Head-to-Head Model Comparison

Qwen3.8 Max Preview vs DeepSeek V4.1-Flash

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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Qwen3.8 Max PreviewProfile

DeepSeek V4.1-FlashProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Alibaba

Qwen3.8 Max Preview

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Alibaba का Qwen3.8 Max Preview प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 60 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 93/100 इंटेलीजेंस स्को

Intelligence Index93 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

75.2%

DeepSeek

DeepSeek V4.1-Flash

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

DeepSeek का DeepSeek V4.1-Flash प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 110 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.3/$1.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 58/100 इंटेलीजेंस

Intelligence Index58 / 100

Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$1.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

74.2%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Qwen3.8 Max Preview is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
DeepSeek V4.1-Flash is faster at 110 tok/s vs 60 tok/s.
Qwen3.8 Max Preview leads on SWE-bench coding (75.2% vs 74.2%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Qwen3.8 Max Preview	DeepSeek V4.1-Flash
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	93	58
Provider	Alibaba	DeepSeek
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$0.30 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$1.20 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.00 / 1M	$0.18 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	32K	384K
Throughput Speed Tokens generated per second	60 tok/s	110 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	75.2%	74.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	79.5%	90.9%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.00 / 1M	$0.01 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Qwen3.8 Max Preview

+1.0% SWE-bench lead

Cost

Qwen3.8 Max Preview

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

DeepSeek V4.1-Flash

+83% faster generation

Context

Tied

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Qwen3.8 Max PreviewDeepSeek V4.1-Flash

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

75.2%vs74.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

79.5%vs90.9%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

89%vs89.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1485ptsvs1455pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs16.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs31.2%

SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs48%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

77%vs73%

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs92.4%

Long-Context Reasoning

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

N/Avs93%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

60 tok/s vs110 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

Qwen3.8 Max Preview0.68s

DeepSeek V4.1-Flash0.46s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Qwen3.8 Max Preview9.01s

DeepSeek V4.1-Flash5.01s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Qwen3.8 Max Preview Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

DeepSeek V4.1-Flash Monthly API Bill

$1.54 / month

$0.3/1M in · $1.2/1M out

Qwen3.8 Max Preview saves approximately $1.54 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Qwen3.8 Max Preview · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 75.2% · GPQA Diamond 79.5%)
60 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 680ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (2.4T total (95B MoE)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 384K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74.2% · GPQA Diamond 90.9%)
110 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 460ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (763B total (8B prefill / 16B decode )) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

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

Metric	Qwen3.8 Max Preview	DeepSeek V4.1-Flash
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.27
Output Tokens / Task Tokens generated per task	35K	58K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	15K	28K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Qwen3.8 Max Preview	DeepSeek V4.1-Flash
Official API Model ID (SDK)	qwen3-8-max-preview-instruct	deepseek-reasoner
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2026-07	2026-09
Knowledge Cutoff	April 2026	June 2026
Architecture	Colossus-Scale Open Sparse Mixture-of-Experts	Causal Encoder-Decoder (20 enc + 20 dec layers)
Parameters	2.4T total (95B active MoE)	763B total (8B prefill / 16B decode active)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)	Flat rate ($0.3/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Automatic prefix caching at $0.006/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full 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 Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1488 GB VRAM (4-bit Quantized) · 5160 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 473 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1640 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	Open-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 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text, vision	text, vision
Output Modalities	text	text

Qwen3.8 Max Preview vs DeepSeek V4.1-Flash: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.8 Max Preview or DeepSeek V4.1-Flash?

Qwen3.8 Max Preview is more intelligent. It scores 93 compared with 58 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

DeepSeek V4.1-Flash is faster, generating 110 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.8 Max Preview is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.18 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek V4.1-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.68s.

निष्कर्ष

Qwen3.8 Max Preview (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और DeepSeek V4.1-Flash (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Qwen3.8 Max Preview जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, DeepSeek V4.1-Flash तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen3.8 Max Preview बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen3.8 Max Preview या DeepSeek V4.1-Flash में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Qwen3.8 Max Preview आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Qwen3.8 Max Preview और DeepSeek V4.1-Flash में किसका API सस्ता है?+

Qwen3.8 Max Preview की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और DeepSeek V4.1-Flash की $0.30 / $1.20 है। समग्र लागत में Qwen3.8 Max Preview अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Qwen3.8 Max Preview में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि DeepSeek V4.1-Flash में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में DeepSeek V4.1-Flash तेज़ है।

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 & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Qwen3.8 Max Preview vs DeepSeek V4.1-Flash

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Qwen3.8 Max Preview

DeepSeek V4.1-Flash

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Qwen3.8 Max Preview · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Qwen3.8 Max Preview vs DeepSeek V4.1-Flash: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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