モデル比較

DeepSeekとQwenの比較：性能と料金

コーディングならDeepSeek V4.1 Flash（Max設定の公表DeepSWE：74.2% vs 58.7%）、動画入力とNovita AIの半額の入力単価を重視するならQwen3.8 Flash（1M tokensあたり$0.15 vs $0.30）を推奨します。

更新日 · 6 出典 · 比較方法

MaxとFlash-Nextの公表スコア、Artificial Analysis (AA)の参考値、Novita AIの料金
比較項目 優位な比較対象 差 根拠
コーディング（公表値） DeepSeek V4.1 Flash (Max) +15.5 パーセントポイント（DeepSWE） DeepSWE v1.1: DeepSeek (Max) 74.2% vs Qwen Flash-Next 58.7%12
推論：GPQA（公表値） Qwen3.8-Flash-Next +0.8 パーセントポイント GPQA Diamond: Qwen Flash-Next 91.7% vs DeepSeek (Max) 90.9%12
推論：HLE（公表値） DeepSeek V4.1 Flash (Max) +0.9 パーセントポイント HLE: DeepSeek (Max) 36.8% vs Qwen Flash-Next 35.9%12
料金（入力／出力） Qwen3.8 Flash 50% 低い入力単価。出力単価も約61%低い Qwen $0.15 / $0.47 vs DeepSeek $0.30 / $1.20 per 1M tokens34
出力速度（AA参考値） DeepSeek V4.1 Flash (Max) ~3.6× の出力速度（AA参考値） DeepSeek (Max) 186 vs Qwen Flash-Next 52 tokens/s5

ベンチマーク

公式ベンチマーク結果

公開レポートに記載されたDeepSWE v1.1、NL2Repo-Bench、GPQA Diamond、HLEのスコアで、高い方が有利です。

公式レポート：DeepSeek V4.1 Flash (Max) vs Qwen3.8-Flash-Next

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指標 DeepSeek V4.1 Flash (Max) Qwen3.8-Flash-Next
GPQA Diamond （推論） 90.9% · 提供元公表値, 2026 91.7% · 提供元公表値, 2026
HLE （推論、ツールなし） 36.8% · 提供元公表値, 2026 35.9% · 提供元公表値, 2026
DeepSWE v1.1 （コーディング） 74.2% · 提供元公表値, 2026 58.7% · 提供元公表値, 2026
NL2Repo-Bench （コーディング） 64.0 · 提供元公表値, 2026 48.1 · 提供元公表値, 2026

出典： DeepSeek-V4.1-Flash1, Qwen3.8-Flash-Next2 · 確認日 2026-10-14

モデルのバージョンと評価条件。

AAによる独立したモデル評価

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指標 DeepSeek V4.1 Flash (Max) Qwen3.8-Flash-Next
AA Intelligence Index v4.3.2 39 40
AutomationBench-AA 69% 56%
Terminal-Bench 4.0 27% 25%

出典： Artificial Analysis5 · 確認日 2026-10-14

速度とレイテンシ

性能

Artificial Analysisの参照モデルは、DeepSeek V4.1 Flash (Max)とQwen3.8-Flash-Nextです。

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指標 DeepSeek V4.1 Flash (Max) Qwen3.8-Flash-Next
出力速度 (tokens/s) 186 52
最初のチャンクまでの時間の中央値（s） 0.96 2.02
最初の回答トークンまでの時間 (s) 11.68 40.60

出典： Artificial Analysis5 · 確認日 2026-10-14

仕様と料金

料金

両モデルともNovita AIのサーバーレスエンドポイントで利用できます。料金は1M tokensあたりです。

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指標 DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash
モデルID deepseek/deepseek-v4.1-flash qwen/qwen3.8-flash
入力 $0.30 $0.15
出力 $1.20 $0.47
キャッシュ読み取り $0.006 $0.016
コンテキスト長 (tokens) 1M 977K
最大出力 (tokens) 384K 128K
入力形式 テキスト、画像 テキスト、画像、動画

出典： Novita AI DeepSeek V4.1 Flash3, Novita AI Qwen3.8 Flash4 · 確認日 2026-10-14

推定トークン料金：入力100M + 出力20M tokens、キャッシュなし
DeepSeek V4.1 Flash $54.00
Qwen3.8 Flash $24.40
トークン費用の試算額は低い方が有利です。

用途別の選び方

コーディングエージェントと長い出力ならDeepSeek、料金と動画ならQwen

DeepSeek V4.1 Flashが向いているケース

  • コーディングエージェントを重視する場合。DeepSeekのMax設定のレポートではDeepSWE v1.1が74.2%、Flash-Nextが58.7%です。NL2Repo-Benchは64.0 vs 48.1です。
  • リクエストに大きなトークン枠が必要な場合。Novita AIの掲載値はコンテキスト1M、最大出力384Kで、Qwenは977Kと128Kです。
  • 入力の多いプロンプトを再利用する場合。同じキャッシュヒット率で93.75%を超えると、入力料金だけならDeepSeekの方が低くなります。出力単価は高いままなので、総料金が低くなることを示すものではありません。
  • 参照モデルのスループットを選定材料にする場合。AAでのDeepSeek (Max)は186 tokens/s、Qwen Flash-Nextは52です。Novita AIのエンドポイント仕様とは別の参考値です。
  • 制約：非キャッシュ入力と出力は1M tokensあたり$0.30 / $1.20で、動画入力には対応していません。

Qwen3.8 Flashが向いているケース

  • 非キャッシュのトークン料金を重視する場合。入力100M、出力20M tokensの推定料金は$24.40、DeepSeekは$54.00です。
  • 長い文書のプロンプトでキャッシュをほとんど使わない場合。コンテキスト長は977K、入力1M tokensあたり$0.15です。
  • 入力に動画を含む場合。DeepSeek V4.1 Flashはテキストと画像のみに対応しています。
  • 推論タスクでも低いトークン単価を重視する場合。Flash-Nextの公表GPQAは91.7%、DeepSeek (Max)は90.9%です。一方、HLEの点推定値はDeepSeekが36.8%、Qwenが35.9%です。
  • 制約：Flash-Nextの公表DeepSWEスコアは58.7%で、DeepSeek Maxの74.2%を下回ります。また、Novita AIのFlash APIの出力上限は128K tokensです。

両方を試す

ひとつのNovita AIキーで両モデルを呼び出す

クライアントとメッセージは共通です。変更するのはモデルIDだけで、料金は選択したモデルに応じて計算されます。

import os

from openai import OpenAI



client = OpenAI(

    base_url="https://api.novita.ai/openai",

    api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],

)



for model in ["deepseek/deepseek-v4.1-flash", "qwen/qwen3.8-flash"]:

    reply = client.chat.completions.create(

        model=model,

        messages=[{"role": "user", "content": "Explain what this function does."}],

        max_tokens=1024,

    )

    print(model, reply.choices[0].message.content)

出典： Novita AI Chat Completions API6 · 確認日 2026-10-14

比較方法

比較方法と出典

公式スコアの対象は、reasoning_effort=100のDeepSeek V4.1 Flashと、Flash APIの基盤となるオープンウェイトモデルQwen3.8-Flash-Nextです。両方のDeepSWEレポートはtemperature=1.0とtop_p=0.95を使用しています。DeepSeekはコンテキスト1Mのmini-SWE-agent、Qwenは二つの評価環境の最高スコアを採用し、その結果は256Kのmini-SWE-agentで得られています。NL2Repoの評価環境は異なります。QwenはHLEの自動採点にモデルを使用していますが、DeepSeekのモデルカードには同じ評価モデルを用いたとの記載がありません。スコア差は公表された点推定値であり、同一条件のエンドポイント比較や実用上の推論能力の優位を証明するものではありません。

Novita AIは両モデルを提供し、このページを公開しています。料金、キャッシュ単価、利用上限、DeepSeekのfp8量子化は各公開モデルページに基づきます3。Novitaによると、DeepSeekの既定の推論強度はhighです。DeepSeekの公式スコアは、この既定値ではなくMax設定での結果です。AAのDeepSeek (Max)とFlash-Nextの数値は、モデル開発元のAPIまたは提供元の中央値に基づくモデル参考値であり、Novita固有のエンドポイント同士の比較ではありません。最初の回答までの時間には思考時間を含みます。費用グラフはキャッシュなしの同期料金による試算です。入力単価が等しくなる93.75%というキャッシュ命中率は、両方の命中率hが同じ場合の入力費用だけに適用されます：$0.30 × (1 − h) + $0.006 × h = $0.15 × (1 − h) + $0.016 × h。独自のベンチマークは実施していません。

  1. DeepSeek · DeepSeek-V4.1-Flash on Hugging Face huggingface.co · 確認日 2026-10-14
  2. Qwen · Qwen3.8-Flash-Next on Hugging Face huggingface.co · 確認日 2026-10-14
  3. Novita AI · DeepSeek V4.1 Flash novita.ai · 確認日 2026-10-14
  4. Novita AI · Qwen3.8 Flash novita.ai · 確認日 2026-10-14
  5. Artificial Analysis · DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.8 Flash-Next artificialanalysis.ai · 確認日 2026-10-14
  6. Novita AI · Chat Completions API docs.novita.ai · 確認日 2026-10-14

ひとつのAPIでDeepSeek V4.1 FlashとQwen3.8 Flashを利用

APIキーを作成し、Novita AIのOpenAI互換APIで両モデルのIDを指定して利用できます。

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