GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد GPT-OSS 120B من OpenAI وDeepSeek V4 Pro من DeepSeek من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر GPT-OSS 120B نافذة سياق بحجم 131.1K رمز بسعر $0.15/$0.60 لكل مليون رمز، بينما يوفر DeepSeek V4 Pro سياقًا بحجم 1M رمز بسعر $1.32/$3.96 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-OSS 120B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج GPT-OSS 120B من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 95 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 56/100 (بتكلفة $0.15/$0.6 لكل مليون رمز).

Intelligence Index56 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

45.5%

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

نموذج وكيل مستقل وأدوات

نموذج DeepSeek V4 Pro من DeepSeek مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 80 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 53/100 (بتكلفة $1.32/$3.96 لكل مليون رمز).

Intelligence Index53 / 100
Input Token:

$1.32 / 1M

Output Token:

$3.96 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

68.5%

أهم الفروقات في لمحة

  • GPT-OSS 120B is 7.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • DeepSeek V4 Pro has a larger context window (1M vs 131K tokens).
  • GPT-OSS 120B is faster at 95 tok/s vs 80 tok/s.
  • DeepSeek V4 Pro leads on SWE-bench coding (68.5% vs 45.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-OSS 120BDeepSeek V4 Pro
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5653
Provider
OpenAIDeepSeek
Input Price
Cost per million input tokens
$0.15 / 1M$1.32 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.60 / 1M$3.96 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.10 / 1M$0.76 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
95 tok/s80 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
45.5%68.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
68.5%81.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.14 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
DeepSeek V4 Pro
+23.0% SWE-bench lead
Cost
GPT-OSS 120B
7.3x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-OSS 120B
+19% faster generation
Context
DeepSeek V4 Pro
1M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-OSS 120BDeepSeek V4 Pro
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

45.5%vs68.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

68.5%vs81.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

80.5%vs88.9%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1330ptsvs1438pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

9.8%vs15.6%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

30.5%vs46.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

33%vs43%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

58.5%vs70.2%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

84.5%vs91%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

71%vs90%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs80 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT-OSS 120B0.48s
DeepSeek V4 Pro0.58s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-OSS 120B5.74s
DeepSeek V4 Pro6.83s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-OSS 120B Monthly API Bill
$0.79 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
DeepSeek V4 Pro Monthly API Bill
$5.75 / month
$1.32/1M in · $3.96/1M out
GPT-OSS 120B saves approximately $4.97 / month (86%) under this workload.7.3x Savings

GPT-OSS 120B · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (SWE-bench Verified 45.5% · GPQA Diamond 68.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 95 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 480 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (117B (5.1B MoE)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

DeepSeek V4 Pro · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 81.2%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 80 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 580 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (MoE (Colossal)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT-OSS 120BDeepSeek V4 Pro
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.14$0.67
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
45K52K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
22K25K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-OSS 120BDeepSeek V4 Pro
Official API Model ID (SDK)gpt-oss-120bdeepseek-reasoner
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-082026-08
Knowledge CutoffJune 2024May 2026
ArchitectureSparse MoE transformer with reasoningNext-Gen Sparse MoE with Agent RL Tuning
Parameters117B (5.1B active MoE)MoE (Colossal)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.15/1M in) across full 131K windowFlat rate ($1.32/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.015/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 73 GB VRAM (4-bit Quantized) · 252 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-OSS 120B or DeepSeek V4 Pro?

GPT-OSS 120B is more intelligent. It scores 56 compared with 53 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-OSS 120B is faster, generating 95 tokens per second compared with 80 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-OSS 120B is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.76 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-OSS 120B has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.58s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek V4 Pro has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 131.1K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من GPT-OSS 120B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وDeepSeek V4 Pro (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق GPT-OSS 120B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GPT-OSS 120B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد GPT-OSS 120B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GPT-OSS 120B أم DeepSeek V4 Pro؟+

يتصدر GPT-OSS 120B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين GPT-OSS 120B وDeepSeek V4 Pro؟+

يبلغ سعر GPT-OSS 120B نحو $0.15 / $0.60 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر DeepSeek V4 Pro نحو $1.32 / $3.96. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد GPT-OSS 120B الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم GPT-OSS 120B سياقًا بحجم 131.1K رمز مقابل 1M رمز لنموذج DeepSeek V4 Pro، بينما يتفوق GPT-OSS 120B في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من OpenAI وDeepSeek وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).