Qwen3 vs DeepSeek R1: Który model wygrywa w 2026 roku?

Modele rozumujące open-source zmieniły wszystko. DeepSeek R1 przewodził tej rewolucji w 2025 roku. Teraz Qwen3 jest pierwszym wyborem dla wielu programistów.

Jeśli uruchamiasz lokalne modele do kodowania lub automatyzacji, musisz dokonać wyboru. Oto jak wypadają w porównaniu.

Kluczowa różnica

DeepSeek R1 to model rozumujący. Wykorzystuje proces chain-of-thought (łańcucha myśli) przy każdym zapytaniu. Nie posiada przełącznika wyłączającego tę funkcję. To sprawia, że jest wolny. Na odpowiedź możesz czekać od 30 do 90 sekund. Świetnie nadaje się do badań, ale słabo sprawdza się w szybkich czatach.

Qwen3 jest inny. Wykorzystuje system myślenia w dwóch trybach. To Ty decydujesz, kiedy model ma „myśleć”.

  • Tryb myślenia włączony: otrzymujesz głębokie rozumowanie, podobne do DeepSeek R1.
  • Tryb myślenia wyłączony: otrzymujesz szybkie odpowiedzi w czasie poniżej 5 sekund.

Ta elastyczność sprawia, że Qwen3 jest lepszym narzędziem codziennego użytku.

Wydajność i benchmarki

Qwen3-235B-A22B radzi sobie bardzo dobrze w zestawieniu z DeepSeek R1. W wielu testach Qwen3 wygrywa w zadaniach matematycznych, programistycznych oraz w zadaniach agentowych.

  • ArenaHard: Qwen3 uzyskuje 95,6. DeepSeek R1 uzyskuje 91,8.
  • Kodowanie: Qwen3-32B osiąga wyższy wynik niż GPT-4o w rankingu CodeForces Elo.
  • Matematyka: DeepSeek R1 wciąż ma lekką przewagę w czystej logice matematycznej.

Wymagania sprzętowe

Nie potrzebujesz superkomputera, aby je uruchomić.

  • DeepSeek R1 (14B distill): Wymaga karty GPU 12 GB.
  • Qwen3-8B: Działa na 6 GB VRAM. Działa nawet na MacBooku Air.
  • Qwen3-32B: Działa na pojedynczej karcie RTX 4090.

Licencjonowanie

  • DeepSeek R1: Korzysta z licencji MIT. Nie masz żadnych ograniczeń.
  • Qwen3: Korzysta z licencji Apache 2.0 dla modeli do 35B. Większe modele wymagają umowy komercyjnej, jeśli masz 100 milionów użytkowników.

Który powinieneś wybrać?

Wybierz Deep