벤치마크, 가격, 컨텍스트 길이 및 기타 모델 기능을 포함한 주요 지표로 DeepSeek의 DeepSeek V4 Pro 0423 및 Qwen의 Qwen3.8 Max (0902) 모델을 비교하십시오. 두 모델 모두 및 수백 개의 다른 모델을 OpenRouter API를 통해 이용할 수 있습니다.
| 속성 | DeepSeek V4 Pro 0423 | Qwen3.8 Max (0902) |
|---|---|---|
| 입력 가격 | US$0.90/M tokens | US$2/M tokens |
| 출력 가격 | US$1.50/M tokens | US$6/M tokens |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 토큰 | 1,000,000 토큰 |
| 지능 지수 | 사용 불가 | 33.7 |
| 코딩 지수 | 58.7 | 76.2 |
| 에이전트 지수 | 사용 불가 | 56.0 |
| 지연 시간 (p50) | 0.93초 | 3.52초 |
| 처리량 (p50) | 82.0 tok/s | 30.0 tok/s |
| 제공업체 | DeepSeek | Qwen |
| 모델 페이지 | DeepSeek V4 Pro 0423 모델 세부 정보, 제공업체 및 가격 | Qwen3.8 Max (0902) 모델 세부 정보, 제공업체 및 가격 |
벤치마크 데이터 업데이트됨
OpenRouter에서 DeepSeek V4 Pro 0423는 Qwen3.8 Max (0902)보다 저렴하며, DeepSeek V4 Pro 0423의 입력 비용은 US$0.90/M tokens, 출력 비용은 US$1.50/M tokens인 반면, Qwen3.8 Max (0902)의 입력 비용은 US$2/M tokens, 출력 비용은 US$6/M tokens입니다.
DeepSeek V4 Pro 0423의 컨텍스트 윈도는 1,048,576토큰으로, Qwen3.8 Max (0902)의 1,000,000토큰보다 깁니다.
OpenRouter에서는 DeepSeek V4 Pro 0423의 생성 속도가 더 빠르며, 초당 생성 토큰 수의 중앙값은 82.0개로 Qwen3.8 Max (0902)의 초당 30.0개보다 높습니다.
Qwen3.8 Max (0902)의 Artificial Analysis 코딩 지수는 76.2로, DeepSeek V4 Pro 0423의 58.7보다 높아 코딩에서 더 높은 점수를 기록합니다.