Qwen과 DeepSeek 중 어느 쪽이 더 나은가요?
Artificial Analysis는 Terminal-Bench 4.0부터 Humanity's Last Exam까지 같은 테스트 10개를 모든 모델에 돌리고, 정가 기준으로 작업 하나에 드는 비용을 계산합니다. 이 비용에는 모델이 생각하는 동안 쓰는 토큰도 들어갑니다. 알리바바의 최상위 모델 Qwen3.8 Max는 45점이고, DeepSeek의 최고 모델 V4.1 Flash는 39점입니다. 6점을 더 얻으려면 작업당 20배를 내야 합니다.
각 계열의 저가 모델끼리는 막상막하입니다. Qwen3.8 Flash Next는 작업당 $0.37에 40점, DeepSeek V4.1 Flash는 $0.27에 39점입니다. 여기서 차이를 만드는 건 시간입니다. Artificial Analysis는 작업마다 걸린 시간도 재는데, DeepSeek의 Flash는 평균 289초에 한 작업을 끝냈고 Qwen의 Flash Next는 1,809초가 걸렸습니다. Qwen3.8 Max는 2,508초, 약 42분이 필요했습니다.
| 모델 (2026년 10월 12일 기준) | 지능 지수 | 지수 작업당 비용 | 100만 토큰당 입력 / 출력 | 출력 속도 | 응답 완료까지 | 웨이트 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Max (0902) | 45 | $5.41 | $2.00 / $6.00 | 36 토큰/초 | 71.9초 | 비공개 |
| Qwen3.8 Flash Next | 40 | $0.37 | $0.15 / $0.47 | 51 토큰/초 | 51.3초 | Qwen Community License 1.0 |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 40 | $2.16 | $2.00 / $6.00 | 37 토큰/초 | 71.4초 | Qwen3.8-Max License |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | 39 | $0.27 | $0.30 / $1.20 | 211 토큰/초 | 12.8초 | MIT |
| DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 36 | $0.67 | $1.32 / $3.96 | 93 토큰/초 | 28.5초 | MIT |
| Qwen3.8 27B (xhigh) | 34 | $1.01 | $0.50 / $3.00 | 47 토큰/초 | 57.5초 | Apache 2.0 |
| Qwen3.7 Plus | 25 | $0.22 | $0.40 / $1.60 | 55 토큰/초 | 48.0초 | 비공개 |
점수, 비용, 속도, 응답 시간은 모두 Artificial Analysis(Intelligence Index v4.3.2)에서 가져왔고 2026년 10월 12일에 확인했습니다. 가격은 각 제조사가 자체 API에서 받는 금액으로, Qwen은 알리바바의 Model Studio, DeepSeek은 DeepSeek API 기준입니다. 라이선스 열은 Hugging Face의 모델 카드를 따랐습니다. 토큰당으로는 Qwen의 Flash Next가 DeepSeek의 Flash보다 절반쯤 쌉니다. 작업당으로는 더 비쌉니다. Artificial Analysis는 캐시된 입력을 포함해 실행에 쓰인 모든 토큰을 세는데, DeepSeek은 캐시된 입력 토큰을 피크 시간에도 100만 개당 $0.006만 받기 때문입니다.
코딩에는 Qwen과 DeepSeek 중 어느 쪽이 나은가요?
에이전트가 터미널에서 일한다면 Qwen3.8 Max입니다. 지수에 들어가는 10개 테스트 중 하나인 Terminal-Bench 4.0에서 Qwen3.8 Max는 39%, DeepSeek V4.1 Flash는 27%입니다. 서면 명세로 과학 계산 함수를 짜게 하는 SciCode에서는 둘 다 52%로 비깁니다.
저가 모델로 내려가면 DeepSeek이 조금 앞섭니다. Terminal-Bench에서 DeepSeek의 Flash는 27%, Qwen3.8 Flash Next는 25%이고, SciCode에서는 52%와 51%입니다. AutomationBench-AA에서도 DeepSeek의 Flash가 69%로 앞서고 Qwen 모델 둘은 모두 56%입니다. 대형 오픈 모델끼리는 서로 비슷합니다. Terminal-Bench에서 DeepSeek V4 Pro는 14%, Qwen3.8 2.4T A95B는 11%입니다.
코딩 에이전트가 가장 크게 느끼는 건 속도입니다. DeepSeek의 API는 V4.1 Flash로 초당 211토큰을 썼고, 알리바바의 API는 Qwen3.8 Max로 36토큰을 썼습니다. 한 시간씩 반복되는 작업이라면 기다리느냐 마느냐가 갈리는 차이입니다. Claude vs DeepSeek는 같은 테스트를 비공개 모델과 붙여 봅니다.
사업에 쓸 수 있는 오픈 웨이트는 Qwen과 DeepSeek 중 어느 쪽인가요?
DeepSeek이고, 따로 서명할 것도 없습니다. 2026년 4월의 V4 Flash와 V4 Pro부터 9월의 V4.1 Flash까지, Hugging Face에 올라온 DeepSeek V4 릴리스는 모두 순수 MIT 라이선스입니다. 반면 2026년 8월에 나온 Qwen 언어 모델 3종은 라이선스가 3가지로 모두 다르고, 각 LICENSE 파일은 2026년 10월 12일에 읽었습니다.
| 오픈 모델 (2026년 10월 기준) | 라이선스 | 별도 라이선스가 필요한 곳 | 앱에 모델 이름을 표시해야 하는 때 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | MIT | 없음 | 해당 없음 |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | MIT | 없음 | 해당 없음 |
| Qwen3.8 27B | Apache 2.0 | 없음 | 해당 없음 |
| Qwen3.8 Flash Next | Qwen Community License 1.0 | Model as a Service 또는 AI Work Assistant 사업을 하는 모든 회사 (매출 무관) | 월 사용자 1억 명 초과 또는 월 매출 $20M 초과 |
| Qwen3.8 2.4T A95B | Qwen3.8-Max License | 같은 사업, 단 그룹 매출이 12개월간 $50M을 넘은 뒤 | 월 사용자 1억 명 초과 또는 월 매출 $20M 초과 |
| Qwen3.8 Max (0902) | 웨이트 미공개 | 해당 없음 | 해당 없음 |
Qwen Community License는 Model as a Service를 API나 호스팅 엔드포인트로 제3자에게 추론이나 파인튜닝을 제공하는 것이라고 정의합니다. AI Work Assistant는 주로 AI 코딩이나 사무 업무용으로 만든 제품이며, 라이선스는 Qoder와 QwenWork를 예로 듭니다. 그래서 스타트업이 Qwen3.8 Flash Next 기반 코딩 도구를 팔려면, 상업적 용도로 모델을 쓰기 전에 Qwen과 계약을 맺어야 합니다. 사내 사용은 예외이며, 회사 밖의 누구에게도 모델이나 모델이 쓴 결과물을 주지 않는 한 괜찮습니다.
같은 스타트업이 DeepSeek 웨이트를 쓴다면 사본에 MIT 고지문만 남기면 됩니다. 모델과 채팅만 할 거라면 이 내용은 해당되지 않습니다. 이런 웨이트를 직접 돌리는 데 무엇이 필요한지는 오픈소스 LLM 가이드에서 다룹니다.
2026년 10월 기준 Qwen과 DeepSeek API 비용은 얼마인가요?
DeepSeek V4.1 Flash는 보내는 토큰 100만 개당 $0.30, 모델이 쓰는 토큰 100만 개당 $1.20입니다. V4 Pro는 $1.32와 $3.96입니다. DeepSeek 가격 페이지에 따르면 비피크 시간에는 둘 다 절반으로 내려가고, 피크 시간은 평일 UTC 01:00~04:00와 06:00~10:00입니다. 중국 공휴일에는 하루 종일 비피크입니다.
알리바바가 2026년 10월 11일에 갱신한 Model Studio 가격표는 싱가포르 리전에서 qwen3.8-max를 $2와 $6, qwen3.8-flash를 $0.15와 $0.47로 책정합니다. Qwen3.7 Plus는 프롬프트 256K 토큰까지 $0.40과 $1.60이고, 그 이상은 더 비쌉니다. 싱가포르에서 새 계정을 열면 모델마다 무료 토큰 100만 개를 90일간 받습니다. DeepSeek 페이지에는 무료 할당량이 나와 있지 않습니다.
알리바바는 리전별로 가격을 달리 받지만 DeepSeek은 그렇지 않습니다. 중국(베이징) 가격은 따로 나와 있고, Qwen3.8 Max Prime은 거기서만 팝니다. 그러니 두 Flash 모델 중 토큰당으로는 Qwen이 싸고, 작업 하나를 끝내는 비용으로는 DeepSeek이 쌉니다.
Qwen과 DeepSeek은 채팅을 어디에 저장하나요?
Qwen Chat은 싱가포르에, DeepSeek은 중국에 저장합니다. chat.qwen.ai의 개인정보 처리방침은 운영 회사로 NTH Power Global Tech Singapore를 밝히고 "We collect, process, and store your personal data in Singapore."라고 적습니다. 요청마다 모델을 돌리는 곳은 알리바바 클라우드의 싱가포르 법인입니다. 같은 방침에 따르면 알리바바 클라우드는 답변이 끝나면 입력을 삭제합니다.
DeepSeek의 개인정보 처리방침은 개인 데이터를 중화인민공화국에 저장한다고 밝힙니다. 그 데이터로 모델을 학습시키며, 이용자에게는 이를 거부할 권리를 줍니다.
| 2026년 10월 기준 | Qwen Chat (chat.qwen.ai) | DeepSeek 앱 |
|---|---|---|
| 데이터 저장 위치 | 싱가포르 | 중화인민공화국 |
| 채팅의 학습 사용 | 비식별화한 콘텐츠와 피드백만 사용, 원본 입력을 그대로 쓰지는 않음 | 예 |
| 학습 거부 | 방침에 설명 없음 | 거부 권리가 명시됨 |
| 모델 운영 주체 | 알리바바 클라우드(싱가포르), 답변마다 입력 삭제 | DeepSeek |
두 모델 중 어느 쪽이든 믿을 만한 호스트에서 오픈 웨이트를 직접 돌리면 데이터는 어느 나라로도 가지 않습니다. 둘 다에 해당하는 유일한 해결책입니다.
Qwen과 DeepSeek 중 무엇을 골라야 할까요?
최고 점수나 데이터가 있는 위치가 중요하면 Qwen을 고르세요. 작업당 비용이나 속도가 중요하면 DeepSeek입니다.
| Qwen을 고르는 경우 | DeepSeek을 고르는 경우 |
|---|---|
| 두 계열 중 최고 점수가 필요하다 (Qwen3.8 Max는 45) | 작업당 비용이 결정적이다 (V4.1 Flash $0.27, 상대는 $5.41) |
| 터미널 에이전트에 Terminal-Bench 4.0 최고 성적이 필요하다 (39% 대 27%) | 빠른 답변이 필요하다 (초당 211토큰 대 36) |
| 저가 모델에서 영상 입력이 필요하다 (Qwen3.8 Flash Next는 텍스트, 이미지, 영상을 읽음) | 웨이트 기반으로 API나 코딩 제품을 판다 (MIT, 별도 라이선스 없음) |
| 데이터가 중국 밖에 있어야 한다 (Qwen Chat은 싱가포르에 저장) | 저가 모델에서 1M 컨텍스트 창이 필요하다 (1M 대 256K) |
| Apache 2.0의 27B 모델을 원한다 | 반값인 비피크 요금까지 작업을 미룰 수 있다 |
Whizi에는 두 계열이 모두 있지만, Pro 요금제에서는 Qwen의 최상위 모델을 열어 두지 않습니다. Pro는 월 $29.99에 2,500 크레딧이며, DeepSeek V4.1 Flash와 Qwen3.7 Plus를 메시지당 1 크레딧씩 쓸 수 있습니다. 나란히 보기 기능은 프롬프트 하나를 두 모델에 동시에 보냅니다. 다만 Qwen3.7 Plus는 25점이라 Pro에서는 DeepSeek 모델을 고르는 편이 낫습니다. Qwen3.8 Max(6 크레딧), Qwen3.8 2.4T A95B(8), Qwen3.8 Flash(1), DeepSeek V4 Pro 0813(2)은 $49.99의 Powerhouse에 있습니다. Starter에는 두 계열 모두 없습니다. Qwen과 DeepSeek 문서에 모든 항목이 정리되어 있습니다.
- 작업당 비용이나 속도가 중요하면 DeepSeek V4.1 Flash를 쓰세요
- 42분짜리 작업보다 최고 점수가 중요하면 Qwen3.8 Max를 쓰세요
- Qwen3.8 Flash Next 기반 API나 코딩 제품을 팔기 전에 Qwen 라이선스를 읽으세요
- 데이터가 중국 밖에 있어야 한다면 DeepSeek 앱 대신 Qwen Chat을 쓰세요
- DeepSeek API 작업은 비피크 시간대에 몰아서 절반 가격으로 처리하세요
자주 묻는 질문
Qwen이 DeepSeek보다 낫나요?
점수로는 그렇고, 비용과 속도로는 아닙니다. 2026년 10월 12일 기준 Qwen3.8 Max는 Artificial Analysis 지능 지수 45점으로 DeepSeek V4.1 Flash의 39점보다 높습니다. 하지만 작업당 $5.41로 DeepSeek의 $0.27보다 비싸고, 초당 36토큰을 써서 DeepSeek의 211토큰보다 느립니다. 각 계열의 저가 모델인 Qwen3.8 Flash Next와 DeepSeek V4.1 Flash는 1점 차이일 뿐입니다. Kimi vs DeepSeek는 같은 점수와 비용 비교를 Kimi와 해 봅니다.
코딩에는 Qwen과 DeepSeek 중 어느 쪽이 나은가요?
터미널 에이전트에는 Qwen3.8 Max가 낫습니다. Terminal-Bench 4.0에서 39%로 DeepSeek V4.1 Flash의 27%를 앞섭니다. SciCode에서는 52%로 비깁니다. 오픈 웨이트로 만든 코딩 제품을 팔 계획이라면 DeepSeek의 MIT 라이선스는 추가 계약이 필요 없지만 Qwen3.8 Flash Next의 라이선스는 필요합니다. 더 넓은 코딩 비교는 ChatGPT 말고 고를 만한 코딩 AI를 보세요.
Qwen이 DeepSeek보다 저렴한가요?
토큰당으로는 그렇습니다. 알리바바는 싱가포르에서 qwen3.8-flash를 100만 토큰당 입력 $0.15, 출력 $0.47로 올렸고, DeepSeek은 V4.1 Flash를 $0.30과 $1.20으로 올렸습니다. 작업 하나를 끝내는 비용은 Artificial Analysis 기준 DeepSeek이 $0.27로 $0.37보다 쌉니다. DeepSeek은 비피크 시간에 요금도 절반으로 깎아 줍니다. LLM API 가격 통계에서 유료 텍스트 모델의 중간값 가격을 볼 수 있습니다.
Qwen과 DeepSeek을 한 앱에서 쓸 수 있나요?
네. 월 $29.99의 Whizi Pro에는 DeepSeek V4.1 Flash와 Qwen3.7 Plus가 메시지당 1 크레딧으로 들어 있고 나란히 보기도 됩니다. Qwen3.8 Max는 Powerhouse에서 메시지당 6 크레딧입니다. Starter에는 두 계열 모두 없습니다. 모든 AI 모델을 하나의 구독으로에서 모델을 묶어 주는 다른 앱과 비교해 보세요.
