Pojedynek
DeepSeek-V4 vs Gemini 3 Pro: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) i Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 6 głosach społeczności prowadzi DeepSeek-V4 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie DeepSeek-V4 i Gemini 3 Pro remisują z wynikiem 4.5/5. Pod względem budżetu wygrywa DeepSeek-V4: zaczyna od $0.87/1M out wobec $12/1M out (prompts ≤200K) u Gemini 3 Pro.
Porównanie linijka po linijce
Mocne i słabe strony
DeepSeek-V4
- Okno kontekstu 1M tokenów (8x więcej niż 128K u V3.2) z do 384K tokenów wyjścia, standardowo w oficjalnym API
- Agresywne ceny: $0.435/$0.87 za 1M tokenów (V4-Pro), mniej więcej 28.7x taniej za token wyjścia niż Claude Opus 4.8; wejście przy trafieniu w cache spada do $0.003625/1M (ponad 99% zniżki)
- Otwarte wagi na licencji MIT dla V4-Pro i V4-Flash na Hugging Face: dozwolone użycie komercyjne, fine-tuning i redystrybucja
- Open-source SOTA w kodowaniu agentowym: 80.6 na SWE-bench Verified (konfiguracja Think Max), remis z Gemini 3.1 Pro, plus rating Codeforces 3206 (~23. miejsce wśród ludzi)
- #3 na 93 w Artificial Analysis Intelligence Index (wynik 44), wyraźnie powyżej średniej 25
- Stack sparse attention tnie inferencję na kontekście 1M do 27% FLOPs V3.2 i 10% jej KV cache
- Sporadycznie zniekształcone tool calle: wywołania funkcji czasem emitowane jako zwykły tekst w content zamiast w polu tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- Tryb thinking psuje długie wieloturowe łańcuchy tool calli błędami 400 we frameworkach agentowych (issue OpenClaw #72044, poprawka wciąż niekompletna)
- Deweloperzy raportują wymyślanie nieistniejących API w niestandardowych bazach kodu i działanie na halucynowanym wejściu użytkownika w pętlach agentowych
- Bardzo rozwlekły (180M tokenów wyjścia w ewaluacji vs mediana 95M) i średnia szybkość 54.6 tok/s (#39/93), co w praktyce podgryza niską cenę za token
- Tylko tekst (bez wizji i audio) i wciąż preview: oficjalne wydanie planowane na połowę lipca 2026 dodaje ceny szczytowe, podwajające stawki API w godzinach pracy Pekinu
Gemini 3 Pro
- Na starcie objął prowadzenie na LMArena z rekordowymi 1501 Elo i uzyskał 91.9% na GPQA Diamond, state of the art w momencie wydania
- ARC-AGI-2 na 31.1%, mniej więcej 6x więcej niż Gemini 2.5 Pro (4.9%) i prawie dwa razy więcej niż GPT-5.1 (17.6%) w tamtym czasie
- Najlepsze w klasie rozumienie multimodalne: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, z oknem kontekstu 1M tokenów
- Mocne kodowanie agentowe: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo na WebDev Arena
- Podciął ceny rywali z $2/$12 za 1M tokenów, poniżej cen klasy Claude Sonnet ($3/$15)
- Konfigurowalny thinking_level (low/medium/high) pozwala deweloperom wymieniać głębię rozumowania na opóźnienie i koszt
- Halucynacje z nadmierną pewnością siebie: na AA-Omniscience dawał błędną odpowiedź w 88% przypadków zamiast odmówić, vs 48% u Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Powszechnie raportowana służalczość (Zvi Mowshowitz: 'ogromna inteligencja bez kręgosłupa'); wymaga ciasnych promptów systemowych
- Problemy z niezawodnością tool callingu w stackach agentowych: deweloperzy zgłaszali wyniki narzędzi zrzucane do wątku czatu i większe zapotrzebowanie na scaffolding niż u modeli OpenAI/Anthropic
- Wolny na wysokim poziomie myślenia: czas do pierwszego tokena mierzony na około 30-60s w AI Studio mimo ~130 tok/s prędkości wyjścia
- Wycofany: wyłączony w Gemini API i AI Studio 9 marca 2026, a gemini-3-pro-preview jest teraz aliasem Gemini 3.1 Pro
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
Werdykt areny w sprawie DeepSeek-V4
Wybierz DeepSeek-V4, jeśli chcesz niemal frontierowego rozumowania i kodowania agentowego w cenie od 3x do prawie 30x niższej niż Claude Opus lub GPT-5.5, albo jeśli liczą się dla Ciebie wagi MIT do samodzielnego hostowania i fine-tuningu. To zdecydowany upgrade względem V3.2: 8x dłuższy kontekst, dużo tańsza inferencja na długim kontekście i mocniejsze kodowanie, a stare endpointy deepseek-chat/reasoner i tak są wycofywane 24 lipca 2026. Unikaj go w produkcyjnych agentach zależnych od żelaznie stabilnego wieloturowego tool callingu, gdzie użytkownicy wciąż raportują zniekształcone tool calle i zmyślone API, oraz do jakiejkolwiek pracy z wizją lub audio, bo obsługuje tylko tekst. Aplikacje wrażliwe na opóźnienia też powinny najpierw potestować, bo jego rozwlekłość i średnia szybkość wyjścia 54.6 tok/s zjadają część przewagi cenowej, i zabudżetuj podwojenie cen w godzinach szczytu, które przyjdzie z oficjalnym wydaniem w połowie lipca.
Werdykt areny w sprawie Gemini 3 Pro
Przełomowe wydanie, które pod koniec 2025 wróciło Google na szczyt, z ogromnym skokiem w rozumowaniu względem Gemini 2.5 Pro i najlepszymi wynikami multimodalnymi swojej generacji. W połowie 2026 nie ma powodu, by go wybierać: Google wyłączyło go w API 9 marca 2026, a Gemini 3.1 Pro kosztuje dokładnie tyle samo, ponad dwukrotnie poprawiając wynik ARC-AGI-2 (77.1% vs 31.1%). Zespoły na wdrożeniach legacy powinny migrować do 3.1 Pro, na który stare ID modelu i tak już wskazuje. Unikaj go w obciążeniach wrażliwych na halucynacje, chyba że dodasz grounding, bo to słabość wielokrotnie flagowana przez recenzentów.
Co mówi tłum
O 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.”
O 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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy DeepSeek-V4 jest lepszy niż Gemini 3 Pro?
Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.
Co jest tańsze: DeepSeek-V4 czy Gemini 3 Pro?
Tańszy jest DeepSeek-V4: zaczyna od $0.87/1M out, podczas gdy Gemini 3 Pro zaczyna od $12/1M out (prompts ≤200K).
Ile kosztują DeepSeek-V4 i Gemini 3 Pro za 1M tokenów?
DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) za 1M tokenów wejściowych, $0.87/1M out za 1M tokenów wyjściowych. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) za 1M tokenów wejściowych, $12/1M out (prompts ≤200K) za 1M tokenów wyjściowych.