DeepSeek vs Qwen 3.5：国产大模型怎么选？
DeepSeek和Qwen，一个是"AI界的拼多多"，一个是阿里云的旗舰。两者都是国产顶尖大模型，价格都比GPT-4o便宜98%以上。但它们之间怎么选？
我们从四个维度做了全面对比，结论是：不同场景下最优选择不同，但综合性价比有一个明确的赢家。
一、基础参数对比
| 维度 | DeepSeek V4 Flash | DeepSeek V4 Pro | Qwen 3.5 397B |
|---|---|---|---|
| 参数量 | 236B (MoE) | 671B (MoE) | 397B |
| 输入价格 | $0.07/M | $0.30/M | $0.12/M |
| 输出价格 | $0.25/M | $1.10/M | $0.35/M |
| 上下文窗口 | 128K | 128K | 256K |
| 架构 | MoE (21B active) | MoE (37B active) | Dense |
几个关键区别：
- 价格：DeepSeek Flash最便宜，Qwen 3.5居中，DeepSeek Pro最贵（但仍远低于GPT-4o）
- 上下文：Qwen 3.5的256K上下文比DeepSeek的128K大一倍，处理长文档有优势
- 架构：DeepSeek用MoE（每次只激活部分参数），Qwen用Dense（全参数参与），各有优劣
二、代码生成
三个模型在HumanEval和MBPP上的表现：
| 基准 | DeepSeek V4 Flash | DeepSeek V4 Pro | Qwen 3.5 397B |
|---|---|---|---|
| HumanEval (Python) | 87.6% | 92.3% | 90.1% |
| MBPP (Python) | 84.2% | 89.7% | 87.3% |
| MultiPL-E (多语言) | 79.5% | 86.1% | 83.8% |
| LiveCodeBench | 41.2% | 52.8% | 48.3% |
DeepSeek V4 Pro在代码生成上最强，但Qwen 3.5的表现也很出色，尤其在多语言编程方面。如果你主要写Python，DeepSeek是更好的选择；如果你的项目涉及多种编程语言，Qwen 3.5的均衡性更有优势。
三、中文理解
两者都是国产模型，中文能力都很强。但细究之下有差异：
DeepSeek 的优势
- 古文、诗词理解更精准
- 中文摘要更简洁自然
- 中文笑话/双关语理解更好
Qwen 3.5 的优势
- 中英混合代码注释处理更流畅
- 长文档中文摘要更稳定（得益于256K上下文）
- 中文NLP任务（NER、情感分析）准确率更高
总体而言，日常中文对话两者体验接近。差异主要体现在专业场景：DeepSeek更适合文化类内容，Qwen更适合技术文档。
四、数学与推理
| 基准 | DeepSeek V4 Flash | DeepSeek V4 Pro | Qwen 3.5 397B |
|---|---|---|---|
| GSM8K (小学数学) | 94.1% | 97.3% | 96.5% |
| MATH (竞赛数学) | 62.4% | 78.1% | 71.2% |
| BBH (推理) | 81.3% | 88.7% | 85.4% |
DeepSeek V4 Pro在数学推理上明显领先。如果你做的是数学辅导、数据分析类应用，DeepSeek Pro是更好的选择。
但请注意价格差异：DeepSeek Pro ($1.10/M) 比 Qwen 3.5 ($0.35/M) 贵3倍。如果推理不是你的核心需求，Qwen 3.5的性价比更高。
五、选型建议
选 DeepSeek V4 Flash 如果你：
- 追求极致性价比（$0.25/M，全场最低之一）
- 主要做聊天、问答、摘要等通用任务
- 用量大，成本敏感
选 DeepSeek V4 Pro 如果你：
- 需要最强的数学和推理能力
- 做代码助手、技术分析类应用
- 愿意多付一点钱换取更高的准确率
选 Qwen 3.5 397B 如果你：
- 需要处理超长文档（256K上下文）
- 项目涉及多种编程语言
- 做中文NLP任务（NER、分类、情感分析）
- 想要均衡的性能和价格
结论
DeepSeek和Qwen 3.5都是优秀的国产大模型，选择取决于你的具体场景：
- 极致便宜 → DeepSeek V4 Flash ($0.25/M)
- 最强推理 → DeepSeek V4 Pro ($1.10/M)
- 长文档 + 均衡 → Qwen 3.5 397B ($0.35/M)
最佳策略：通过阿里云百炼同时接入两个模型，根据任务类型动态切换。简单任务用Flash，长文档用Qwen，复杂推理用Pro——总成本仍然只有GPT-4o的2-3%。
本文包含推广链接。基准数据基于各模型公开评测结果，价格基于2026年7月官方定价。