolom itu digunakan untuk apa pun. DeepSeek menetapkan harga menurut jadwal sibuk dan non-sibuk: angka $0,66 dan $1,98 adalah tarif non-sibuk, dan selama jendela sibuk — 01:00 hingga 04:00 dan 06:00 hingga 10:00 UTC pada hari kerja, tidak termasuk hari libur nasional Tiongkok — model yang sama menagih $1,32 untuk input dan $3,96 untuk output. Semua waktu lainnya, termasuk semua akhir pekan dan hari libur, adalah non-sibuk. Tarif yang Anda bayar oleh karena itu merupakan fungsi dari kapan trafik Anda berjalan, dan model biaya yang dibangun hanya berdasarkan angka non-sibuk akan salah untuk beban kerja apa pun yang memiliki komponen pagi hari kerja.

Kolom Qwen 4 Max kosong, dan itu bukan kondisi sementara.

Menggoda untuk mengisi perbandingan itu dengan asumsi bahwa Qwen 4 Max akan berada di sekitar angka Qwen 3.8 dan berharga di bawahnya. Lawanlah godaan itu. Alibaba menggambarkan arsitektur Qwen 4 sebagai generasi baru dan mengatakan bahwa model itu sedang dilatih; satu-satunya artefak yang telah dirilis yang menggambarkan arsitektur tersebut adalah Qwen3.8-Flash-Next, yang dirilis sebagai sumber terbuka pada akhir Agustus 2026 dan dilabeli pada kartu modelnya sendiri sebagai pratinjau desain Qwen 4. Ini adalah model utama berparameter 125 miliar dengan 51 miliar parameter embedding N-gram yang mengaktifkan sekitar 6 miliar parameter per langkah, dengan QSA sparse attention, residual bergerbang, dan konteks asli 262.000 token yang dapat diperluas hingga 1 juta.

Jika desain itu dapat diskalakan ke tier Max, jumlah aktif harus tetap berada di kisaran puluhan miliar alih-alih menanjak menuju total DeepSeek — menjaga komputasi per langkah kurang lebih tetap datar seiring bertumbuhnya total parameter adalah inti dari QSA dan embedding N-gram yang dicari alih-alih dihitung secara padat. Itu adalah arah, bukan spesifikasi, dan hal itu tidak boleh dicetak sebagai spesifikasi.

Yang dapat diketahui sekarang adalah asimetri operasional. Model yang sudah ada dapat diukur pada beban kerja Anda; model yang belum ada tidak dapat diukur pada apa pun. Qwen 4 Max dapat dijangkau, saat dirilis, melalui API milik vendor sendiri dan beberapa platform pihak ketiga — rute yang sama yang telah ditempuh setiap produk unggulan Alibaba. Produk ini tidak ada di OrcaRouter hari ini: katalog tidak memiliki entri untuk keluarga Qwen 4. DeepSeek V4 Pro ada di OrcaRouter sekarang, dan begitu pula snapshot bertanggal dari model tersebut.

Reprodusibilitas adalah argumen yang tidak diajukan siapa pun.

DeepSeek merilis snapshot bertanggal dan menjaganya tetap dapat dialamatkan. Katalognya memuat baik pengenal DeepSeek V4 Pro yang mengambang maupun varian yang dipin ke 2026-08-13 — tanggal itu merupakan build yang ditetapkan DeepSeek sendiri sebagai rilis ketersediaan umum. Itu tidak glamor dan lebih penting daripada selisih benchmark bagi siapa pun yang menjalankan harness evaluasi atau pipeline yang dikendalikan kepatuhan: saat Anda memin snapshot, suite regresi Anda mengukur kode Anda, bukan irama rilis vendor.

Generasi Qwen 3.8 melakukan hal yang sama — ada snapshot Qwen3.8-Max bertanggal di katalog yang sama di samping nama yang mengambang — dan tidak ada alasan untuk menganggap Alibaba akan berhenti. Namun, ini adalah sifat dari model yang telah dirilis, dan patut dinyatakan secara terus terang bahwa pada hari Qwen 4 Max diumumkan, ia tidak akan memiliki snapshot untuk dipatok, tidak ada pengenal stabil yang bisa dijadikan acuan pengujian, dan tidak ada cara untuk menjalankan perbandingan sebelum-dan-sesudah pada data Anda sendiri. Perbandingan apa pun yang ingin Anda lakukan, Anda akan melakukannya nanti.

Menjalankan keduanya tanpa menjalankan dua stack

OrcaRouter merutekan DeepSeek V4 Pro sebagai deepseek/deepseek-v4-pro dengan harga $0,66 untuk input dan $1,98 untuk output per juta token, yang merupakan harga daftar di luar jam sibuk milik DeepSeek sendiri yang diteruskan tanpa markup 0%. Bagian terakhir itu di sini lebih berarti dibandingkan di tempat lain dalam kumpulan ini, karena output $1,98 sudah mendekati batas terendah untuk model kelas terdepan: margin platform bahkan sepuluh persen akan menjadi seperlima dari selisih antara model ini dan alternatif kelas menengah, dan pada markup 0% tarif yang Anda lihat di halaman adalah tarif yang diterbitkan DeepSeek — termasuk pembagian jam sibuk dan luar jam sibuk, yang diteruskan sesuai jadwal yang sama alih-alih dirata-ratakan menjadi tarif tetap.

Endpoint yang sama membawa keluarga Qwen 3.8 — Qwen3.8-Max, Qwen3.8-Flash, dan Qwen3.8-27B — di samping DeepSeek V4 Pro pada satu API yang kompatibel dengan OpenAI dengan hampir 200 model, dengan failover otomatis ketika jalur penyedia menurun dan DSL perutean untuk membuat pemilihannya eksplisit alih-alih melakukan hard-coding. Jika DeepSeek memangkas tarifnya, perubahan itu langsung masuk ke kunci Anda pada hari yang sama, karena tidak ada lapisan margin yang bisa membuat pemangkasan itu tertahan di belakangnya. Ketika tier Qwen 4 dirilis, katalog yang sama pula yang akan menampilkannya.

Ke mana ini membawamu

DeepSeek V4 Pro memenangkan perbandingan ini karena lawannya tidak bertanding, dan ada baiknya kita tepat soal alasannya alih-alih mempercantiknya. Model ini lebih murah pada kedua sumbu dengan faktor sekitar tiga, ia mengaktifkan lima kali lebih banyak parameter per token, jendela konteksnya setara, dan ia memiliki snapshot bertanggal yang bisa Anda pin. Qwen 4 Max hanya punya nama tier dan slot konferensi.

Perbandingan yang benar-benar aktif adalah DeepSeek V4 Pro melawan Qwen3.8-Max, dan ini adalah pertukaran yang nyata, bukan kekalahan telak: DeepSeek adalah model hanya-teks dengan harga sekitar sepertiga, dengan bobot yang diterbitkan di bawah MIT dan profil aktivasi per token yang lebih ramping, dan model unggulan Qwen menerima masukan gambar dan video masing-masing pada $2.00 dan $6.00. Pilihlah berdasarkan modalitas dan biaya terukur per tugas yang selesai, bukan berdasarkan jumlah parameter, dan jalankan kembali perbandingan saat Alibaba menerbitkan kartu model — pada titik itu pertanyaan yang menarik adalah apakah Qwen 4 Max menetapkan harga kemampuan multimodalnya di atas tarif teks DeepSeek dengan selisih yang lebih kecil daripada yang dilakukannya saat ini.