DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash kontra Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Porównanie DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (0,18 USD / 1M tokenów (≈ 0,70 zł)) i Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,44 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | |
|---|---|---|
| Dostawca | DeepSeek | Qwen |
| Wejście | 0,18 USD / 1M tokenów (≈ 0,70 zł) | 0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,44 zł) |
| Wyjście | 1,98 USD / 1M tokenów (≈ 7,81 zł) | 2,63 USD / 1M tokenów (≈ 10,33 zł) |
| Odczyt z cache | 0,06 USD / 1M tokenów (≈ 0,25 zł) | 0,42 USD / 1M tokenów (≈ 1,65 zł) |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 262 144 |
| Maks. wyjście | 943 718 | 235 929 |
| Wejście | text, image | image, text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 10 wrz 2026 | 14 paź 2025 |
Najważniejsze różnice
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash jest o 80% tańszy na tokenach wejściowych.
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash jest o 24% tańszy na tokenach wyjściowych.
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash przyjmuje 4.0× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
- Tylko DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00117 USD z DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash i 0,00219 USD z Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.
Szczegółowo
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash to model skupiony na tekście od DeepSeek, wydany 2026-09-10. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct pochodzi od Qwen i został wydany wcześniej, 2025-10-14. Oba są wymienione w kategorii tekstowej na api14 i oba przyjmują dane wejściowe w postaci tekstu i obrazu, zwracając dane wyjściowe w postaci tekstu, więc żaden nie jest ograniczony do zwykłych promptów tekstowych.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i obsługi rozumowania. DeepSeek V4.1 Flash oferuje okno kontekstu wynoszące 1048576 tokenów, podczas gdy Qwen3 VL 8B Instruct oferuje 262144 tokeny, więc DeepSeek daje około cztery razy więcej miejsca na długie dokumenty, duże bazy kodu lub rozbudowane rozmowy. DeepSeek jest także jedynym z tych dwóch, który udostępnia kontrolki rozumowania, w tym reasoning, reasoning_effort i include_reasoning, wraz z dodatkowymi parametrami próbkowania, takimi jak min_p, top_a i parallel_tool_calls. Qwen3 VL 8B Instruct obsługuje węższy zestaw parametrów, choć nadal obejmuje on podstawy: temperature, top_p, top_k, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop oraz parametry kar. Oba obsługują wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane dane wyjściowe, więc to nie jest czynnik rozstrzygający. Jeśli chodzi o cenę, DeepSeek jest tańszą opcją zarówno dla danych wejściowych, jak i wyjściowych.
W większości codziennej pracy wybór sprowadza się do tego, ile kontekstu i kontroli potrzebujesz. Jeśli wprowadzasz długie pliki PDF, repozytoria z wieloma plikami, długie transkrypcje lub cokolwiek, co w innym przypadku wymagałoby dzielenia na fragmenty, DeepSeek V4.1 Flash jest naturalnym wyborem ze względu na znacznie większe okno. Jeśli chcesz mieć jawne ustawienia wysiłku rozumowania albo dostrajasz próbkowanie za pomocą min_p i top_a, DeepSeek również jako jedyny udostępnia te opcje. Qwen3 VL 8B Instruct jest rozsądnym wyborem do mniejszych, dobrze określonych zadań: pojedynczych obrazów z pytaniem, krótkich dokumentów, klasyfikacji, ekstrakcji lub prostego wywoływania narzędzi, gdy prompt mieści się wygodnie w 262144 tokenach. To model klasy 8B, więc można oczekiwać, że będzie lżejszy, i obsługuje dane wejściowe w postaci obrazu i tekstu tak samo jak DeepSeek.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ brama jest zgodna z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie do punktu końcowego chat completions ze swoim kluczem api14 i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii: użyj deepseek/deepseek-v4.1-flash dla DeepSeek i qwen/qwen3-vl-8b-instruct dla Qwen. Format wiadomości, części zawartości z obrazem, definicje narzędzi i parsowanie odpowiedzi pozostają identyczne, więc możesz budować pod jeden model i podmienić identyfikator, aby porównać wyniki. Pamiętaj tylko, że parametry spoza listy obsługiwanej przez model, takie jak reasoning_effort w Qwen, nie będą stosowane.
Nadal istnieje uzasadnienie dla Qwen3 VL 8B Instruct, mimo że DeepSeek jest tańszy i ma większe okno. Jeśli Twoje obciążenie jest małe i skoncentrowane na obrazach, na przykład opisywanie, odpowiadanie na pytania wizualne lub wyodrębnianie pól ze zrzutu ekranu, model 8B jest więcej niż wystarczający i utrzymuje Twoje żądania proste. Jest to również rozsądna opcja awaryjna, jeśli chcesz uzyskać drugą opinię od innego dostawcy na ten sam prompt, ponieważ możesz uruchomić oba identyfikatory obok siebie i porównać dane wyjściowe tekstu bez zmiany żadnej innej części kodu.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "deepseek/deepseek-v4.1-flash" na "qwen/qwen3-vl-8b-instruct", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4