Presque toutes les pages qui comparent ces deux familles opposent encore Qwen 3 à DeepSeek R1, deux modèles de mai 2025. Elles sont périmées. Les deux camps ont bougé à trois jours d'écart : DeepSeek a publié DeepSeek-V4-Flash-0731 le 31 juillet 2026, Alibaba a sorti Qwen3.8-Max le 3 août, avec 2 400 milliards de paramètres. Et la ligne de partage s'est déplacée : elle ne passe plus par la qualité des réponses mais par la taille de la machine dont vous disposez, et par ce que chaque éditeur accepte réellement de publier.
QwenDeepSeekAvantageEn retrait
Les deux interfaces en un coup d'œil
Benchmarks
Les trois épreuves où Artificial Analysis publie un score pour les deux camps, relevées le 3 août 2026. Le piège de ce sujet est la version : le classement n'a pas encore mesuré Qwen3.8-Max, sorti le jour même. Ces barres opposent donc Qwen3.7 Max, le dernier modèle Qwen évalué, à DeepSeek-V4-Flash-0731 au réglage d'effort maximal, le mieux classé des deux modèles DeepSeek.
Source : Artificial Analysis, classement des modèles, mis à jour le 3 août 2026.
Lisez ces barres dans l'ordre et la ligne de partage apparaît : Qwen garde une petite avance là où il s'agit de savoir (1,5 point sur les questions scientifiques de niveau doctorat, 1,3 point sur le raisonnement expert), DeepSeek passe devant dès qu'il s'agit d'agir dans un terminal (4,2 points). Sur l'indice composite qui agrège neuf épreuves, DeepSeek-V4-Flash-0731 obtient 49,9 contre 46,0 pour Qwen3.7 Max, et devance même le modèle phare de son propre éditeur, DeepSeek V4 Pro, à 44,3. Un écart en revanche ne se discute pas : l'AA-Omniscience, qui pénalise les réponses inventées, donne 14,1 à Qwen3.7 Max quand DeepSeek V4 Pro tombe dix points sous zéro. Qwen sait mieux se taire.
Voir les classements complets, à jour :
- Artificial Analysis, Terminal-Bench v2.1 ↗
- Artificial Analysis, GPQA Diamond ↗
- Artificial Analysis, Humanity's Last Exam ↗
- Billet officiel Qwen3.8-Max ↗
- Tarifs officiels de l'API DeepSeek ↗
- Tarifs QwenCloud ↗
- Hugging Face, DeepSeek-V4-Flash-0731 ↗
Quel est le lien de parenté entre Qwen et DeepSeek ?
Aucun, et c'est la première chose à corriger. Ce sont deux laboratoires chinois concurrents, avec deux modèles économiques opposés.
Qwen est la famille de modèles d'Alibaba. C'est la gamme la plus déclinée du marché : plus de 450 modèles publiés, de 0,8 à 397 milliards de paramètres, plus des variantes code, vision, transcription et image. Son assistant grand public, Qwen Studio, est gratuit et son interface est traduite en français.
DeepSeek est un laboratoire indépendant de Hangzhou, adossé au fonds High-Flyer. Il ne publie que deux modèles à la fois, tous les deux énormes, et vend une API parmi les moins chères du marché. Son application est gratuite et sans limite de requêtes.
La nuance qui décide de tout tient en une phrase du billet d'Alibaba : c'est la première fois que l'éditeur promet de publier les poids d'un modèle de classe Max. Jusqu'ici, les meilleurs modèles Qwen (3.6 Max, 3.7 Max, 3.7 Plus) étaient propriétaires et réservés à l'API. Chez DeepSeek, publier le modèle phare est la règle depuis R1 : V4 Pro comme V4 Flash sont téléchargeables aujourd'hui, sous licence MIT. Nous détaillons l'annonce d'Alibaba dans notre analyse de Qwen3.8-Max.
Presque aucune page ne dit quelle version elle teste, et c'est exactement ce qui rend la moitié des comparatifs inutilisables. « DeepSeek V4 Flash » désigne deux modèles très différents selon qu'on parle d'avant ou d'après le 31 juillet, et « Qwen3.8-Max » désignait encore une préversion hier. Exigez toujours la version exacte et le réglage d'effort. C'est la première chose que la communauté a relevée au moment de la sortie de DeepSeek.
L'ancienne et la nouvelle version n'ont pas les mêmes capacités, mais désormais, quand quelqu'un parle de DeepSeek V4 Flash (dans un benchmark, chez un fournisseur d'inférence), on ne sait pas de quelle version exacte il s'agit. Certains fournisseurs comme OpenRouter l'appellent maintenant deepseek-v4-flash-0731, mais même ici sur Hacker News, les gens disent des choses comme « Sonnet est meilleur que DeepSeek » sans préciser ni la version ni l'effort de raisonnement. Personne ne mentionnera jamais ce suffixe 0731.PhilippGille, Hacker News, 31 juillet 2026 · traduit de l'anglais
Lequel est le meilleur pour le code ?
Sur les chiffres publiés, avantage DeepSeek, de peu. Au relevé Artificial Analysis du 3 août 2026, DeepSeek-V4-Flash-0731 obtient 78,7 sur Terminal-Bench v2.1, l'épreuve qui demande au modèle de piloter réellement un terminal jusqu'à ce que la tâche aboutisse, contre 74,5 pour Qwen3.7 Max. Le même classement le crédite d'un indice d'intelligence de 49,9 contre 46,0.
Cet écart ne survivra probablement pas longtemps. Alibaba annonce 86,6 sur la même épreuve pour Qwen3.8-Max, mais avec sa propre méthode (harnais Claude Code, moyenne sur dix essais) et sans DeepSeek dans son tableau. C'est une mesure maison, non reproduite par un tiers, à traiter comme une annonce et pas comme un classement. Nous mettrons cette page à jour quand Artificial Analysis aura mesuré le nouveau modèle.
Sur le terrain, les retours ne parlent pas de points de benchmark mais de matériel. Le fil Hacker News consacré à la sortie de Qwen3.8-Max, riche de plus de 200 commentaires, revient sans arrêt sur le même constat : Qwen sert de moteur local, DeepSeek de moteur distant.
Qwen-3.6-35B-A3B a été notre porte d'entrée pour basculer toute l'organisation vers un développement piloté par agent. […] Il reste un cheval de trait à ce jour, sur mon Mac en local pour toutes sortes de travaux, sur un AMD R9700 au bureau, et le collègue en question s'en sert toujours sur sa 5090. Cela dit, en pratique, on fait beaucoup plus de choses avec DS-V4-Flash-0731 ces temps-ci.trollbridge, Hacker News, 3 août 2026 · traduit de l'anglais
Un point sépare nettement les deux familles et n'a rien à voir avec le code : DeepSeek ne lit ni les images ni les vidéos. Le catalogue officiel d'Alibaba classe ses propres modèles en « raisonnement, compréhension visuelle, génération de texte » et les deux modèles DeepSeek en « raisonnement, génération de texte ». Pour un agent qui doit lire une capture d'écran, une maquette ou un PDF scanné, la question est réglée avant même de comparer les scores.
Combien coûte vraiment chaque famille ?
C'est là que le duel se décide, et l'écart est spectaculaire. Voici les tarifs officiels relevés le 3 août 2026, en dollars par million de tokens.
| Modèle (API) | Entrée hors cache | Entrée en cache | Sortie |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8-Max | 2,00 $ | 0,25 $ | 6,00 $ |
| Qwen3.7-Max | 2,50 $ | — | 7,50 $ |
| Qwen3.7-Plus | 0,40 $ | — | 1,60 $ |
| DeepSeek V4 Pro | 0,435 $ | 0,003625 $ | 0,87 $ |
| DeepSeek V4 Flash | 0,14 $ | 0,0028 $ | 0,28 $ |
Sources : compte officiel Qwen sur X pour Qwen3.8-Max, page de tarifs QwenCloud pour les autres modèles Qwen, documentation de l'API DeepSeek. Relevés le 3 août 2026, région internationale, hors taxes.
Premier enseignement : Qwen3.8-Max coûte moins cher que le modèle qu'il remplace (2 $ contre 2,50 $ en entrée, 6 $ contre 7,50 $ en sortie). Deuxième enseignement : cela ne change presque rien face à DeepSeek. Le nouveau vaisseau amiral d'Alibaba reste 4,6 fois plus cher que V4 Pro en entrée et 6,9 fois en sortie, et face à V4-Flash le rapport monte à 14 et 21. Sur les tokens déjà en cache, l'écart atteint un facteur 89.
Le prix au token ne suffit pourtant pas, car un modèle bon marché peut brûler plus de tokens pour arriver au même résultat. La mesure honnête est le coût d'une tâche menée à son terme, qu'Artificial Analysis publie : 1,28 $ chez Qwen3.7 Max contre 0,027 $ chez DeepSeek-V4-Flash-0731, soit un facteur 47 une fois la verbosité prise en compte. Aucune amélioration de qualité ne comble un tel écart pour du volume.
La documentation de l'API précise que l'éditeur va adopter « prochainement » une tarification à heures pleines et heures creuses, avec des prix doublés de 9 h à 12 h et de 14 h à 18 h, heure de Pékin, sur tous les postes de facturation. Aucune date d'entrée en vigueur n'est publiée à ce jour. Si vos traitements sont différables, cela reste très en dessous des tarifs de Qwen ; s'ils sont temps réel et calés sur les heures ouvrées européennes, refaites le calcul le jour où la mesure s'applique.
Côté grand public, la comparaison est plus simple : les deux applications sont gratuites, sans abonnement publié, et les deux interfaces sont traduites en français. Alibaba propose en plus un abonnement Token Plan pour les développeurs, facturé en crédits, dont la première formule est affichée à 6 $ par mois face à un prix catalogue de 8 $.
Le Token Plan d'Alibaba, c'est-à-dire l'abonnement développeur de l'éditeur de Qwen, donne accès à deepseek-v4-pro et deepseek-v4-flash-0731 dans sa liste de modèles officielle, aux côtés de qwen3.8-max et de glm-5.2. Autrement dit, vous pouvez acheter du DeepSeek chez Alibaba. Et comme les deux éditeurs exposent une API compatible avec les formats OpenAI et Anthropic, le vrai choix n'est pas « Qwen ou DeepSeek » mais « quel modèle derrière quel harnais », avec la possibilité de garder les deux dans le même abonnement.
Lequel peut-on vraiment faire tourner chez soi ?
C'est le critère que les comparatifs traduits de l'anglais oublient systématiquement, et c'est celui qui tranche pour la plupart des lecteurs. Les deux familles publient des poids, mais pas du tout à la même échelle.
Chez DeepSeek, il n'existe aucun petit modèle. Le plus léger, DeepSeek-V4-Flash-0731, représente environ 167 Go de fichiers sur Hugging Face. Cela suppose une carte de centre de données ou une machine à très grosse mémoire unifiée. En contrepartie, la licence est une MIT pure, sans clause maison, sans seuil d'utilisateurs, sans obligation de repartage : c'est la plus simple à faire valider par un service juridique.
Chez Qwen, la gamme ouverte descend jusqu'à 0,8 milliard de paramètres et s'installe en une commande via Ollama, llama.cpp ou vLLM. Les variantes 27 B et 35B-A3B tournent sur une carte grand public récente et sont devenues des standards de fait chez les développeurs qui travaillent hors ligne. La licence est Apache 2.0, elle aussi permissive. Deux réserves, en revanche : les poids annoncés pour Qwen3.8-Max ne sont pas encore sortis à l'heure où nous écrivons, et Alibaba n'a pas publié la licence sous laquelle ils le seront.
C'était le cas pour moi aussi, mais les nouveaux tarifs de DeepSeek sont trop intéressants pour être ignorés en ce moment. Honnêtement, je crois qu'avec le prix de mon électricité, faire tourner Qwen 36B moi-même me revient plus cher que de taper au tarif de cache chez DeepSeek.apexalpha, Hacker News, 3 août 2026 · traduit de l'anglais
Sur la confidentialité, ni l'un ni l'autre ne règle le sujet en version hébergée. Alibaba indique un stockage à Singapour et en Chine continentale, avec réutilisation des contenus dé-identifiés pour l'entraînement. DeepSeek traite les données en Chine, une destination sans décision d'adéquation européenne. La seule voie qui évite entièrement la question reste l'auto-hébergement des poids sur une infrastructure que vous contrôlez, et sur ce terrain la question redevient matérielle : 167 Go d'un côté, quelques gigaoctets de l'autre.
Le verdict : lequel choisir ?
Pas de vainqueur universel, mais une ligne de partage nette, et ce n'est pas celle qu'annoncent les pages concurrentes.
Choisissez Qwen si vous voulez faire tourner un modèle sur votre propre machine, si vos données ne doivent jamais sortir de votre réseau, si vous avez besoin de lire des images ou des vidéos, ou si votre usage supporte mal les réponses inventées. C'est la seule des deux familles qui descend à des tailles réalistes pour un poste de travail, sous Apache 2.0, et elle affiche le meilleur score de fiabilité des connaissances des deux.
Choisissez DeepSeek si vous appelez une API, traitez du volume, ou voulez héberger vous-même un modèle de premier plan sur du matériel de serveur. À 0,027 $ la tâche contre 1,28 $, avec des poids de modèle phare réellement publiés sous licence MIT, il n'a pas d'équivalent. À condition de relire ses sorties, car il invente plus que la moyenne, et de ne pas y coller de données sensibles en version hébergée.
La règle simple : le choix dépend de la taille de votre machine, pas de la qualité des réponses. Petite machine et données sensibles, c'est Qwen. Facture d'API et gros volumes, c'est DeepSeek. Et si vous cherchez le modèle chinois le plus performant sans regarder le prix, ce n'est ni l'un ni l'autre : Kimi de Moonshot AI devance les deux sur l'agentique, ce que détaille notre comparatif DeepSeek vs Kimi.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre Qwen et DeepSeek ?
Qwen est la famille de modèles d'Alibaba : plus de 450 modèles, de 0,8 à 397 milliards de paramètres, sous licence Apache 2.0, plus un assistant gratuit. DeepSeek est un laboratoire indépendant de Hangzhou qui ne publie que deux très gros modèles à la fois, sous licence MIT, et vend l'API la moins chère du marché. Ils ne sont ni liés ni issus du même groupe.
DeepSeek V4 est-il meilleur que Qwen 3 ?
Au relevé Artificial Analysis du 3 août 2026, DeepSeek-V4-Flash-0731 devance Qwen3.7 Max sur l'indice d'intelligence (49,9 contre 46,0) et sur l'agentique en terminal (78,7 contre 74,5), tandis que Qwen mène sur les connaissances scientifiques et invente nettement moins. Qwen3.8-Max, sorti le 3 août, n'est pas encore mesuré par un tiers indépendant.
Qwen ou DeepSeek pour coder ?
DeepSeek, si vous passez par une API : il est devant sur l'épreuve d'agent en terminal et coûte 47 fois moins cher par tâche terminée. Qwen, si vous codez hors ligne : ses variantes 27 B et 35B-A3B tournent sur une carte grand public, ce qu'aucun modèle DeepSeek ne permet.
Quelle est la meilleure alternative à DeepSeek ?
Pour rester sur des poids ouverts, Kimi de Moonshot AI est le mieux classé des modèles chinois, sous une licence maison plus contraignante, et GLM de Z.ai occupe une position intermédiaire. Pour des données hébergées en Europe, regardez plutôt Le Chat de Mistral.
Qwen et DeepSeek sont-ils gratuits ?
Oui, les deux applications grand public sont gratuites et leurs interfaces sont traduites en français. Seules les API sont facturées : 2 $ et 6 $ par million de tokens pour Qwen3.8-Max, 0,14 $ et 0,28 $ pour DeepSeek V4 Flash.
Peut-on installer Qwen ou DeepSeek sur son ordinateur ?
Qwen, oui, dès 0,8 milliard de paramètres via Ollama ou llama.cpp. DeepSeek, non sur une machine grand public : son plus petit modèle représente environ 167 Go de fichiers sur Hugging Face et demande du matériel de serveur.
Qwen, DeepSeek ou Kimi : lequel est le plus fort ?
Kimi K3 mène le classement Artificial Analysis des modèles chinois avec 57,1 à l'indice d'intelligence, devant DeepSeek-V4-Flash-0731 (49,9) et Qwen3.7 Max (46,0). Mais il coûte environ 32 fois plus cher par tâche que DeepSeek, et ses poids sont sous licence maison plutôt que MIT ou Apache 2.0.
