DeepSeek V4 vs Gemini 3.1 Pro — сравнение бенчмарков
DeepSeek — дешевле в 10 раз. Gemini — рекордный контекст 2M и мультимодальность.
Бенчмарки
* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.
Главное отличие
Gemini 3.1 Pro значительно превосходит DeepSeek V3.2 в ключевых бенчмарках: SWE-bench (80.6% vs 67.8%), GPQA Diamond (94.3% vs 79.9%), Arena Elo (1492 vs 1421). DeepSeek лучше в MMLU-Pro (85% vs 80.5%) и стоит в 14 раз дешевле.
Когда выбрать DeepSeek V4
DeepSeek — выбор при ограниченном бюджете. Открытая модель с ценой 0.14 за 1M входных токенов подходит для массовых задач, локального развёртывания и дообучения. Хороший MMLU-Pro показывает сильные общие знания.
Когда выбрать Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro — лучший выбор для максимального качества. GPQA Diamond 94.3% — рекорд среди всех моделей. Контекст 1M токенов и нативная мультимодальность открывают возможности работы с изображениями, видео и длинными документами.
Ожидаемая флагманская open-source модель от DeepSeek. 1 трлн параметров (MoE, ~37 млрд активных), контекст 1 млн токенов, архитектура Engram для условной памяти. Первая фронтирная модель на чипах Huawei Ascend без NVIDIA. Предварительные бенчмарки: SWE-bench 80%+, HumanEval 90%. Ожидаемая цена — в 20–50 раз дешевле западных аналогов. Полный релиз ожидается в апреле 2026.
Тарифы, обзор, бенчмарки →
Флагманская модель Google с контекстом 2 млн токенов и нативной мультимодальностью — текст, изображения, аудио и видео без транскрипции. Лидирует в независимых рейтингах по рассуждениям (GPQA Diamond 94.3%) и ARC-AGI-2. Встроенный sandbox для запуска кода. Лучшее соотношение цена/качество среди фронтирных моделей.
Тарифы, обзор, бенчмарки →