Запрос «клод или дипсик» почти никогда не означает выбор между двумя чат-окнами. За ним стоит выбор между двумя разными устройствами продукта: закрытая американская линейка с высокой ставкой за токен — и китайская модель с опубликованными весами и ценой на порядок ниже. Ниже собрано только то, что поддаётся проверке: состав обеих линеек на 18 августа 2026 года по документации самих разработчиков, независимый тест, где эти две модели получили одинаковые задания в один день, официальные ставки за миллион токенов и оговорки о том, к каким версиям всё это относится.
Попробуйте Claude Sonnet 5 и Claude Opus 5 — чат с нейросетью онлайн и без регистрации, ниже на странице.
Коротко: в чём разница
Claude сильнее там, где важна цельность готового результата и способность довести длинную работу до конца самостоятельно. DeepSeek выигрывает деньгами и открытостью: ставка за токен ниже в разы, а веса моделей опубликованы под свободной лицензией, то есть модель разрешено скачать и поднять на своём оборудовании — Anthropic такой возможности не даёт вовсе.
Спорить об этом можно было бы бесконечно, но по этой паре есть прямой тест. 24 апреля 2026 года канал Chase AI прогнал DeepSeek V4 Pro, Claude Opus 4.7 и GPT-5.5 через два одинаковых задания. Лендинг с шейдерной графикой автор отдал Opus 4.7, DeepSeek провалил оба задания. Оговорка ровно одна, зато существенная: в той же записи есть категория, где китайская модель оказалась выше Claude, — извлечение данных из очень длинного контекста.
Поэтому вопрос «что лучше deepseek или claude» стоит переформулировать под себя. Если работа состоит из однотипных операций на большом объёме, где качество каждого отдельного ответа терпит небольшой разброс, экономия на ставке видна сразу. Если результат показывают людям или он должен быть законченным с первого-второго захода, независимый тест этой пары говорит в пользу Claude.
Что за модели сравниваются
Линейка Claude. У Anthropic сейчас три модели. Fable 5 представлена 9 июня 2026 года и описана разработчиком как самая способная широко доступная модель компании; по API она стоит 10 долларов за миллион входных токенов и 50 за миллион выходных. Opus 5 вышла 24 июля и подаётся как модель для сложной агентной работы с кодом и корпоративных задач: разработчик утверждает, что она подходит близко к уровню Fable 5 при вдвое меньшей цене, и ставки у неё действительно вдвое ниже — 5 и 25 долларов. Sonnet 5 названа лучшим сочетанием скорости и сообразительности, стоит 2 и 10 долларов, дату её анонса Anthropic отдельно не публикует. Окно контекста у всех трёх — миллион токенов, длина одного ответа — до 128 тысяч. Как распределять задачи внутри самой линейки, разобрано в отдельной статье: какую модель Claude выбрать.
Линейка DeepSeek. По ключу доступны две модели: deepseek-v4-pro и deepseek-v4-flash. Контекст у обеих такой же миллионный, а вот предельная длина одного ответа больше — 384 тысячи токенов. Старшая работает на чекпоинте от 13 августа 2026 года. Как устроена эта линейка изнутри — чем старшая отличается от младшей, как включается и отключается размышление, что написано в документах компании о данных пользователей, — подробно разобрано здесь: модели DeepSeek.
Дальше важная оговорка, без которой любое сравнение врёт. Прямых параллельных прогонов актуальных чекпоинтов друг против друга на момент сбора фактуры не нашлось. Тест, на который опирается статья, снят в апреле 2026 года, то есть на предыдущем шаге поколений: V4 Pro там сравнивают с Opus 4.7. Все выводы автора относятся именно к этим версиям.
Прямой тест пары: V4 Pro против Opus 4.7
Запись называется «I Tested DeepSeek V4 vs Opus 4.7 vs GPT 5.5», вышла 24 апреля 2026 года и идёт 27 минут. Условия автор выровнял: DeepSeek V4 Pro он запускал через OpenCode, Claude Opus 4.7 — через Claude Code, GPT-5.5 — через Codex, запросы и набор вспомогательных инструкций у всех трёх одинаковые. Заданий два, оба с итерациями правок: авиасимулятор на three.js и лендинг с шейдерной графикой на WebGPU. Считал автор четыре вещи сразу — время, токены, деньги и качество.
Первое задание он отдал GPT-5.5, второе — Claude Opus 4.7. Именно вторая победа интересна в контексте этой статьи: сложная графика, которую надо не просто запрограммировать, а довести до состояния, когда её не стыдно показать.
У DeepSeek не вышло ни то, ни другое. Про первый результат в графическом задании автор сказал, что не понимает, что видит на экране; первую попытку он назвал провальной, а дальше добавил, что модель откровенно не справляется с графикой. По авиасимулятору его оценка ещё резче — сделанное оказалось далеко от поставленной задачи. Момент, где он подводит черту под графическим заданием, звучит так:
Это жёстко. И, честно говоря, чтобы дать ей ещё один заход на эту же задачу, мне пришлось бы начать очень и очень подробно расписывать, что именно мы пытаемся сделать.
— «I Tested DeepSeek V4 vs Opus 4.7 vs GPT 5.5», канал Chase AI, 24 апреля 2026 года
Смысл замечания практический, а не эмоциональный: разрыв здесь не в том, что модель ошиблась, а в том, сколько работы придётся вложить в постановку задачи, чтобы ошибку исправить. Итог по китайской модели автор сформулировал сдержанно: смысл в ней появляется на задачах попроще, там, где мощность Opus или GPT-5.5 просто не требуется.
Теперь про деньги, ради которых DeepSeek обычно и рассматривают. В начале записи автор выводит на экран ставки за миллион выходных токенов:
У GPT 5.5 будет 30 долларов. У Anthropic — 25 долларов, а у DeepSeek — 3,48 доллара.
— Chase AI, тот же тест
Второе его наблюдение объясняет, почему тема вообще жива, несмотря на два проваленных задания:
Посмотрите на Opus 4.7 против V4 Pro. Разница — меньше двух баллов, при том что эта модель в восемь раз дешевле.
— Chase AI, тот же тест
Речь здесь о балльной оценке против цены: по сводному показателю, который автор показывал на экране, отставание китайской модели от Opus 4.7 укладывалось в два балла, а стоила она при этом восьмикратно меньше. Это и есть главный довод в пользу DeepSeek — но он про усреднённую оценку, а не про конкретное задание с графикой, где разрыв оказался наглядным.
По фактическому расходу цифры у автора такие: в одном прогоне DeepSeek уложился меньше чем в доллар, в другом он назвал 130 тысяч токенов и 1,43 доллара. При этом китайская модель работала дольше остальных — экономия на ставке частично разменивается на время.
Одна поправка на дату. Названные 3,48 доллара — апрельская ставка на момент съёмки. Действующая официальная цена DeepSeek выглядит иначе, и она в таблице ниже.
Цена и что за неё получаешь
Ставки в долларах за миллион токенов. Значения Claude взяты из документации Anthropic на 18 августа 2026 года, значения DeepSeek — из официальной цены, действующей с 16 августа 2026 года.
| Модель | Вход | Выход |
|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 0,22 | 0,66 |
| DeepSeek V4-Pro | 0,66 | 1,98 |
| Claude Sonnet 5 | 2 | 10 |
| Claude Opus 5 | 5 | 25 |
| Claude Fable 5 | 10 | 50 |
Две сноски к китайским строкам. Первая: приведены ставки за текст, который модель видит впервые, — повторное чтение уже знакомого текста тарифицируется отдельно и стоит намного меньше. Вторая: это непиковый тариф, а в двух окнах в течение суток цена у DeepSeek удваивается, и тогда старшая модель стоит 1,32 и 3,96.
Если считать по входной ставке, разница между старшей китайской моделью и линейкой Claude укладывается в промежуток от трёх раз (Sonnet 5 против V4-Pro) до пятнадцати (Fable 5 против V4-Pro). На выходе разрыв шире — достаточно поставить рядом 1,98 и три числа из правой колонки. Это честная картина по опубликованным ценам, и на объёмной однотипной работе она превращается в реальные деньги.
Дальше начинается то, о чём в спорах о ставках забывают. Ставка за токен и итоговый счёт — не одно и то же. Показательный замер сделал канал HinkoK 25 июля 2026 года, сравнивая две модели Claude между собой на одинаковых заданиях с выводом расхода после каждого. В тесте с симулятором ткани Opus 5 израсходовал доллар и выдал 120 тысяч выходных токенов, а Fable 5 — 3,2 доллара при 36 тысячах выходных. Более дорогая модель отдала втрое меньше текста и потратила втрое больше денег, потому что она и дороже за токен, и активнее перечитывает контекст.
Тот же принцип работает и в сравнении с DeepSeek, только в другую сторону. Дешёвая ставка не гарантирует дешёвого результата, если модель делает больше заходов, дольше думает и переписывает сделанное заново, — а в разобранном тесте DeepSeek как раз работал дольше всех. Проверять поэтому нужно не цифру в таблице цен, а сумму, которая списалась за законченную задачу вашего обычного размера.
Длинный контекст: единственная победа DeepSeek
В том же апрельском тесте есть одна категория, где расстановка сил переворачивается. Автор отдельно отметил: когда нужно найти и вытащить конкретные данные из очень длинного контекста — от полумиллиона токенов и выше, ближе к предельному миллиону, — Opus 4.7 оказался слабым звеном. По его наблюдению, DeepSeek и GPT-5.5 справлялись с таким поиском заметно лучше.
Оговорку тут стоит сделать сразу, и она не в пользу простого вывода. Во-первых, речь про Opus 4.7, то есть про предыдущее поколение линейки Claude; переносить это наблюдение на Opus 5 или Fable 5 без нового замера нельзя. Во-вторых, миллионное окно контекста сегодня есть у всех актуальных моделей обеих линеек — сам по себе размер окна давно перестал быть отличием. Разница в другом: как модель ведёт себя, когда окно действительно заполнено. Это и есть та характеристика, которую при смене поколений нужно перепроверять на своих документах, а не брать из чужого теста полугодовой давности.
Открытость и запуск на своём железе
Здесь у DeepSeek преимущество, которое не зависит ни от каких тестов. Компания публикует веса моделей, параметры и код запуска под свободной лицензией MIT. Anthropic весов не публикует: доступ к Claude идёт только через API и собственные приложения, и полностью закрытый контур на своём оборудовании из этой линейки не собрать. Для компаний, которым по внутренним правилам нельзя выпускать данные за периметр, это не деталь, а условие выбора.
Открытая лицензия и возможность запустить модель у себя — это две разные вещи. В официальной инструкции по развёртыванию старшей китайской модели пример написан под сервер с четырьмя ускорителями NVIDIA GB300, а это техника дата-центра, а не рабочего компьютера. То есть открытость даёт возможность держать модель в своём контуре тому, у кого этот контур с серверными ускорителями уже есть. Владельцу ноутбука она не даёт ничего, и подавать её как «Claude закрыт, а DeepSeek можно поставить дома» было бы неправдой.
Что выбрать под задачу
| Тип работы | Что выбирают чаще | На чём основан вывод |
|---|---|---|
| Сложная графика, трёхмерные сцены, интерфейсы под показ | Claude | Chase AI, 24.04.2026: задание с шейдерной графикой выиграл Opus 4.7, DeepSeek провалил оба задания |
| Однотипная обработка текста на большом объёме | DeepSeek | Официальная цена: 0,22 и 0,66 доллара у V4-Flash против 2 и 10 у Sonnet 5 |
| Простые задачи, где мощность флагмана не нужна | DeepSeek | Chase AI: итоговая формулировка автора о том, где китайская модель уместна |
| Длинная агентная работа с кодом | Claude Opus 5 | Позиционирование Anthropic: сложная агентная работа с кодом и корпоративные задачи (слова разработчика) |
| Поиск данных в заполненном контекстном окне | Проверить обе | Chase AI: на длинном контексте Opus 4.7 уступил DeepSeek; у актуальных моделей обеих линеек окно миллион токенов |
| Модель внутри собственного контура | DeepSeek | Веса и код запуска открыты под лицензией MIT; у Anthropic такой возможности нет |
| Предсказуемость итогового счёта | Считать на своей задаче | Замер HinkoK, 25.07.2026: более дорогая модель потратила втрое больше денег при втрое меньшей выдаче |
Строки в таблице независимы. Нормальная рабочая практика — держать под рукой обе стороны и переключаться: массовую черновую обработку гнать через дешёвую модель, а то, что пойдёт в дело или на глаза людям, отдавать флагману.
По одному ключу за рубли
Практическая сложность у линейки Claude в России отдельная от качества: Россия не входит в официальный список поддерживаемых стран Anthropic, а работа из неподдерживаемой страны, по формулировке самой компании, может закончиться блокировкой аккаунта. Шлюз GEN202 закрывает этот разрыв: модели Claude вызываются по одному ключу, счёт ведётся в рублях, зарубежная карта не нужна.
Ставки за миллион токенов: Claude Sonnet 5 — 180 ₽ на вход и 900 ₽ на выход; Claude Opus 5 — 450 ₽ и 2250 ₽. Состав доступа и список моделей линейки описаны на странице семейство Claude.
Скажем прямо, чтобы не создавать ложных ожиданий: моделей DeepSeek в каталоге нет, и подключить их через шлюз не получится. Статья ведёт к той стороне сравнения, которая у нас есть, и делает это открыто.
При регистрации на счёт начисляется 50 кредитов (25 ₽). Этой суммы хватает, чтобы взять своё настоящее задание, прогнать его через Sonnet 5 и Opus 5 и увидеть собственное списание вместо чужих цифр из ролика — при разнице в ставках такой замер отвечает на вопрос точнее любого стороннего теста. Тем, кто программировать не собирается, тот же замер доступен в чате: Sonnet 5 и Opus 5 выбираются из списка, а потраченная сумма отражается в кабинете. Полный перечень моделей со ставками собран в каталоге GEN202.
FAQ
Что лучше: клод или дипсик? Зависит от работы. В единственном найденном прямом тесте этой пары — Chase AI, 24 апреля 2026 года — Claude Opus 4.7 выиграл задание с шейдерной графикой, а DeepSeek V4 Pro провалил оба задания, включая авиасимулятор. При этом автор того же теста показал, что по сводной балльной оценке отставание китайской модели от Opus 4.7 составляло меньше двух баллов при восьмикратно меньшей цене. Если результат нужно показывать людям и доводить до законченного вида — по этому тесту выбирают Claude; если работа однотипная и массовая, а цена решает — DeepSeek. Помните про версии: тест снят на предыдущем поколении обеих линеек.
Насколько DeepSeek дешевле по API? По действующим официальным ценам разница по входной ставке идёт от трёх раз (Claude Sonnet 5 против DeepSeek V4-Pro) до пятнадцати (Claude Fable 5 против того же V4-Pro), на выходной ставке разрыв шире. Два уточнения. Первое: у DeepSeek базовым объявлен непиковый тариф, а в двух окнах суток ставки удваиваются. Второе: разница в цене не равна разнице в счёте — итог зависит от того, сколько заходов модель потратит на вашу задачу. Считать надо по фактическому списанию за законченную работу.
Есть ли у Claude открытые веса? Нет. Anthropic веса своих моделей не публикует, доступ к Claude идёт только через API и приложения компании, поэтому развернуть эту линейку на собственных серверах нельзя. У DeepSeek веса, параметры и код запуска выложены под лицензией MIT — но официальный пример развёртывания старшей модели рассчитан на сервер с четырьмя ускорителями NVIDIA GB300, то есть на технику дата-центра.
Где посмотреть сравнение с ChatGPT? Прямое сопоставление китайской модели с линейкой OpenAI, включая второй независимый тест на четырёх заданиях, официальные ставки всех крупных вендоров и статистику перебоев, разобрано в отдельной статье: DeepSeek или ChatGPT. Сравнение «deepseek vs claude», которому посвящён этот разбор, опирается на другой тест — тот, где обе модели работали в один день над одинаковыми заданиями.
Чат с нейросетью онлайн
ChatGPT, Claude, Gemini, Nano Banana и другие нейросети — в одном окне, прямо в браузере. Выберите нужную в списке над полем ввода и напишите задание: первый ответ бесплатно и без регистрации. Больше моделей и история разговоров — в чате с нейросетью.