Deepseek V4 Flash против Qwen 3.8 Max

Таблица характеристик

Обе модели доступны через один и тот же OpenAI-совместимый эндпоинт Tokenator — чтобы переключиться между ними, достаточно поменять значение поля model в запросе. Ниже — только те характеристики, которые Tokenator берёт из своей конфигурации маршрутизации, без оценочных суждений.

Качество по доступным бенчмаркам

Значения взяты из данных Artificial Analysis, загруженных в каталог Tokenator для этих моделей. Прочерк означает, что для модели нет загруженных данных по этому индексу.

Различия в назначении

Deepseek V4 Flash

DeepSeek V4 Flash 0731 — это разреженная модель смешанных экспертов от DeepSeek, имеющая 13 миллиардов активных параметров из 284 миллиардов общих. Эта переобученная версия подходит для программирования, логического мышления и рабочих процессов агентов.

Qwen 3.8 Max

Qwen 3.8 Max — флагманская модель Alibaba нового поколения, созданная для сложных задач программирования, аналитики и профессиональной работы. Она отлично подходит для full-stack разработки, анализа данных, автоматизации офисных процессов и выполнения длительных многоэтапных задач.

Оба ID можно указывать в любом инструменте, который умеет работать с произвольным base URL — см. список интеграций.

Расход токенов

Tokenator списывает с лимита ключа (input + output) × множитель модели. У Deepseek V4 Flash множитель 1.1× – 1.3×, у Qwen 3.8 Max — 10×. Если множитель указан диапазоном, значит модель обслуживают несколько апстрим-провайдеров с разной закупочной стоимостью, и итоговый коэффициент зависит от того, кто обработал запрос.

Подробнее о подсчёте — в документации API.

Как переключаться между моделями

curl https://api.tokenator.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-tokenator-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

curl https://api.tokenator.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-tokenator-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-3-8-max",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

Частые вопросы

Читайте дальше