Pojedynek
Gemini 3 Pro vs DeepSeek-V4: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) i DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 6 głosach społeczności prowadzi Gemini 3 Pro z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie Gemini 3 Pro i DeepSeek-V4 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
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
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
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
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.
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.
Co mówi tłum
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.”
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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Gemini 3 Pro jest lepszy niż DeepSeek-V4?
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: Gemini 3 Pro czy DeepSeek-V4?
Tańszy jest DeepSeek-V4: zaczyna od $0.87/1M out, podczas gdy Gemini 3 Pro zaczyna od $12/1M out (prompts ≤200K).
Ile kosztują Gemini 3 Pro i DeepSeek-V4 za 1M tokenów?
Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) za 1M tokenów wejściowych, $12/1M out (prompts ≤200K) za 1M tokenów wyjściowych. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) za 1M tokenów wejściowych, $0.87/1M out za 1M tokenów wyjściowych.