DeepSeek-V4-Pro против GPT-5.6 Luna: кто лучше? 87

12 августа 2026 года вечером компания DeepSeek на несколько часов раньше запланированного срока официально выпустила свою флагманскую модель V4-Pro, возможности которой значительно улучшены по сравнению с предварительной версией, а результаты многих тестов приблизились к уровню лучших моделей. Она и GPT-5.6 Luna от OpenAI стали одной из горячих тем для обсуждения в сообществе разработчиков. В этой статье мы разберём преимущества и недостатки обеих моделей с точки зрения архитектурных параметров, результатов тестов, реальных сценариев использования и стратегий ценообразования, а также, опираясь на свежие данные BenchLM и отзывы реальных пользователей, предоставим вам понятное руководство по выбору.

Позиционирование обеих моделей

• DeepSeek-V4-Pro: флагманская модель DeepSeek, позиционируемая как «производительность на уровне лучших закрытых моделей». Это открытая и коммерчески доступная MoE-большая модель (Mixture of Experts), разработанная для сложных задач, требующих глубокого рассуждения.

• GPT-5.6 Luna: облегчённая и высокорентабельная модель в серии OpenAI GPT-5.6. Её цель — обеспечить «мощные возможности» при минимальной стоимости и максимальной скорости, что делает её подходящей для высокочастотных и массовых простых задач.

Основные характеристики и параметры

Производительность

У каждой из моделей свои сильные стороны. По данным сторонней платформы оценки BenchLM:

• Сводная оценка: публичный рейтинг GPT-5.6 Luna (66,9 балла) выше, чем у DeepSeek-V4-Pro (60,0 балла).

Преимущества каждой модели

DeepSeek-V4-Pro подходит для:

• Анализа сверхдлинных документов (контекст до миллиона токенов)

• Сложных математических рассуждений (HMMT 95,2%, IMO 89,8%)

• Мультимодального понимания (PDF, сканы, изображения)

• Длительной автономной работы агента (непрерывная работа 30–60 минут)

• Компаний, чувствительных к затратам, но нуждающихся в флагманских возможностях

GPT-5.6 Luna подходит для

• Сценариев с высокой параллельностью и низкой задержкой (чат в реальном времени, голосовые ассистенты)

• «Повторяющихся» задач — классификации, суммаризации, маршрутизации, мониторинга

• Использования в качестве первого слоя фильтрации в агентских системах, с маршрутизацией сложных задач к Sol/Terra

• Команд, уже работающих в экосистеме OpenAI и стремящихся к скорости и пропускной способности

Конкретные сценарии

Обработка длинных текстов: GPT-5.6 Luna показывает лучшие результаты в задачах с длинными документами, близкими к пределу окна контекста.

Агентские задачи (Agentic): в одном из направленных сравнений оценка GPT-5.6 Luna (84,1) значительно опережает DeepSeek-V4-Pro (59,1).

Реальный опыт: часть пользователей в сообществе также отмечает, что при выполнении инженерных задач, требующих следования существующему стилю кода, DeepSeek-V4-Flash ведёт себя стабильнее, чем Luna.

Стоит отметить, что официальная версия DeepSeek V4 Pro (DeepSeek-V4-Pro-0813) была только что выпущена 13 августа 2026 года, и её возможности значительно улучшены по сравнению с предварительной версией — результаты многих тестов приблизились к уровню лучших моделей.

Цены

DeepSeek-V4-Pro: сохраняет высокую рентабельность — 0,435 доллара США (около 3 юаней) за миллион входных токенов и 0,87 доллара США (около 6 юаней) за миллион выходных токенов.

GPT-5.6 Luna: ориентирована на низкую стоимость.

В разных сценариях преимущества по стоимости у моделей различаются:

Обычный диалог: для небольших задач вида «1K входных + 500 выходных» предполагаемая стоимость GPT-5.6 Luna ниже.

Задачи с интенсивным кэшированием: для тяжёлых задач с кэшем вида «200K кэш + 20K новый ввод + 10K вывод» предполагаемая стоимость DeepSeek-V4-Pro ниже.

Как сделать выбор

Если у вас одна из следующих ситуаций, стоит выбрать DeepSeek-V4-Pro:

• Ваша задача — сложное глубокое рассуждение, например отладка сложного кода или математическое моделирование.

• Вам нужно обрабатывать сверхдлинные тексты (около или более 1M токенов).

• Вы хотите, чтобы модель была с открытым исходным кодом — для частного развёртывания или исследований.

• Ваш сценарий использования — циклические задачи с высоким процентом попадания в кэш, что снижает затраты.

Если у вас одна из следующих ситуаций, выбирайте GPT-5.6 Luna:

• Ваши задачи — высокочастотные и массовые лёгкие операции, такие как простая классификация текста или извлечение информации.

• У вас крайне высокие требования к скорости отклика.

• Бюджет вашего проекта очень чувствителен, а объём задач невелик (стоимость небольших задач ниже).

• Вам нужна модель, показывающая выдающиеся результаты в агентских задачах (Agentic).