GPT-5.5 лучше для большинства задач, если важны агентское кодирование, стабильность и мультимодальность. DeepSeek V4 выигрывает по цене и open-source-доступу, но по ключевым прикладным метрикам GPT-5.5 чаще впереди.
Для агентского и прикладного кодинга GPT-5.5 выглядит сильнее: он выше на SWE-bench Verified и заметно впереди на Terminal-Bench 2.0. DeepSeek V4 конкурентен в программировании и может быть очень выгоден по цене, но по стабильности и сложным многошаговым задачам чаще уступает.
Какая модель дешевле?+
DeepSeek V4 значительно дешевле по API и ориентирован на более низкую стоимость инференса. В найденных источниках разница оценивается примерно в 7–8 раз и местами даже больше, но конкретная цена зависит от режима и провайдера.
У кого лучше мультимодальность?+
GPT-5.5 лучше подходит для мультимодальных сценариев, потому что у него есть поддержка image input. В сравнительной таблице DeepSeek V4 Pro указан без image input, поэтому для задач с изображениями GPT-5.5 предпочтительнее.
Что выбрать для длинного контекста?+
Обе модели заявляют контекст до 1 млн токенов, но DeepSeek V4 позиционируется как более дешевый вариант для очень длинных запросов. GPT-5.5 при этом сильнее в сложных рабочих сценариях и лучше подходит, если длинный контекст нужно не только хранить, но и надежно обрабатывать.
Есть ли у DeepSeek V4 преимущество для self-hosting?
90.1
GPT-5.5
93.6
Arena Elo
DeepSeek
58
GPT-5.5
60
Средний балл: DeepSeek 77.3vsGPT-5.5 83.2
* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.
+
Да, это одно из его ключевых преимуществ, потому что DeepSeek V4 доступен как open-source/open-weights вариант. Для команд, которым важны собственная инфраструктура, контроль и снижение затрат, это может быть решающим фактором.
GPT-5.5 и DeepSeek V4 — это два разных ответа на один и тот же запрос рынка: получить модель фронтирного уровня с большим контекстом, сильным кодингом и приемлемой стоимостью. По свежим сравнительным данным GPT-5.5 чаще лидирует в прикладных и агентских задачах. На SWE-bench Verified он набирает 88.7% против 80.6% у DeepSeek V4 Pro, а на Terminal-Bench 2.0 — 82.7% против 67.9%. Это важный разрыв для сценариев, где модель должна не просто писать код, а планировать действия, вызывать инструменты и устойчиво проходить многошаговые пайплайны. По GPQA Diamond GPT-5.5 тоже впереди: 93.6% против 90.1%.
DeepSeek V4 сильнее всего выглядит в экономике использования. Источники указывают, что он заметно дешевле GPT-5.5 по API, а в ряде сравнений разница оценивается как 7–8x и даже выше. Для высоких объемов запросов, self-hosting и сценариев, где стоимость токена критична, это может перевесить небольшой разрыв в качестве. Дополнительный плюс DeepSeek V4 — open-source/open-weights подход, который дает больше свободы для развертывания и кастомизации.
По функциональности GPT-5.5 выглядит более универсальным. В сравнительных материалах он указан как модель с поддержкой image input, тогда как у DeepSeek V4 Pro эта возможность не отмечена. Это делает GPT-5.5 более удобным выбором для мультимодальных задач, смешанных рабочих процессов и продуктовых сценариев, где важны качество, предсказуемость и интеграция в экосистему OpenAI.
Если смотреть на выбор для большинства пользователей и команд, GPT-5.5 лучше как основная универсальная модель: сильнее в агентском коде, надежнее в сложных рабочих цепочках и шире по возможностям. DeepSeek V4 лучше, когда приоритеты — цена, открытые веса и возможность контролировать инфраструктуру. При ограниченном бюджете он дает очень сильное соотношение цены и качества; при требованиях к максимальной надежности и мультимодальности предпочтительнее GPT-5.5.