GPT-6 Sol kontra DeepSeek V4 Pro: dwunastopunktowa różnica w indeksie przy czterokrotnie wyższej cenie

Here is the arithmetic nobody puts on a launch page. DeepSeek V4 Pro scores 36 on Artificial Analysis's Intelligence Index. GPT-6 Sol scores 48. GPT-6 Sol costs $2.00 per million input tokens and $10.00 per million output. DeepSeek V4 Pro costs $1.32 and $3.96 on the same board — and its own published rate card, converted, comes to roughly $0.42 and $0.87. So the twelve-point gap between GPT-6 Sol and DeepSeek V4 Pro is bought at somewhere between one and a half and four times the price depending on whose rate card you read, and the model on the cheaper side is the one you can download and run yourself.

Na tym polega cała decyzja i jest ona naprawdę bliższa, niż sugeruje tablica wyników. DeepSeek V4 Pro zadebiutował 13 sierpnia 2026 r. jako model typu mixture-of-experts na licencji MIT, mający łącznie 1,6 biliona parametrów i 49 miliardów aktywnych na token. GPT-6 Sol trafił na rynek 22 września 2026 r. jako model frontierowy o zamkniętych wagach, o połowę tańszy od swojego poprzednika. Jeden to towar, który możesz hostować; drugi to zdolność, którą wynajmujesz. Oba mają okno kontekstowe o długości miliona tokenów. Oba są modelami rozumującymi. Żaden z nich nie jest oczywiście złym zakupem.

Liczba, która o tym decyduje

Zacznijmy od tego, co zgadzają się obaj dostawcy: kontekst. DeepSeek V4 Pro ma okno kontekstowe 1M z maksymalnym wyjściem 384K. GPT-6 Sol jest podawany przez Artificial Analysis na 872 000 tokenów wobec pułapu 1,05M, a gdzie indziej w materiałach OpenAI widnieje limit wyjścia 128K. DeepSeek daje trzy razy więcej miejsca na wyjście i porównywalne okno wejściowe.

Następnie to, co ma tylko jeden z nich: klif ponownej wyceny przy długim kontekście. Stawka $2/$10 GPT-6 Sol utrzymuje się poniżej 272 000 tokenów wejściowych. Powyżej tego progu całe żądanie jest wyceniane od nowa — koszt wejścia w przybliżeniu podwaja się do $4, a koszt wyjścia rośnie o połowę, do około $15. DeepSeek V4 Pro nie ma odpowiednika takiego progu; jego publikowane stawki obowiązują w całym oknie, z harmonogramem szczytu i poza szczytem wprowadzonym 17 sierpnia, który zmienia cenę w zależności od pory dnia, a nie od długości kontekstu.

Połącz to wszystko, a porównanie odwraca się na wyższym końcu zakresu. Żądanie DeepSeek V4 Pro przenoszące 400 tys. tokenów kontekstu kosztuje według normalnej stawki. To samo żądanie w GPT-6 Sol kosztuje około dwa razy więcej niż cena bazowa. Jeśli Twoje obciążenie ma z natury charakter długiego kontekstu — analiza dokumentów, agenci obsługujący duże repozytoria, rozumowanie na rozbudowanych transkrypcjach — rzeczywista różnica cen między tymi dwoma modelami jest znacznie większa, niż sugerują $2 wobec $1.32.

Gdzie DeepSeek V4 Pro jest naprawdę konkurencyjny

Wyniki DeepSeek w zakresie zadań agentowych i kodowania nie są kompromisem budżetowym. Na podstawie liczb opublikowanych przez dostawcę:

• Terminal-Bench 2.1 — DeepSeek V4 Pro 87,9

• Toolathlon-Verified — DeepSeek V4 Pro 74.1

• DeepSWE — DeepSeek V4 Pro 62.7

• SWE-bench Verified — DeepSeek V4 Pro 80,6

• AA Intelligence Index — DeepSeek V4 Pro 36, sklasyfikowany na 8. miejscu spośród 114 zmierzonych modeli

• Szybkość generowania — DeepSeek V4 Pro 67,8 tokenów/s

• Licencja — MIT, otwarte wagi, możliwość samodzielnego hostowania

Ranking Index zasługuje na drugie spojrzenie. Trzydzieści sześć punktów plasuje DeepSeek V4 Pro na ósmym miejscu spośród 114 modeli w zestawieniu, co jest mocną pozycją dla modelu z wagami do pobrania i licencją MIT. Luka do GPT-6 Sol jest realna, ale to luka między „bardzo dobrym” a „frontierem”, a nie między „użytecznym” a „nieużytecznym”.

Licencja MIT to element, który nie ma odpowiednika w GPT-6 Sol. Jeśli Twoim ograniczeniem jest rezydencja danych, wdrożenie air-gapped, koszt za token, który przy wysokim wykorzystaniu spada do zera, albo po prostu niechęć do tego, by wycofanie produktu przez dostawcę stało się wydarzeniem migracyjnym, DeepSeek V4 Pro jest jedynym z tych dwóch, który odpowiada na to pytanie. GPT-6 Sol jest dostępny wyłącznie przez API i tak pozostanie.

Gdzie GPT-6 Sol wysuwa się na prowadzenie

Dwanaście punktów Index to duża przewaga na tym końcu tabeli. GPT-6 Sol zajmuje 18. miejsce na 212 zmierzonych modeli w porównaniu z 8. miejscem DeepSeeka na 114, a pozycję tę osiąga dzięki zestawowi opublikowanych przez dostawcę wyników agentowych, których DeepSeek nie kwestionuje:

• AutomationBench — GPT-6 Sol 33,2% przy 0,27 USD za zadanie

• Ostatni egzamin agentów — GPT-6 Sol 56,4%

• DeepSWE v1.1 — GPT-6 Sol 68,8%

• OSWorld 2.0 — GPT-6 Sol 60,5%

• Szybkość generowania — GPT-6 Sol 104,4 tokenów/s, w porównaniu z 67,8 DeepSeek V4 Pro

Są to dane raportowane przez dostawców, a OpenAI uruchomiło własny zestaw testowy, więc traktuj je jako twierdzenia, a nie pomiary. Warto zapamiętać dwa zastrzeżenia. OpenAI użyło opublikowanych wyników konkurentów w kilku wierszach, zamiast ponownie uruchomić model konkurenta, a punkt OpenAI na wykresie Agents' Last Exam dla Claude Fable 5.1 nie obejmuje fallbacków Opus 5, które uruchomiły się w około 40% zadań. Żadne z tych zastrzeżeń nie dotyczy bezpośrednio porównania z DeepSeek, ale są powodem, by całą tabelę traktować z rezerwą.

Niezależny odczyt jest bardziej wyważony niż ten któregokolwiek z dostawców. Artificial Analysis ustaliło, że GPT-6 Sol w przybliżeniu o połowę zmniejsza koszt na zadanie w porównaniu z GPT-5.6 Sol, jednocześnie dając mieszankę zysków i regresji — w tym regresji w GDPval-AA v2.1. Model, który w niektórych miejscach wymienia zdolności na dużą redukcję kosztów, to model, który zmienia to, na co cię stać, a nie taki, który wszędzie podnosi pułap.

A profil opóźnień GPT-6 Sol to prawdziwy problem. Czas do pierwszego tokenu wynosi 107,18 sekundy wobec mediany w rankingu na poziomie 3,87. To najwolniejszy pierwszy token w rankingu, i to z ogromną przewagą. DeepSeek V4 Pro też nie jest szybkim modelem, ale nie znajduje się w tym przedziale, a w przypadku każdej interaktywnej powierzchni ta różnica dyskwalifikuje tylko w jednym kierunku.

Otwarte wagi kontra wynajęty frontier

To wymiar, w którym te dwa modele tak naprawdę nie konkurują ze sobą. DeepSeek V4 Pro to MoE o 1,6 bln parametrów i 49 mld aktywnych parametrów, na licencji MIT, do pobrania. Oznacza to stały koszt, który przy dużej skali amortyzuje się do zera, wdrożenie, które kontrolujesz, oraz model, którego nie można wycofać spod ciebie. Oznacza to również, że utrzymujesz stos obsługi, płacisz rachunek za GPU i odpowiadasz za każdą regresję.

GPT-6 Sol to odwrotna transakcja. Płacisz za token na zawsze, zyskujesz możliwości na najwyższym poziomie bez posiadania sprzętu, a OpenAI może zmienić cenę, stawki albo dostępność jednym wpisem na blogu — tak jak zrobiła 22 września, gdy obniżyła o połowę cenę swojego flagowego produktu. Nie ma wersji GPT-6 Sol, którą można przypiąć.

Właściwy sposób myślenia o tym to nie „co jest lepsze”, lecz „które ryzyko wolisz”. Ryzyko dostawcy kontra ryzyko operacyjne. Dla startupu bez zespołu infrastruktury i przy zmiennym ruchu API jest oczywiście właściwym wyborem. Dla organizacji z istniejącymi mocami GPU, granicą zgodności albo obciążeniem, którego wolumen czyni cenę za token absurdalną, otwarte wagi wygrywają już na samej ekonomii, a dwanaście punktów Index to cena, którą warto zapłacić.

Jeśli chcesz przestać wybierać

Istnieje wersja tej decyzji, która nie wymaga zobowiązania. DeepSeek V4 Pro jest dostępny w OrcaRouter w cenie katalogowej DeepSeek, w modelu pass-through, co oznacza, że zmiana stawek DeepSeek — w tym harmonogram szczytowy i poza szczytowy — jest odzwierciedlana po naszej stronie tego samego dnia, a nie dopiero po ponownych negocjacjach resellera. GPT-6 Sol nie znajduje się w naszym katalogu na dzień pisania tego tekstu; jest dostępny przez własne API OpenAI, więc trasa obejmująca oba oznacza jeden klucz dla DeepSeek V4 Pro i bezpośrednią integrację z OpenAI.

Ten podział jest wart zachowania z konkretnego powodu: te dwa modele zawodzą w różny sposób. Wdrożenie z otwartymi wagami zawodzi, gdy zawodzi twój sprzęt; API zawodzi, gdy zawodzi dostawca. Automatyczne przełączanie awaryjne między dostawcami to właśnie to, co zamienia je w gorsze popołudnie zamiast awarii, a możliwość przeniesienia trasy między tanim modelem o wysokiej przepustowości a drogim i ostrożnym poprzez edycję konfiguracji, a nie ścieżki kodu, pozwala podążać za krzywą cenową, zamiast obstawiać ją na ślepo.

Kto powinien wybrać, które

Wybierz DeepSeek V4 Pro, jeśli masz infrastrukturę, granicę zgodności lub problem z wolumenem. Jest na licencji MIT, zajmuje ósme miejsce spośród 114 w niezależnym indeksie, oferuje 384K przestrzeni wyjściowej, a jego cennik nie ma klifu kontekstowego. To właściwa odpowiedź dla każdego, dla kogo wiążącym ograniczeniem jest koszt w skali lub kontrola nad wdrożeniem, a dwunastopunktowa różnica względem GPT-6 Sol jest tego ceną.

Wybierz GPT-6 Sol, jeśli potrzebujesz czołówki, a twój kontekst mieści się poniżej 272K tokenów. Osiąga wynik 48 w porównaniu z 36, generuje tokeny około 50% szybciej, a przy cenie $2/$10 to najtańszy flagowy model, jaki OpenAI kiedykolwiek stworzyło. Tylko wiedz, co kupujesz: stu-sekundowe oczekiwanie na pierwszy token, poziom długiego kontekstu, który podwaja stawkę, oraz model, którego niezależna ocena to mieszanka postępów i regresji, a nie czysty krok naprzód.

A jeśli odpowiedź brzmi: „oba, w zależności od żądania”, to nie jest to niezdecydowanie. To właściwa architektura dla rynku, na którym dwaj dostawcy obniżyli o połowę ceny swoich flagowych produktów w odstępie nie większym niż sześć tygodni, a żaden z nich nie stanął w miejscu.