Qwen 3.8 vs DeepSeek V4: De Waardekoning behoudt zijn kroon

Gedurende het grootste deel van 2026, DeepSeek V4 is het referentiepunt geweest voor wat AI-capaciteit zou moeten kosten: open gewichten vandaag beschikbaar, een onafhankelijk gemeten Artificial Analysis Intelligence Index van ~52–54, en prijzen van $0.435 / $0.87 per miljoen tokens, waardoor elk premium vlaggenschip als een luxe aankoop leek.

Toen Qwen3.8-Max op 19 juli werd gepreviewd met een campagne van 90% korting op credits en zonder gepubliceerd tarief, was het onmogelijk om te weten of Alibaba van plan was om op prijs te concurreren. Nu weten we het. Qwen3.8-Max werd op 3 augustus 2026 algemeen beschikbaar tegen $2 / $6 per miljoen tokens — agressief vergeleken met premiummodellen zoals Fable 5 en Opus, maar ongeveer 4,6× het invoertarief van DeepSeek en 7× het uitvoertarief. Dit is de enige vergelijking in de reeks waar de GA-prijs van Qwen niet het goede nieuws is.

Een opmerking voor builders — de snelste manier om dit op te lossen is om beide te draaien op je eigen prompts. OrcaRouter biedt 200+ modellen achter één OpenAI-compatibel endpoint, zodat je Qwen 3.8 Max tegen DeepSeek V4 kunt laten strijden op dezelfde taak zonder twee SDK's aan te sluiten.

TL;DR-oordeel. DeepSeek V4 blijft de prijs-prestatiekoning, en GA heeft dat niet veranderd — het bevestigde dit. DeepSeek is ~7× goedkoper op output, onafhankelijk gescoord op ~52–54, met open gewichten en vandaag downloadbaar, snel, en ondersteund door een extreem lage cache-hitprijs. Qwen3.8-Max antwoordt met een veel grotere schaalambitie, een 1M-token flat-rate-context, native multimodaliteit die DeepSeek mist, en een zelfgerapporteerde benchmarktabel met als blikvangers Terminal-Bench 2.1 86.6 en GPQA Diamond 92.6. Maar het heeft geen onafhankelijke score, geen bekendgemaakt aantal actieve parameters, en geen vrijgegeven gewichten. Als je naar Chinese open modellen kijkt vanwege kostenefficiëntie, wint DeepSeek ronduit. Qwen wint alleen als je multimodaliteit of de 1M flat-context zo nodig hebt dat je er 7× voor wilt betalen.

Belangrijkste conclusies

• DeepSeek V4 is dramatisch goedkoper: $0.435 / $0.87 per 1M (AA blended ~$0.18) tegen Qwen3.8-Max's $2 / $6. Dat is ~4.6× op input en ~7× op output.

• DeepSeek is onafhankelijk beoordeeld met een AA Intelligence Index van ~52–54. Qwen3.8-Max blijft onbeoordeeld door elke externe beoordelaar.

• De gewichten van DeepSeek zijn vandaag downloadbaar. Die van Qwen worden binnen de week beloofd, maar er is nog geen licentie of repository.

• De echte voordelen van Qwen zijn modaliteit en context: tekst/beeld/video-invoer en een 1M-token venster tegen een vast tarief zonder toeslag voor lange prompts. DeepSeek V4 is tekstgericht.

• Qwen's zelfgerapporteerde tabel is sterk — Terminal-Bench 2.1 86.6, GPQA Diamond 92.6, FrontierSWE 73.5 (tegenover 40.7 van een voorganger) — maar niet geverifieerd, vergeleken met DeepSeek's leveranciers-SWE-cijfer van ~80.6% bij de release.

• De DeepSeek-familie werd nog goedkoper. DeepSeek V4 Flash werd op 31 juli uitgebracht voor $0.15 / $0.29, waarmee de ondergrens voor codeer- en agentwerk nog lager werd gelegd.

Nauwkeurigheidsnotitie: alle kwaliteitscijfers van Qwen3.8-Max zijn door Alibaba gerapporteerd en niet door derden geverifieerd. De index van DeepSeek V4 is afkomstig van Artificial Analysis; het SWE-cijfer is door DeepSeek gerapporteerd bij de release. De Qwen-prijzen betreffen de GA-tarievenkaart en vervangen de preview-korting van juli.

De specificaties en prijs, naast elkaar

Hier zijn de harde gegevens, elk cijfer met vermelding van de bron.

• Maker / status — Qwen3.8-Max: Alibaba; GA (3 augustus 2026); DeepSeek V4: DeepSeek; uitgebracht in april 2026

• Architectuur — Qwen3.8-Max: ~2,4T totaal, sparse MoE (actieve parameters nog niet bekendgemaakt); DeepSeek V4: open-weight MoE (V4 / V4 Pro-lijnen)

• Contextvenster — Qwen3.8-Max: 1M tokens, vast tarief (983,616 met denken; maximale output 131,072); DeepSeek V4: Lange context, tekstgericht

• Modaliteiten — Qwen3.8-Max: Tekst, afbeelding, video in → tekst uit; DeepSeek V4: Tekstgericht

• AA Intelligence Index — Qwen3.8-Max: Nog niet gescoord; DeepSeek V4: ~52–54 (Artificial Analysis)

• Coderen — Qwen3.8-Max: Terminal-Bench 2.1 86.6, FrontierSWE 73.5 (gerapporteerd door Alibaba); DeepSeek V4: SWE ~80.6% (DeepSeek, bij release)

• Prijzen (in / uit) — Qwen3.8-Max: $2.00 / $6.00 per 1M, vast; gecachete invoer $0.25; DeepSeek V4: $0.435 / $0.87 per 1M (AA gewogen ~$0.18)

• Cache-hit prijs — Qwen3.8-Max: $0.25 per 1M; DeepSeek V4: Extreem laag (DeepSeek)

• Open gewichten — Qwen3.8-Max: Beloofd binnen de week (nog geen licentie); DeepSeek V4: Ja — nu beschikbaar

Twee zaken kaderen deze vergelijking, en in tegenstelling tot de rest van de serie verschoof GA ze niet in het voordeel van Qwen.

Ten eerste, het prijsverschil is het verhaal en het is erg groot. Qwen's $2 / $6 is een werkelijk agressieve prijs wanneer je het vergelijkt met Claude Fable 5 tegen $10 / $50 of Opus tegen een gemengde ~$3.85. Afgezet tegen DeepSeek V4's $0.435 / $0.87 is het duur. Op een gemengde basis schat Artificial Analysis DeepSeek op ongeveer $0.18 per 1M — een orde van grootte onder Qwen. Alibaba heeft dit model geprijsd om de westerse frontiermodellen te onderbieden, niet om DeepSeek te verslaan, en de cijfers maken die bedoeling duidelijk.

Ten tweede, DeepSeek heeft zowel het geloofwaardigheidsvoordeel als het prijsvoordeel, wat ongewoon is. Normaal gesproken is het goedkope model het onbewezen model. Hier heeft DeepSeek V4 een onafhankelijke AA-index van ~52–54 en gewichten die iedereen kan downloaden en testen, terwijl Qwen3.8-Max een leverancierstabel en een belofte heeft. Dus een koper die voor DeepSeek kiest, ruilt geen bewijs in voor besparingen — ze krijgen beide. Het tegenargument van Qwen moet capaciteit en modaliteit zijn, en het moet groot genoeg zijn om een 7× outputpremie te rechtvaardigen.

Wat Qwen daadwerkelijk biedt voor de premium

Het eerlijke pleidooi voor Qwen3.8-Max boven DeepSeek V4 berust op drie dingen, waarvan geen enkele de prijs is.

Multimodaliteit. Qwen3.8-Max verwerkt afbeeldingen en video native en rapporteert OmniDocBench 1.5 92.1 op documentparsing en OSWorld-Verified 86.1 op het besturen van een echte desktop-GUI. DeepSeek V4 is tekstgericht. Als uw werkzaamheden schermafbeeldingen, gescande pdf's, grafieken of video omvatten, is dit geen voorkeur — het is een harde vereiste waaraan DeepSeek niet voldoet, en de prijsvergelijking wordt irrelevant.

Vast tarief voor 1M context. Qwen rekent dezelfde $2 / $6, ongeacht of de prompt 5.000 of 900.000 tokens bevat. De meeste providers rekenen een toeslag voor lange invoer, juist omdat het serveren ervan duur is. Voor het beoordelen van een hele repository, contractanalyse of synthese van meerdere documenten kan dat vaste tarief belangrijker zijn dan het tarief per token — hoewel de berekening bij 7× de uitvoerprijs van DeepSeek nog steeds in uw voordeel moet uitvallen.

Een hoger potentieel plafond. Dit is de speculatieve. Qwen's zelfgerapporteerde GPQA Diamond 92.6 en Terminal-Bench 2.1 86.6 zijn grensverleggende cijfers, ver boven wat een model met een index van ~52–54 doorgaans produceert. Als ze zich herhalen, is Qwen3.8-Max een aanzienlijk capabeler model en is de meerprijs verdedigbaar. De voorganger Qwen3.7-Max scoorde 46 op de AA-index — onder DeepSeek V4 — dus de hele redenering hangt af van een grote sprong van één generatie die door geen enkele derde partij is bevestigd.

Daartegenover zijn de voordelen van DeepSeek concreet in plaats van voorwaardelijk: een gecontroleerde score, downloadbare gewichten, in productie bewezen snelheid, en een cache-hit-prijs die DeepSeek als extreem laag omschrijft. En de bodem is sindsdien verder gedaald — DeepSeek V4 Flash arriveerde op 31 juli tegen $0.15 / $0.29 per 1M, afgestemd op codering en agentisch werk, waardoor de DeepSeek-familie weer goedkoper wordt ten opzichte van Qwen dan een week geleden.

Kosten in de praktijk: waar 7× daadwerkelijk op uitkomt

Neem een code-analysepipeline: 120.000 tokens aan context, 8.000 tokens aan output per aanroep.

• DeepSeek V4: 0.12M × $0.435 = $0.052, plus 0.008M × $0.87 = $0.007. ≈ $0.059 per aanroep.

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

• Bij 5.000 oproepen/dag: DeepSeek ≈ $295/dag; Qwen ≈ $1.440/dag. Over een maand: ruwweg $8.800 tegenover $43.200.

• Zelfs met Qwen's gecachte invoer van $0,25/1M, waardoor de call wordt gereduceerd tot ~$0,08, houden DeepSeek's eigen extreem lage cache-hit prijzen het voorop.

Een verschil van $34.000/maand op één pipeline is het soort getal dat architectuurbeslissingen bepaalt. Om Qwen hier te rechtvaardigen, zou hij wezenlijk beter moeten zijn in de taak — niet marginaal — of je zou multimodaliteit nodig moeten hebben die DeepSeek niet kan bieden.

De enige plek waar de berekening werkelijk omslaat, is zeer lange contexten. Als uw prompts routinematig oplopen tot honderdduizenden tokens en uw alternatieve provider ze extra in rekening brengt, kan Qwen's vaste tarief een deel van de kloof dichten. Maar het begint 7× achter op output, dus het heeft veel hulp nodig.

Openheid: beide open in principe, één open in feite.

Beide zijn qua opzet open-gewicht lijnen, waardoor het tijdsverschil het hele verhaal is. De gewichten van DeepSeek V4 zijn uit — je kunt ze vandaag downloaden, kwantiseren, finetunen en serveren, en de community doet dat al maanden precies zo. De gewichten van Qwen3.8-Max worden binnen de week beloofd, maar er is nog geen modelkaart, licentie of repository. Zolang er geen licentie is, is commerciële bruikbaarheid formeel onbepaald.

En op vlaggenschipschaal is de openheid van Qwen grotendeels theoretisch: 2.4T is ongeveer 1.2TB bij 4-bit, tegenover ongeveer 141GB per H200, dus acht of meer top-end acceleratoren voordat je een token serveert — met een niet bekendgemaakt aantal actieve parameters dat de doorvoer niet modelleerbaar maakt. DeepSeek V4 is veel beter zelf te hosten, wat een grote reden is waarom het het standaard open model werd.

Het gelijktijdig aangekondigde Qwen3.8-27B is hier het echte antwoord van Alibaba. Het wordt ook open-weights en draait naar verluidt in ongeveer 17GB VRAM. Daarmee concurreert het op DeepSeek's eigen terrein — inzetbare open modellen — in plaats van op vlaggenschipschaal. Dat is de Qwen-release die het bekijken waard is als self-hosting je doel is.

Veelgestelde vragen

Is Qwen 3.8 beter dan DeepSeek V4?

Onbewezen, en het kost veel meer. De door Qwen3.8-Max zelf gerapporteerde cijfers (GPQA Diamond 92.6, Terminal-Bench 2.1 86.6) suggereren een hoger plafond dan de gecontroleerde ~52–54-index van DeepSeek V4, maar geen derde partij heeft ze geverifieerd, en de voorganger Qwen3.7-Max scoorde 46 — onder DeepSeek. DeepSeek is bewezen, open en ~7× goedkoper qua output.

Welke is goedkoper?

DeepSeek V4, overtuigend. Het vermeldt $0,435 / $0,87 per 1M (AA gewogen ~$0,18) tegenover de $2 / $6 van Qwen3.8-Max — ruwweg 4,6× goedkoper op invoer en 7× op uitvoer. DeepSeek V4 Flash, uitgebracht op 31 juli, gaat nog lager met $0,15 / $0,29.

Is Qwen 3.8 Max goedkoper geworden bij GA?

Het kreeg voor het eerst een echte, budgeteerbare prijs — een vast tarief van $2 / $6 over de 1M-token context, ter vervanging van juli's tijdelijke campagne met 90% korting op credits. Dat is agressief ten opzichte van premium Westerse vlaggenschepen, maar ruim boven de tarieven van DeepSeek.

Wat biedt Qwen 3.8 dat DeepSeek V4 niet biedt?

Native multimodaliteit — tekst-, beeld- en video-invoer, met een zelfgerapporteerde OmniDocBench 92.1 voor documentparsing en OSWorld-Verified 86.1 voor GUI-bediening — plus een 1M-token context tegen een vast tarief zonder toeslag voor lange prompts. DeepSeek V4 is op tekst gericht, dus voor workloads met afbeeldingen, video's of schermafbeeldingen is het tegen geen enkele prijs een volwaardig alternatief.

Welke heeft betere programmeerprestaties?

Moeilijk om direct te vergelijken, omdat de gerapporteerde benchmarks verschillen. DeepSeek V4 rapporteert SWE ~80,6% bij release; Alibaba rapporteert FrontierSWE 73,5 en Terminal-Bench 2.1 86,6 voor Qwen. Dat zijn verschillende tests met verschillende moeilijkheidscurves, en beide zijn door de leveranciers gerapporteerd, dus geen van beide geeft uitsluitsel. De onafhankelijke indexscore van DeepSeek is het betrouwbaardere signaal dat beschikbaar is.

Kan ik beide self-hosten?

DeepSeek V4 ja — de gewichten zijn uit en op grote schaal uitgerold. Qwen3.8-Max nog niet, en ook na release praktisch niet: ~1,2 TB in 4-bit vereist acht of meer H200-klasse GPU's, zonder gepubliceerde licentie. De gelijktijdig aangekondigde Qwen3.8-27B (naar verluidt ~17 GB VRAM) is de realistische Qwen-optie voor self-hosting.

Welke moet ik vandaag gebruiken?

DeepSeek V4 voor vrijwel elke kostenbewuste tekst- of codeerworkload — het is bewezen, open, snel en een orde van grootte goedkoper op gemengde basis. Kies Qwen3.8-Max wanneer je multimodale input of een flat-rate context van een miljoen tokens nodig hebt, en je op je eigen taken geverifieerd hebt dat het capaciteitsverschil de ruwweg 7× hogere uitvoerkosten rechtvaardigt.

Kortom

Qwen 3.8 vs DeepSeek V4 is de vergelijking waarin Qwen's GA-prijsstelling in het nadeel werkt. Elk ander artikel in deze serie kan wijzen op $2 / $6 als het agressieve getal dat de frontier opnieuw prijst. Hier is het de dure optie — 4,6× DeepSeek's invoertarief en 7× zijn uitvoertarief — tegenover een model dat onafhankelijk is beoordeeld, vandaag open is, snel is en goedkoop genoeg dat de meeste teams nooit aan de rekening denken.

De echte antwoorden van Qwen3.8-Max liggen in modaliteit en context: afbeeldingen en video die DeepSeek niet aankan, en een venster van één miljoen tokens tegen een vast tarief. Dat zijn echte onderscheidende factoren, en voor document- of screenshot-pijplijnen zijn ze doorslaggevend, ongeacht de prijs. Maar de kroon voor pure waarde was nooit in het geding, en de komst van DeepSeek V4 Flash op 31 juli voor $0,15 / $0,29 duwde de ondergrens nog lager. Let op twee gebeurtenissen: de eerste onafhankelijke Intelligence Index-score voor Qwen3.8-Max — die ons zou vertellen of de meerprijs echte capaciteit oplevert — en de Qwen3.8-27B-gewichten, waarmee Alibaba het daadwerkelijk tegen DeepSeek zal opnemen. Tot die tijd houdt DeepSeek de kroon, en is Qwen het model dat je toevoegt voor de modaliteiten die DeepSeek niet kan bestrijken.