Выбор «deepseek или chatgpt» устроен не так, как обычный спор двух платных сервисов между собой. С одной стороны — китайская разработка с открытыми весами и ценой за токены в разы ниже привычной, с другой — платный западный флагман, к которому все успели привыкнуть. Дальше собрано только то, что поддаётся проверке: состав линеек на 18 августа 2026 года по документации самих разработчиков, два независимых теста, где обе стороны получали одинаковые задания, официальные ставки за миллион токенов и статистика перебоев.
Попробуйте GPT-5.6 — чат с нейросетью онлайн и без регистрации, ниже на странице.
Коротко: в чём разница
Разница сводится к трём пунктам. Первый — деньги: DeepSeek стоит в разы дешевле любого из западных флагманов, и это не временная акция, а базовая ставка в официальной цене. Второй — открытость: веса и код запуска компания выкладывает под лицензией MIT, то есть модель разрешено скачать и поднять на своём оборудовании, чего ни OpenAI, ни Anthropic не предлагают. Третий — качество на сложной работе: в двух независимых тестах, где всем моделям давали одинаковые задания, DeepSeek уступил обеим западным — и GPT-5.5, и Opus 4.7, — причём не на доли балла, а заметно.
При этом ответ на вопрос «что лучше дипсик или чат гпт» меняется вместе с задачей. На профессиональных заданиях — сложный интерфейс, трёхмерная сцена, графика — разрыв виден невооружённым глазом. На бытовых вопросах в бесплатных версиях, где сравниваются не флагманы, а то, что вендор отдаёт без оплаты, разрыв куда меньше, и в одном из тестов счёт вышел в пользу DeepSeek. Поэтому дальше разбор идёт по видам работы, а не по общей оценке «кто сильнее вообще».
Что за модели сравниваем
Первое, что стоит знать перед сопоставлением: линейка DeepSeek за лето 2026 года сменилась целиком. В API остались ровно два имени — deepseek-v4-pro и deepseek-v4-flash. Старшая собрана на чекпоинте от 13 августа 2026 года и насчитывает 1,6 триллиона параметров при 49 миллиардах активных; у младшей, обновлённой 31 июля, 284 миллиарда параметров, из которых работают 13 миллиардов. Обе держат миллион токенов контекста и выдают до 384 тысяч токенов в одном ответе. Разработчик описывает их как две сильные модели со «смесью экспертов» — устройством, при котором на запрос включается лишь часть сети (по данным вендора).
Второе важно тем, кто читает чужие обзоры. Выбирать между V4 и R1 больше не из чего: в анонсе V4 компания предупредила, что прежние имена будут полностью выведены и станут недоступны, и назвала дату — 24 июля 2026 года. Под этими именами в интерфейсе работали старые поколения, включая рассуждающую R1. Значит, обзоры, предлагающие выбрать между V3.2 и R1, описывают состояние сервиса, которого уже нет, а запрос «deepseek v4 сравнение» сегодня означает не разбор четырёх названий внутри линейки, а сопоставление двух оставшихся моделей с западными флагманами. Веса прежних версий никуда не делись: их вместе с параметрами и кодом запуска компания публикует под свободной лицензией MIT, и лежат они на Hugging Face. Хронология короткая: V4 показали 24 апреля 2026 года сразу в двух вариантах, младшую обновили 31 июля, старшая вышла в общий доступ 13 августа.
Напротив стоят линейки, взятые с официальных страниц разработчиков 18 августа 2026 года. OpenAI держит семейство GPT-5.6: старшая Sol, средняя Terra и быстрая Luna, все три в общем доступе с 9 июля 2026 года, окно контекста 1 050 000 токенов и ответ длиной до 128 тысяч, знания моделей обрываются 16 февраля 2026 года. Anthropic держит три модели Claude: Fable 5 (9 июня 2026 года), Opus 5 (24 июля) и Sonnet 5, у каждой миллион токенов контекста. У Google актуальны Gemini 3.1 Pro и вышедшая 13 августа 2026 года Gemini 3.7 Flash, тоже с миллионным окном.
Оба теста, на которые опирается статья, сняты в апреле 2026 года, то есть на предыдущем шаге поколений: DeepSeek V4 Pro сравнивают там с GPT-5.5 и с Claude Opus 4.7. Прямых параллельных прогонов актуальных чекпоинтов против GPT-5.6 и Claude Opus 5 на момент сбора фактуры не нашлось, поэтому все выводы авторов ниже относятся именно к тем версиям и датам. Устройство самой китайской линейки — чем Pro отличается от Flash, как работают режимы размышления, что написано в политике о данных и как устроен вход в сервис — разобрано отдельно: модели DeepSeek.
Тесты на профессиональных задачах
Русскоязычный разбор вышел 28 апреля 2026 года на канале ServerFlow AI Lab: DeepSeek V4 Pro против GPT-5.5, четыре задания, одинаковые условия. DeepSeek автор запускал через Open Code, затем через Cline, GPT-5.5 — через Codex. Задания подобраны рабочие: интерфейс мониторинга видеокарт, сборка ролика кодом через Python и ffmpeg, браузерная игра на WebGPU и цифровой двойник Москвы.
Первое задание ставилось по шагам:
В первом тесте попросил модель сделать интерфейс для мониторинга GPU. Давал задачу по этапам: сначала придумать несколько дизайн-направлений, потом выбрать одно, собрать дизайн-систему, расширить лендинг, собрать дашборд и в конце привести всё к одному уровню
— «Тест DeepSeek v4 Pro vs GPT 5.5», канал ServerFlow AI Lab, 28 апреля 2026 года
Работу GPT-5.5 автор описал как заметно более цельную: визуализация нагрузки видеокарт, прогноз по температуре, рекомендации по перераспределению нагрузки. У DeepSeek, по его словам, вышло «более типичное решение» — тёмный лендинг, крупный заголовок, фиолетовая кнопка, а дашборд «рабочий, но достаточно стандартный». Итоговая оценка первого раунда у него звучит так: «результат получился более шаблонным и менее цельным».
В браузерной игре замысел DeepSeek реализовал, но сломалось управление персонажем: автор говорит, что банально не мог повернуть налево два раза, а изначально лево и право вообще были перепутаны. На цифровом двойнике Москвы разница оказалась в другом — в отсутствии движения. Карта и слои у DeepSeek есть, но, как сформулировал автор, нет «городского импульса, движущихся точек по МКАД, дорогам и метро», из-за чего город выглядит более статичным. Общий итог разбора: все четыре раунда по качеству и цельности за GPT-5.5, но в самом программировании модели, по наблюдению автора, примерно на одном уровне, и DeepSeek отыгрывается ценой.
Англоязычный тест канала Chase AI вышел 24 апреля 2026 года и устроен жёстче: три модели одновременно — DeepSeek V4 Pro через OpenCode, GPT-5.5 через Codex и Claude Opus 4.7 через Claude Code, одинаковые запросы и одинаковый набор вспомогательных инструкций у всех троих. Заданий два: авиасимулятор на three.js и лендинг с шейдерной графикой на WebGPU, оба с итерациями правок; автор считал время, токены, деньги и качество.
Оба задания DeepSeek провалил. О результате в графике автор сказал прямо:
Вот что DeepSeek выдал нам. Я понятия не имею, на что смотрю. […] Первый заход DeepSeek стал очередной катастрофой. […] Здесь ясно видно, что модель совершенно не справляется с графикой.
— «I Tested DeepSeek V4 vs Opus 4.7 vs GPT 5.5», канал Chase AI, 24 апреля 2026 года
По авиасимулятору вывод такой же: «DeepSeek справился ужасно. Это было даже близко не то, что мы пытались сделать». Первое задание автор отдал GPT-5.5, второе — Claude Opus 4.7. Итог по китайской модели он сформулировал сдержанно: смысл в ней появляется на задачах попроще, там, где мощность Opus или GPT-5.5 попросту не нужна.
Где DeepSeek выигрывает
Свести разбор к перечню провалов было бы нечестно. Есть три области, где преимущество китайской модели настоящее, и две из них подтверждены теми же авторами.
Цена. Русскоязычный автор смотрел ставки на экране сервиса-агрегатора прямо во время теста:
DeepSeek V4 Pro указан как модель с контекстом миллион токенов и ценой 0,4 доллара за миллион входящих токенов и 0,8 за миллион исходящих… GPT 5.5 — 5 долларов за миллион входящих и 30 за миллион исходящих. […] Инпут GPT 5.5 дороже примерно в 11,5 раз, output — примерно в 34,5 раза
— ServerFlow AI Lab, тот же разбор от 28 апреля 2026 года; ставки автор смотрел на экране агрегатора
Порядок разницы держится и по действующей официальной цене. Младшая V4-Flash в непиковые часы стоит 0,22 доллара за миллион входных токенов и 0,66 за миллион выходных, старшая V4-Pro — 0,66 и 1,98. Даже в дорогие часы старшая китайская модель остаётся дешевле средней модели OpenAI по обеим ставкам сразу; полное сопоставление собрано в таблице следующего раздела. Англоязычный автор считал расход по факту: в одном задании DeepSeek уложился меньше чем в доллар, в другом израсходовал 130 тысяч токенов на 1,43 доллара.
Длинный контекст. Это единственная категория во всём англоязычном тесте, где DeepSeek оказался выше Claude Opus 4.7:
Когда речь заходит о длинном контексте, где мы пытаемся извлечь данные на отрезке от 500 тысяч до миллиона токенов, 4.7 показывает себя ужасно. Он справляется заметно хуже, чем DeepSeek и GPT-5.5.
— Chase AI, тот же тест трёх моделей от 24 апреля 2026 года
Бытовые задачи на бесплатном уровне. Тут картина переворачивается. Канал StackTested 1 июля 2026 года прогнал пять заданий через бесплатные версии обоих сервисов: код, задачу с подвохом, пост для соцсети, распознавание фотографии и расчёт. Счёт вышел 4:1 в пользу DeepSeek, ChatGPT забрал только распознавание фотографии. Отсюда и берётся распространённое мнение «deepseek лучше gpt»: на бесплатном уровне оно ближе к правде, чем на платном. Переносить этот счёт на платные линейки нельзя — там участвуют другие модели.
Цены: как считать честно
В спорах «дипсик или чатгпт» цену обычно приводят одной строкой, и как раз здесь спрятана особенность, о которую легко ошибиться в расчётах. Базовой DeepSeek объявил непиковую ставку, а вдвое дороже выходит в двух окнах в течение суток. В документации окна заданы по всемирному времени; для Москвы это промежутки с 04:00 до 07:00 и с 09:00 до 13:00. Получается обратное привычному: раннее утро и первая половина рабочего дня в столице — дорогое время, а вечер и ночь — дешёвое. Обещания «ночью в два раза дешевле» описывают прежнюю схему тарификации и к действующей цене отношения не имеют.
| Модель | Вход | Выход |
|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash, непиковые часы | 0,22 | 0,66 |
| DeepSeek V4-Flash, пиковые часы | 0,44 | 1,32 |
| DeepSeek V4-Pro, непиковые часы | 0,66 | 1,98 |
| DeepSeek V4-Pro, пиковые часы | 1,32 | 3,96 |
| Claude Sonnet 5 | 2 | 10 |
| GPT-5.6 Terra | 2 | 12 |
| Gemini 3.1 Pro | 2–4 | 12–18 |
| Claude Opus 5 | 5 | 25 |
| GPT-5.6 Sol | 5 | 30 |
Все значения — доллары за миллион токенов, строки упорядочены по выходной ставке. Цена DeepSeek действует с 16 августа 2026 года; ставки OpenAI, Anthropic и Google взяты из документации разработчиков 18 августа 2026 года.
Есть ещё одна строка в таблице цен, которая в сравнениях обычно теряется. У DeepSeek отдельно тарифицируется повторное чтение уже виденного текста: попадание в кэш обходится в 0,007 доллара за миллион токенов у младшей модели и в 0,022 у старшей в дешёвые часы, вдвое дороже — в дорогие. Там, где к одному длинному документу обращаются много раз подряд, итоговый счёт расходится с ожиданием по основной ставке сильнее, чем кажется. Общая сводка по ценам крупных моделей, включая изображения и подписки, собрана в обзоре лучшие нейросети.
Что говорят замеры
Оговорка относится ко всем участникам сравнения сразу: независимых сводных замеров для актуальных чекпоинтов нет, публикуются только собственные таблицы вендоров.
В таблице к релизу от 13 августа DeepSeek сравнивает себя с Claude Opus 4.8, Kimi K3, GLM-5.2 и Claude Fable 5. Картина смешанная. У Opus 4.8 модель V4-Pro выигрывает на Terminal Bench 2.1 (87,9 против 85,0), Cybergym (83,3 против 78,3), DeepSWE (62,7 против 58,0) и AutomationBench (31,8 против 27,2). Проигрывает на HLE (42,7 против 49,8), NL2Repo (61,5 против 69,7), Toolathlon (74,1 против 76,2) и DSBench-Hard (67,2 против 71,7). Claude Fable 5 в этой же таблице обходит V4-Pro почти везде, где приведены числа. Всё перечисленное — самозаявленные результаты.
Показательна и формулировка самого разработчика: модель описана как «broadly competitive with the strongest proprietary models», то есть в целом конкурентоспособная с сильнейшими закрытыми моделями. Заявки на первое место здесь нет, и подавать её как «DeepSeek обошёл всех» неправильно.
Две честные оговорки. Первая: официальных таблиц у DeepSeek две — апрельская к предварительной версии и августовская к общему доступу, — и свести их между собой нельзя, наборы тестов и поколения соперников там разные, пересекается только HLE. Вторая: привычных MMLU, GPQA и SWE-bench для августовского чекпоинта компания не публиковала вовсе, а наборы DSBench-FullStack и DSBench-Hard сделаны самим DeepSeek. У западных вендоров положение не лучше. OpenAI в анонсе GPT-5.6 привела один публичный показатель — 80 баллов индекса Artificial Analysis для агентов, пишущих код, с перевесом в 2,8 балла над Claude Fable 5, и это тоже самозаявленная цифра; Anthropic по своим релизам обычно обходится сравнительными оборотами без абсолютных значений.
Надёжность: что известно о перебоях
Публично о сбоях DeepSeek сообщает в одном месте — на собственной странице статуса; других официальных каналов у компании нет. За май–август 2026 года страница показывает 99,88% у API старшей модели, 99,79% у младшей и 99,80% у чата.
Средние проценты, впрочем, скрывают неровность. В июне журнал инцидентов пуст, в июле записей восемь, в августе — двенадцать. Среди августовских есть двухдневная деградация API (4 августа, младшая модель) и отдельные сбои поиска. То есть спокойный квартал в среднем и спокойная конкретная неделя — не одно и то же.
Русскоязычный автор описал первые дни работы с моделью так:
В первые дни DeepSeek было очень тяжело пользоваться. Постоянные ошибки, переподключения… Ломался вывод, но спустя несколько дней многие ошибки были исправлены
— ServerFlow AI Lab, разбор от 28 апреля 2026 года
Известное сообщение о занятом сервере компания официально нигде не разбирала: объяснений нет ни в документации, ни в справочном центре, и единственным признанием перегрузки остаётся та же страница статуса. Судить о стабильности сервиса по чужим пересказам поэтому не стоит — проверяется она только там.
Что выбрать под задачу
| Тип работы | Что выбирают чаще | Источник вывода |
|---|---|---|
| Однотипная обработка текста на большом объёме | DeepSeek | Официальная цена: V4-Flash 0,22 и 0,66 доллара за миллион токенов против 2 и 12 у GPT-5.6 Terra |
| Сложный код с графикой, трёхмерные сцены | GPT-5.6 или Claude | Chase AI, 24.04.2026: оба графических задания DeepSeek провалил, победы у GPT-5.5 и Opus 4.7 |
| Интерфейсы, которые показывают людям | GPT-5.6 | ServerFlow AI Lab, 28.04.2026: решение DeepSeek названо шаблонным и менее цельным |
| Работа с очень длинным контекстом | Обе стороны | Chase AI: на отрезке 500 тысяч – миллион токенов DeepSeek и GPT-5.5 выше Claude Opus 4.7; миллион токенов контекста у всех актуальных линеек |
| Бытовые вопросы на бесплатном уровне | Разница невелика | StackTested, 01.07.2026: счёт 4:1 в пользу DeepSeek, распознавание фотографии осталось за ChatGPT |
| Предсказуемость сервиса | Западные линейки | Страница статуса DeepSeek: 12 инцидентов за август 2026 года, включая двухдневную деградацию API |
| Модель внутри своего контура | DeepSeek | Веса и код запуска открыты под лицензией MIT; у OpenAI и Anthropic такой возможности нет |
Последнюю строку стоит уточнить, чтобы она не звучала обещанием. Открытая лицензия не равна запуску дома: официальный пример развёртывания старшей модели рассчитан на серверный узел с четырьмя ускорителями NVIDIA GB300, то есть на оборудование дата-центра. Такая возможность важна компаниям, которым нужна модель на своих серверах, а не владельцу рабочего ноутбука.
Из таблицы видно, что спор «deepseek vs chatgpt» решается не общим счётом, а составом работы. Если она состоит из однотипных операций на большом объёме — разметка, извлечение полей, короткие пересказы, — экономия на ставке заметна сразу, а требования к цельности результата низкие. Если результат показывают людям и он должен выглядеть законченным, оба независимых теста говорят в пользу западных линеек. Сравнение западных моделей между собой по той же схеме разобрано отдельно: Claude против ChatGPT.
Как подключить те модели, с которыми сравнивают
Скажем сразу: в каталоге GEN202 моделей DeepSeek нет, и делать вид, что статья ведёт куда-то ещё, было бы нечестно. Зато собраны все линейки, с которыми его сравнивают: Claude, GPT-5.6, Gemini и Grok подключаются одним ключом, счёт ведётся в рублях, зарубежная карта для оплаты не понадобится.
Ставки за миллион токенов в GEN202: GPT-5.6 Terra — 180 ₽ на вход и 1080 ₽ на выход; Claude Sonnet 5 — 180 ₽ и 900 ₽. Новому аккаунту при регистрации зачисляется 50 кредитов (25 ₽) — этой суммы достаточно, чтобы отправить своё рабочее задание сразу в несколько моделей и посмотреть на ответы рядом, вместо того чтобы доверять чужому счёту в роликах. Отправить его можно и не программируя — через чат, где выбор модели делается мышью, а переписка ведётся привычным образом. Весь набор со ставками собран в каталоге, текстовые модели отдельным списком — API языковых моделей.
FAQ
Что лучше: DeepSeek или ChatGPT? Ответ зависит от задачи. По двум независимым тестам апреля 2026 года на профессиональных заданиях — сложные интерфейсы, трёхмерные сцены, шейдерная графика — DeepSeek V4 Pro уступил GPT-5.5 во всех раундах. На бытовых вопросах в бесплатных версиях сравнение вышло обратным: в разборе StackTested от 1 июля 2026 года счёт 4:1 в пользу DeepSeek. Если решает цена и работа однотипная, выгоднее китайская модель; если результат должен быть цельным и предсказуемым, авторы тестов называют платные западные линейки.
Правда ли, что DeepSeek бесплатный? Официально компания обещает на главной странице только бесплатный доступ к чату — и это всё, что сказано. Сколько сообщений или запросов в такой доступ входит, не сообщается: этих чисел нет ни в справке, ни в соглашении, ни в документации, поэтому конкретные лимиты из чужих обзоров взяты не из первоисточника. Работа через API бесплатной не бывает в принципе: она оплачивается по цене, приведённой выше.
Почему DeepSeek дешевле в API? Причину компания в официальных материалах не называет. Из опубликованного известно устройство моделей: обе построены по схеме «смесь экспертов», где на каждый запрос работает лишь часть параметров — у V4-Pro активны 49 миллиардов из 1,6 триллиона. Прямой связи между этим и ценой в документах не проведено, поэтому утверждать её нельзя. Известно и другое: базовой объявлена непиковая ставка, а в двух окнах суток цена удваивается, так что итоговый счёт зависит ещё и от времени запуска задачи.
Можно ли доверять замерам DeepSeek? Читать их стоит как заявления производителя. Все таблицы на страницах моделей самозаявленные, независимых замеров тех же чекпоинтов в официальных источниках нет. Внутри августовской таблицы результат смешанный: часть тестов у Claude Opus 4.8 выиграна, часть проиграна, а Claude Fable 5 идёт впереди почти везде, где есть числа. Вопросы добавляет и состав наборов: два из них разработчик собрал сам, а привычные отраслевые тесты для этого чекпоинта не публиковал вовсе. Та же оговорка полностью применима к таблицам OpenAI и Anthropic.
Что стало с моделями R1 и V3? Обращаться к прежним именам через API больше нельзя: deepseek-chat и deepseek-reasoner отключены после 24 июля 2026 года, о чём компания предупредила в анонсе V4. Под ними работали старые поколения, включая рассуждающую R1; сейчас в строю только V4-Pro и V4-Flash. Веса прежних версий остаются опубликованными под лицензией MIT, то есть развернуть их у себя можно, но как продукт с доступом по ключу R1 и V3 больше не существуют.
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.