Een-op-een
Gemini 3 Pro vs DeepSeek-V4: welke AI-model wint in 2026?
Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) en DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 6 stemmen van de community leidt Gemini 3 Pro met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren staan Gemini 3 Pro en DeepSeek-V4 gelijk op 4.5/5. Qua budget wint DeepSeek-V4: die begint bij $0.87/1M out tegenover $12/1M out (prompts ≤200K) voor Gemini 3 Pro.
Vergelijking regel voor regel
Sterke en zwakke punten
Gemini 3 Pro
- Voerde bij lancering LMArena aan met een record van 1501 Elo en scoorde 91.9% op GPQA Diamond, state of the art bij release
- ARC-AGI-2 op 31.1%, ruwweg 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) en destijds bijna het dubbele van GPT-5.1 (17.6%)
- Multimodaal begrip van topklasse: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, met een context window van 1M tokens
- Sterk agentisch programmeren: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo op WebDev Arena
- Onderbood concurrenten op prijs met $2/$12 per 1M tokens, onder de Claude Sonnet-klasse ($3/$15)
- Instelbaar thinking_level (low/medium/high) laat developers redeneerdiepte afwegen tegen latency en kosten
- Overmoedige hallucinaties: op AA-Omniscience gaf het in 88% van de gevallen een fout antwoord in plaats van te weigeren, tegenover 48% voor Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Slijmgedrag breed gemeld door reviewers (Zvi Mowshowitz: 'vast intelligence with no spine'); vereist strakke system prompts
- Betrouwbaarheidsproblemen met tool calling in agent-stacks: devs meldden tool-output die in de chatthread werd gedumpt en meer scaffolding dan bij modellen van OpenAI/Anthropic
- Traag op high thinking level: time to first token gemeten rond 30-60s op AI Studio, ondanks ~130 tok/s outputsnelheid
- Uit dienst: op 9 maart 2026 afgesloten op de Gemini API en AI Studio, waarbij gemini-3-pro-preview nu doorverwijst naar Gemini 3.1 Pro
DeepSeek-V4
- Context window van 1M tokens (8x de 128K van V3.2) met tot 384K output-tokens, standaard op de officiële API
- Agressieve prijzen: $0.435/$0.87 per 1M tokens (V4-Pro), ruwweg 28.7x goedkoper per output-token dan Claude Opus 4.8; cache-hit-input zakt naar $0.003625/1M (meer dan 99% korting)
- MIT-gelicentieerde open weights voor zowel V4-Pro als V4-Flash op Hugging Face: commercieel gebruik, fine-tuning en herdistributie toegestaan
- Open-source SOTA op agentisch programmeren: 80.6 op SWE-bench Verified (Think Max-configuratie), gelijk met Gemini 3.1 Pro, plus een Codeforces-rating van 3206 (~plaats 23 tegenover mensen)
- Plaats #3 van 93 op de Artificial Analysis Intelligence Index (score 44), ruim boven het gemiddelde van 25
- De sparse-attention-stack snijdt 1M-context-inferentie terug naar 27% van de FLOPs van V3.2 en 10% van diens KV-cache
- Zo nu en dan misvormde tool calls: function calls worden soms als platte tekst in content uitgestoten in plaats van in het tool_calls-veld (GitHub-issue deepseek-ai #1244)
- Thinking mode breekt lange multi-turn tool-call-ketens met 400-fouten in agent-frameworks (OpenClaw-issue #72044, fix nog onvolledig)
- Developers melden dat het niet-bestaande API's verzint in eigen codebases en in agent-loops handelt op gehallucineerde gebruikersinput
- Zeer breedsprakig (180M eval-output-tokens tegenover een mediaan van 95M) en middenmoot in snelheid met 54.6 tok/s (#39/93), wat de lage prijs per token in de praktijk uitholt
- Alleen tekst (geen vision of audio) en nog steeds een preview: de officiële release, gepland voor medio juli 2026, voegt piekuurprijzen toe die de genoemde API-tarieven verdubbelen tijdens kantooruren in Beijing
Vel je verdict
Eén aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Het verdict van de arena over Gemini 3 Pro
Een mijlpaal die Google eind 2025 weer bovenaan zette, met een enorme redeneersprong ten opzichte van Gemini 2.5 Pro en de beste multimodale scores van zijn generatie. Medio 2026 is er geen reden meer om het te kiezen: Google sloot het op 9 maart 2026 af op de API, en Gemini 3.1 Pro kost exact hetzelfde terwijl het de ARC-AGI-2-prestaties meer dan verdubbelt (77.1% vs 31.1%). Teams met legacy-deployments moeten migreren naar 3.1 Pro, waar het oude model-ID sowieso al naartoe wijst. Vermijd het voor hallucinatie-gevoelige workloads tenzij je grounding toevoegt, een zwakte die reviewers herhaaldelijk aankaartten.
Het verdict van de arena over DeepSeek-V4
Kies DeepSeek-V4 als je bijna-frontier-redeneren en agentisch programmeren wilt voor 3x tot bijna 30x onder de prijzen van Claude Opus of GPT-5.5, of als MIT-gelicentieerde weights voor zelf hosten en fine-tuning voor jou belangrijk zijn. Het is een beslissende upgrade ten opzichte van V3.2: 8x langere context, veel goedkopere long-context-inferentie en sterker programmeren, en de legacy-endpoints deepseek-chat/reasoner worden op 24 juli 2026 toch al uitgefaseerd. Vermijd het voor productie-agents die afhangen van rotsvaste multi-turn tool calling, waar gebruikers nog steeds misvormde tool calls en verzonnen API's melden, en voor elk vision- of audiowerk, want het is alleen tekst. Latency-gevoelige apps moeten ook eerst testen, want de breedsprakigheid en de middenmoot-outputsnelheid van 54.6 tok/s vreten een deel van het kostenvoordeel op, en reken op de verdubbeling van de piekuurprijzen die met de officiële release van medio juli komt.
Wat het publiek zegt
Over Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
Over DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Gemini 3 Pro beter dan DeepSeek-V4?
De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, Gemini 3 Pro of DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 is goedkoper: die begint bij $0.87/1M out, terwijl Gemini 3 Pro begint bij $12/1M out (prompts ≤200K).
Hoeveel kosten Gemini 3 Pro en DeepSeek-V4 per 1M tokens?
Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) per 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) per 1M output tokens. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M input tokens, $0.87/1M out per 1M output tokens.