Штруцель
Сообщество
Статьи
Новости
Свежие релизы и обновления
Статьи
Аналитика и разборы
Гайды
Пошаговые инструкции
Обзоры
Сравнения и тесты
Туториалы
Практические уроки
Модели
Текстовые
GPT, Claude, Gemini и другие
Изображения
Midjourney, DALL-E, FLUX
Код
Copilot, Cursor, Windsurf
Видео
Sora, Runway, Kling
Музыка
Suno, Udio
Инструменты
Генератор промптов
Для ChatGPT, Claude, Midjourney
Переводчик ошибок
Объяснение на русском
Рерайтер текста
Перефразирование с ИИ
GPT-чат
Бесплатно, без VPN
Промпт-Баттл
Два ИИ спорят
SEO-аудит
Проверка сайта
Хабы
Claude Code
IDE-агент Anthropic
ChatGPT
OpenAI GPT-5
Midjourney
Генерация картинок
Cursor
AI-IDE
Gemini
Google AI
Все хабы
16 брендов ИИ
Рейтинги
Бесплатные
ИИ с бесплатным доступом
Бюджетные
Самые дешёвые по $/1M
Работают в РФ
Без VPN и иностранной карты
Для кода
По SWE-Bench и HumanEval
Для картинок
Midjourney, FLUX, DALL-E
Для видео
Sora, Veo, Kling, Runway
Для музыки
Suno, Udio, MusicGen
Для голоса
ElevenLabs, Whisper
Все рейтинги
15 подборок по задачам
Аналитика
Сравнение моделей
Бенчмарки, цены, вердикт
Хронология моделей
Таймлайн и граф релизов
Shtruzel
Сообщество
Новости
Статьи
Модели
Инструменты
Рейтинги
Аналитика
Сервисы
Хабы16
Claude CodeChatGPTCursorMidjourneyElevenLabsGeminiGitHub CopilotWindsurfPerplexityGrokYandexGPTGigaChatStable DiffusionFLUXDeepSeekKling
Тёмная тема
ShtruzelShtruzel

Каталог, рейтинги и обзоры нейросетей. Бенчмарки, цены, возможности 70+ AI-моделей.

info@shtruzel.ruTelegram-канал

Каталог

  • Для текста
  • Для картинок
  • Для видео
  • Для музыки
  • Для голоса
  • Для кода
  • Все модели
  • Хабы брендов

Рейтинги

  • Бесплатные
  • Самые дешёвые
  • Работают в РФ
  • Для программистов
  • Для рассуждений
  • Длинный контекст
  • Все рейтинги →

Контент

  • Статьи и гайды
  • Сообщество
  • Сравнения моделей
  • Хронология моделей
  • Словарь ИИ
  • Инструменты
  • GPT-чат

О проекте

  • О проекте
  • Редакция
  • Правила сайта
  • Политика конфиденциальности
  • Cookies

© 2026 Shtruzel — Все права защищены

Сделано с ♥ для всех, кто интересуется ИИ

Защита от ботов — SmartCaptcha от Yandex Cloud

ГлавнаяСообщество
Все сравнения

DeepSeek V4 vs GPT-5.5 — сравнение бенчмарков

DeepSeek V4
DeepSeek
GPT-5.5
OpenAI
Победитель
GPT-5.5

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.

Бенчмарки

SWE-bench Verified
DeepSeek
80.6
GPT-5.5
88.7
HumanEval
DeepSeek
90
GPT-5.5
91
Terminal-Bench 2.0
DeepSeek
67.9
GPT-5.5
82.7
GPQA Diamond
DeepSeek

DeepSeek V4
DeepSeek

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 →
GPT-5.5
OpenAI

Флагман OpenAI от 23.04.2026. GPT-5.5 задаёт SOTA на 14 публичных бенчмарках, обходит Claude Opus 4.7 и Gemini 3.1 Pro. Та же скорость, что у GPT-5.4, но на ~40% меньше токенов на задачу. Особенно силён в агентском коде (Terminal-Bench 2.0 — 82,7%), управлении ОС (OSWorld-Verified — 78,7%), GDPval (84,9%) и FrontierMath. Цена API вдвое выше предшественника. Доступен в ChatGPT и Codex для Plus, Pro, Business, Enterprise. Лидер в Artificial Analysis Intelligence Index (60)

Тарифы, обзор, бенчмарки →

Вопросы и ответы

Что лучше для кодинга?+
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.