Qwen, DeepSeek или Llama: на чём строить продукт?

Дорога на метро до кампуса Alibaba в Сиси, где работает команда Qwen, занимает минут двадцать от моей квартиры, а люди из DeepSeek сидят в паре районов в противоположную сторону. Так что я наблюдаю, как это сравнение движется почти в реальном времени, а движется оно быстро. Актуальные открытые чекпойнты: Qwen3.8 и Qwen3.6, DeepSeek V4.1-Flash и всё ещё живой V4 Pro, Llama 4 Scout или Maverick. Хостинговый Qwen3.8-Max от Alibaba относится к другой колонке, потому что арендовать его и скачать веса, на которых он построен, это разные продукты. Если смешать эти версии, всё остальное сравнение неверно ещё до старта.

Qwen, Llama или DeepSeek: на чём строить?

Выбирайте под задачу и под способ развёртывания. Qwen3.6: выбор ради широты и экосистемы, с открытыми моделями 27B dense и 35B-A3B под Apache-2.0. DeepSeek V4.1-Flash: выбор ради выгоды на API даже после сентябрьского повышения цены на вывод; V4 Pro даёт больше возможностей при всё ещё низкой цене за токен, но слишком велик для самостоятельного хостинга. Llama 4 остаётся выбором экосистемы западного происхождения под коммьюнити-лицензией Meta. Стэнфордская цифра о разрыве в 2,7% на уровне стран за март 2026 года теперь исторический контекст, а не актуальный счёт, потому что каждое китайское семейство из этого абзаца с тех пор обновилось.

Главные выводы- Сравнивайте точные чекпойнты: Qwen3.6, DeepSeek V4.1 и Llama 4, а не названия семейств, унаследованные от прошлогодних релизов.- Qwen3.6: широта и Apache-2.0; DeepSeek V4.1-Flash: рассуждения и выгода на API; Llama 4: западный инструментарий и коммьюнити-лицензия Meta.- Qwen остаётся самым скачиваемым открытым семейством: по собственному подсчёту Hugging Face оно перевалило за 2 млрд загрузок за первые семь месяцев 2026 года, с 151 448 производными моделями на Hub.- Qwen3.8: новейший открытый чекпойнт Alibaba, вышел 8 августа 2026 года под кастомной лицензией; Qwen3.8-Max: хостинговая версия, построенная на нём.

Всё нижеследующее исходит из того, что вы уже решили держать китайские веса в списке вариантов. Если открытым остаётся именно этот вопрос, я разбираю его в статье о том, выигрывает ли Китай гонку ИИ, а более широкое поле собрано в моём гиде по экосистеме китайского open-source ИИ.

Как бы я их расставил

Не по лидерборду. Я оцениваю по реальности развёртывания, а это значит, что работу делают пять критериев, примерно в таком порядке значимости.

• Возможности: действительно ли модель достаточно хороша для задачи при сопоставимой оценке, а не в подобранной вендором таблице?
• Цена: стоимость токена на API и потребление GPU при самостоятельном хостинге. Именно здесь открываются настоящие разрывы.
• Лицензия: можно ли выпустить её в коммерческий продукт без юридической головной боли? Здесь выигрывают условия в духе Apache-2.0 и MIT.
• Экосистема: сколько существует дообучений, квантований и готовых вариантов? Чем больше, тем меньше работы у вас.
• Дружелюбность к self-host: запускается ли модель чисто на разумном железе с тем открытым стеком инференса, который вы уже используете?

Запуск этих моделей на собственных GPU вылечил меня от поклонения лидербордам быстрее любых аргументов. Проект выигрывает та модель, которая чисто дообучается на ваших данных и дешевле всего в обслуживании, а не та, у которой на этой неделе чуть выше балл. Две из трёх моих последних клиентских сборок вышли на модели, которая не возглавляла ни одного чарта.

Одна структурная оговорка перед таблицей. Хостинговые превью и скачиваемые веса это разные продукты, и последние два месяца показывают это очень наглядно: Qwen3.8-Max запустился как хостинговая модель 3 августа, а открытые веса Qwen3.8 появились 8 августа под кастомной лицензией, а не под Apache-2.0. Хостинговая сторона с тех пор снова сдвинулась: снапшот Qwen3.8-Max-0902 занял эндпоинт 2 сентября по той же цене $2 и $6. Это посттренировочное обновление, нацеленное на кодинг и совместную работу, которое, по заявлению Alibaba, на старте возглавило рейтинг WebDev на Code Arena. Все, кто закрепил qwen3.8-max в августе, теперь арендуют другую модель. На конференции Apsara 22 сентября Alibaba также анонсировала Qwen 4, прямо указав, что модель в обучении, без даты, весов и цены; экспериментальное открытое превью этой архитектуры, Qwen3.8-Flash-Next, появилось 26 августа. Так что рейтинг, смешивающий «что можно скачать» с «что можно арендовать», введёт вас в заблуждение. Таблица ниже про скачиваемую сторону; хостинговым флагманам отведено своё место в тексте.

Три семейства с высоты птичьего полёта

Все три по-настоящему готовы к продакшену. Различаются они лицензией и ценовой политикой, причём гораздо сильнее, чем возможностями. Qwen это крупнейшее открытое семейство по распространённости: отчёт Hugging Face State of Open Models: Summer 2026, опубликованный 14 августа, насчитывает порядка 2,045 млрд загрузок Qwen на Hub только за первые семь месяцев 2026 года и 151 448 производных, тогда как собственный подсчёт Alibaba заявляет более 3 млрд загрузок и 300 000 производных на всех платформах. Вот как я бы описал все три в практическом ключе.

Распространение в целом сдвинулось в ту же сторону. Китайские модели с открытыми весами обошли американские по суммарным загрузкам на Hugging Face, а одни только производные Qwen составляли более 40% новых производных к августу 2025 года. Для разработчиков это имеет вполне практическое значение: чем больше производных, тем выше шанс, что квантование или доменное дообучение под ваш бюджет задержки уже существует, и вы целиком пропускаете обучающий прогон.

Одна оговорка к таблице. Лицензии меняются между версиями, и сводка на уровне семейства это отправная точка, а не истина в последней инстанции. Откройте карточку модели и прочитайте фактическую лицензию того конкретного чекпойнта, который собираетесь выпускать.

Возможности: насколько они на самом деле близки?

Ближе, чем подсказывают маркетинговые войны, но их уже не свести к одной цифре. Стэнфордский AI Index 2026 зафиксировал разрыв в 2,7% между лучшей американской и лучшей китайской моделями на Chatbot Arena в марте, в главе индекса о технических показателях. С тех пор вышли DeepSeek V4.1-Flash, Qwen3.8 и 3.6 и хостинговые снапшоты Qwen3.8-Max, так что честно записать эту цифру в настоящем времени уже нельзя. Для большинства бизнес-задач возможности это порог входа, а не финальный критерий выбора. Обычно ничью разрывают цена, ограничения обслуживания и лицензия.

[CHART: сгруппированная столбчатая диаграмма, сравнивающая Qwen, DeepSeek и Llama по четырём качественным осям]

Рабочее различие виднее, когда оно привязано к версиям. DeepSeek V4.1-Flash тяготеет к рассуждениям и коду, а обновление от 10 сентября добавило нативное зрение, контекстное окно 1M и максимальный вывод 384K. Qwen3.6: открытый универсал, который проще всего из трёх подобрать под конкретное развёртывание. Llama 4: вариант западного происхождения с окружающей экосистемой Meta, хотя стоит знать, что фронтир-усилия Meta перешли к линейке Muse, Llama 4 находится в режиме поддержки, а большой Behemoth поставлен на паузу. Muse закрыт не полностью: Muse Glimmer 30B вышел с открытыми весами под Apache-2.0 10 августа, а показанный на Meta Connect в конце сентября Muse Charm остался закрытым. Инструментарий вокруг Llama по-прежнему глубок, но я бы не закладывал многолетнюю ставку на следующий открытый чекпойнт Llama.

Одержимость бенчмарками активно вводит разработчиков в заблуждение, когда строки собраны из разных провайдерских стендов. Ваш проект выигрывает та модель, которая проходит ваш порог качества, предсказуемо ведёт себя на ваших данных и вписывается в бюджет обслуживания, а не та, у которой чуть выше самозаявленный балл.

Поэтому я считаю возможности почти равными и сразу перехожу к тому, что действительно различается.

Ориентировочная оценка автора по шкале от 1 до 5, а не цифры бенчмарков. Оценки отражают релизы, актуальные на начало октября 2026 года: DeepSeek V4.1-Flash и V4 Pro, Qwen3.8 и 3.6, а также Llama 4 при переведённой в режим поддержки открытой линейке Meta.

Цена и лицензирование: настоящие отличия

Именно здесь решение и принимается, а DeepSeek дважды сдвинул ситуацию с августа. Пиковые и внепиковые тарифы появились 16 августа, затем 10 сентября вышел V4.1-Flash с новой архитектурой (основа на 552B параметров, из которых примерно 8B активны на префилле и 16B на декоде) и открытыми весами под MIT на Hugging Face. Старый V4 Flash снят с обслуживания: имя deepseek-v4-flash по-прежнему принимает запросы, но отвечает на них уже V4.1-Flash, а каноническое имя deepseek-flash, согласно логу обновлений DeepSeek. По официальному прайсингу DeepSeek Flash теперь стоит $0,15 за миллион входных токенов при промахе кэша во внепиковое время и $0,30 в пиковое, а вывод обходится от $0,60 до $1,20 за миллион в зависимости от окна. Эта цена на вывод примерно вдвое выше прежней, что важно, если ваша нагрузка тяготеет к генерации. V4 Pro, чью плановую остановку DeepSeek отменил после отклика пользователей, теперь стоит от $0,66 до $1,32 за миллион входных токенов и от $1,98 до $3,96 за миллион выходных; V4.1-Pro и V5 не существует. Qwen3.8-Max продаётся через хостинговые сервисы Alibaba примерно по $2 и $6 соответственно, это обычная экономика хостинговых токенов, а не открытых весов. Flash удерживает корону ценового лидера в этом сравнении, но с более тонким отрывом на выводе, чем в августе. У Llama в этом сравнении нет собственного токенного API от Meta, поэтому её цена это тариф вашего хостера или ваша собственная инфраструктура.

По лицензиям семейства разделяются чисто. Qwen3.6: Apache-2.0. DeepSeek V4: MIT. Llama 4 использует коммьюнити-лицензию Meta с ограничениями на использование, которые требуют настоящего юридического прочтения. Важная сноска про Qwen: открытая линейка ушла с Apache-2.0 на версии 3.8, новые веса идут под кастомной лицензией Qwen с коммерческими пунктами, привязанными к выручке, поэтому 3.6 остаётся ответом на Apache-2.0.

Когда я разворачиваю модель у себя, вопрос Apache-2.0 я проверяю первым, потому что чистый ответ снимает целую категорию юридической проверки. С Llama мне приходилось останавливаться и как следует читать коммьюнити-лицензию перед клиентским развёртыванием, и дважды этот пункт менял ответ. Это трение реально, и именно поэтому Qwen обычно выигрывает мои проекты в духе «просто запустить».

Самостоятельный хостинг усиливает ценовую историю. Модель с меньшим аппетитом к железу означает меньше GPU, а значит, меньший счёт каждый месяц, а не разовую экономию на старте. Я разбираю эту арифметику в гиде по запуску открытых моделей on-prem против облака, а управленческая сторона того же решения описана в материале о том, безопасен ли DeepSeek для бизнеса.

Со стороны распространения ценовая политика делает ровно то, чего от неё ждёшь. Китайские модели заняли большинство мест в топ-10 OpenRouter по потреблению токенов в конце февраля 2026 года и к июню 2026-го удерживали порядка 61% всего токенного объёма платформы, согласно рейтингам OpenRouter. Новички тоже движутся быстро: GLM-5.3-Flash и DeepSeek-V4.1-Flash оба попали в недельный топ в течение нескольких дней после запуска, судя по сторонним разборам этих публичных рейтингов. Токены это реальная работа, а не пресс-релизы, и разработчики уже перенесли свои.

Экосистема и развёртывание

Уровень распространения рассказывает о глубине экосистемы почти всё, что нужно знать. Библиотека производных Qwen самая глубокая из трёх: 151 448 производных в летнем подсчёте Hugging Face 2026 и более 300 000 на всех платформах по собственному подсчёту Alibaba. Больше производных значит больше дообучений и квантований, которые можно взять с полки вместо собственного обучения. Это не отвечает на вопрос, подходит ли хостинговый Qwen3.8 вам как продакшен-эндпоинт.

[IMAGE: Экран разработчика, на котором веса модели загружаются из хаба моделей, тёплое освещение, кадр из-за плеча]

Каждое семейство владеет своей полосой развёртывания. Qwen3.6 даёт самый полезный разброс открытых размеров и самый простой путь дообучения. DeepSeek V4.1-Flash трудно победить в дешёвых хостинговых рассуждениях даже после сентябрьского повышения цены на вывод, а Pro нужен для задач, оправдывающих большие вычисления. Llama 4 по-прежнему выигрывает там, где окружающий западный инструментарий и закупочный комфорт важнее разницы в лицензиях.

У всех трёх есть скачиваемые веса, но хостинговый маршрут несимметричен. DeepSeek держит собственный API. Доступность, регионы и условия Qwen и Llama зависят от того, какой именно сервис Alibaba или стороннего провайдера вы выберете. Можно арендовать инференс, чтобы быстро стартовать, а затем перенести тот же открытый чекпойнт внутрь компании, когда этого потребуют объёмы или резидентность данных. Убедитесь, что это действительно тот же чекпойнт, а не более новая хостинговая модель вроде Qwen3.8-Max.

Какая модель под какую задачу

Подбирайте модель под нагрузку, а не под заголовок. Мартовская цифра о разрыве в возможностях за 2026 год предшествует всем китайским релизам, сравниваемым ниже, поэтому каждая рекомендация про актуальную пригодность, цену и лицензию, а не про устаревший процент на уровне стран.

Ассистент для кодинга

Начните с DeepSeek V4.1-Flash для высокообъёмных вызовов при кодинге, затем протестируйте Qwen3.6-27B, если важны локальный контроль или меньший открытый чекпойнт. Если задача работает часами на большом репозитории, эта статья о трёх семействах уже не весь шортлист: Kimi K3 и GLM-5.3 теперь заслуживают той же оценки.

RAG и бэк-офис

Берите Qwen3.6. Задачи поиска и внутренних процессов вознаграждают широту, многоязычную обработку и чистое дообучение, а Apache-2.0 делает первую юридическую проверку простой. Это та полоса, где библиотека вариантов Qwen окупается.

Взаимодействие с клиентами

Здесь всё зависит от вашей готовности к риску. Llama 4: консервативный выбор, если стейкхолдеры хотят модель западного происхождения и вы готовы мириться с пунктами лицензии. Если служба комплаенса одобряет модель китайского происхождения, Qwen3.6 даёт чистый открытый маршрут и широкое многоязычное покрытие. В любом случае тестируйте то поведение с контентом, с которым реально столкнутся ваши пользователи.

On-prem и регулируемые отрасли

Для изолированных или регулируемых проектов решают лицензия, размер модели и контроль над данными. Qwen3.6: более управляемый маршрут самостоятельного хостинга. DeepSeek V4.1-Flash идёт под MIT, но заметно крупнее. Обе модели могут работать без отправки промптов в Китай, если вы действительно разворачиваете веса внутри своего периметра. Сначала пройдите проверку по управлению рисками; мой материал о том, безопасен ли DeepSeek для бизнеса, проводит через эту процедуру от начала до конца.

FAQ

Qwen лучше, чем Llama?

Для большинства решений о разработке я бы начинал с Qwen3.6, потому что он предлагает управляемые размеры, Apache-2.0 и большую экосистему производных. Llama 4 выигрывает, когда закупочный комфорт западного происхождения и существующий инструментарий Meta перевешивают разницу в лицензиях. Qwen3.8 как сырая модель сильнее, но это кастомная лицензия и серьёзное железо; Qwen3.8-Max это хостинговый маршрут, а не ответ для self-host.

DeepSeek лучше, чем Qwen?

Для дешёвого хостингового эндпоинта рассуждений DeepSeek V4.1-Flash выбор понятнее, хотя его цена на вывод в сентябре примерно удвоилась. По открытым размерам, дообучению и широте экосистемы вокруг Qwen3.6 строить проще. Открытые веса 3.8 заслуживают взгляда, как только у вас сойдутся лицензионная и железная арифметика.

Безопасно ли строить на китайских открытых моделях?

Можно, при должной проверке. Самостоятельный хостинг весов означает, что ваши данные не обязаны покидать вашу инфраструктуру, а это убирает маршрут через API с хостингом в Китае из оценки рисков. Вам всё ещё нужно оценить поведение с контентом, происхождение, лицензию и безопасность цепочки поставок, что я разбираю в своём гайде по корпоративной безопасности.

Какую открытую модель дешевле всего запускать?

На собственном API эндпоинт Flash от DeepSeek всё ещё ценовой лидер в этом сравнении: от $0,15 до $0,30 за миллион входных токенов при промахе кэша и от $0,60 до $1,20 за миллион выходных токенов в зависимости от пикового или внепикового окна. При самостоятельном хостинге меньший чекпойнт Qwen3.6 может обойтись дешевле в сумме, потому что основа V4.1-Flash насчитывает 552B параметров. Цена токена и цена инфраструктуры отвечают на разные вопросы.

Итог

Текущая короткая формула привязана к версиям. Qwen3.6 для широкой открытой линейки под Apache-2.0. DeepSeek V4.1-Flash для дешёвых хостинговых рассуждений, с помилованным V4 Pro, когда более тяжёлая работа окупает его более высокую цену. Llama 4, когда важнее всего экосистема Meta и закупочный комфорт западного происхождения. Веса Qwen3.8 уже вышли под кастомной лицензией; Qwen3.8-Max, теперь в виде снапшота 0902, остаётся хостинговым эндпоинтом. Прочитайте карточку конкретной модели, посчитайте реальное развёртывание и протестируйте задачу, которую нужно решить.

Если вы взвешиваете всё это для реального продукта, вопросы управления рисками идут первыми, и мой материал о том, безопасен ли DeepSeek для бизнеса, проводит эту проверку от начала до конца. Расскажите мне о вашем сценарии, и я подскажу подходящую стартовую модель.