DeepSeek V4 vs Qwen 3.7：同价位怎么选？

2026 年「国产大模型怎么选」的讨论里，DeepSeek 和 Qwen 永远是前两名，而对开发者来说最妙的是：它们现在站在几乎同一个价位上。DeepSeek V4 Flash 输入每 1M tokens 只要 $0.14，Qwen 3.7 是 $0.20。差价只有六美分时，「谁更便宜」就不再是问题，「谁更适合我的业务」才是。

这篇文章从价格、编码、中文质量、真实取舍四个角度对比两个模型，最后给出可执行的选型框架，以及用一个 API Key 同时实测的方案。

价格对比（每 1M tokens）

价格结论： DeepSeek V4 Flash 和 Qwen 3.7 都是平价档，输入差 $0.06、输出差 $0.18，小到几乎不影响决策——决定胜负的是每美元质量，不是标价。参考一下：两者输入价都比 GPT-5.6 Sol 便宜 60–95 倍。

编码：两大国产主力真正的差异

2026 年围绕 DeepSeek vs GPT-5.6 benchmark 的讨论把国产模型推到了聚光灯下，DeepSeek V4 Flash 的名声就是在这里打出来的：Terminal Bench 2.1 得分 82.7——Agent 编码能力超过许多贵 50 倍的模型。Qwen 3.7 也不弱：阿里这条产品线长期霸榜编码与 Agent 评测，Qwen3.x 家族还拿下了 8 月 Agentic Index 第一。

日常任务——写函数、修 bug、补测试——两者输出的代码都干净可用，差距出现在边缘场景：

• DeepSeek V4 Flash 长链路 Agent 循环和工具调用很稳，首 token 延迟约 0.4s，是自主编码 Agent 的默认选择。
• Qwen 3.7 在中文生态项目里更顺手：中文注释、中文文档、国内工程团队常见的 Java/Go/Python 混用。
• 两者都记得设 max_tokens——输出单价是输入的 3–10 倍，务必封顶。

编码结论： 默认 DeepSeek V4 Flash，中文优先的代码库和 A/B 对照把 Qwen 3.7 当备选。

中文质量：真实存在的差异

两个模型都是中文母语级，中文内容都吊打西方模型，区别在细节：

• DeepSeek V4 的简体中文更自然，长文、翻译、技术写作尤其出色。
• Qwen 3.7（阿里）覆盖更广的中文产品场景：电商文案、中文客服、微信式对话流，阿里云生态内的团队用得最多。

只做中文用户市场，两者都够用；还需要同一模型兼顾英文和代码，DeepSeek V4 Flash 每美元的泛化能力通常略胜。

参考 DeepSeek vs GPT-5.6 benchmark 背景

评估国产模型时，你常会看到 DeepSeek vs GPT-5.6 benchmark 的对比，结论同样适用于这里：DeepSeek V4 Flash 在 Terminal Bench 2.1 的 82.7 分让它跑赢一堆贵得多的模型，也因此一直是国产模型阵列里的价值锚点。Qwen 3.7 参与的是同一场评测竞赛——既然输入只贵 $0.06，很多团队干脆两个都接、按任务分流。DeepSeek vs GPT-5.6 benchmark 的叙事解释了为什么这两个国产模型值得放在一起比：它们用零头的价格交出了 GPT 级别的输出。

到底选哪个？

对多数团队，诚实的答案是：拿自己的业务实测。每 1M 输入才 $0.14–$0.20，两个模型各跑一个周末真实流量，成本还不到一杯咖啡。两者都是 OpenAI 兼容，切换只需改一行 model=——这正是越来越多开发者通过统一网关接入中国大模型、按任务分流的根本原因。

一个 Key 同时实测两个模型

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-tokenpapa-key",
    base_url="https://tokenpapa.ai/v1"
)

# DeepSeek V4 Flash —— 默认性价比之选
resp_ds = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    max_tokens=300,  # 输出单价是输入 3-10 倍,务必封顶
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个带指数退避的 HTTP 请求重试函数。"}]
)
print("DeepSeek V4:", resp_ds.choices[0].message.content[:100])

# Qwen 3.7 Plus —— 同一段代码,换个模型名
resp_qw = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-plus",
    max_tokens=300,
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个带指数退避的 HTTP 请求重试函数。"}]
)
print("Qwen 3.7:", resp_qw.choices[0].message.content[:100])

一个 Key,30+ 模型——DeepSeek、Qwen、GPT-5.6、Claude、Kimi、Mimo,无需中国手机号。

常见问题

问：DeepSeek V4 和 Qwen 3.7 哪个更便宜？

答：DeepSeek V4 Flash 输入 $0.14/1M，比 Qwen 3.7 的 $0.20 更便宜；输出分别为 $0.42 与 $0.60。两者都远低于 GPT-5.6 Sol（输入 $13.50）等旗舰，真正要比的是每美元质量而非绝对价格。

问：写代码哪个更强：DeepSeek V4 还是 Qwen 3.7？

答：DeepSeek V4 Flash 在 Terminal Bench 2.1 得分 82.7，是同价位 Agent 编码的默认选择；Qwen 3.7 日常代码生成接近，且更擅长中文生态项目。多数场景 DeepSeek V4 Flash 的每美元质量更高。

问：可以用一个 API Key 同时调用 DeepSeek V4 和 Qwen 3.7 吗？

答：可以。TokenPAPA 通过一个 OpenAI 兼容 Key 提供 DeepSeek V4 Flash、Qwen 3.7（qwen3.7-plus / qwen3.7-max）等 30+ 模型，无需中国手机号，一行代码即可切换模型。

问：2026 年国产模型到底该选哪个？

答：预算与编码优先选 DeepSeek V4 Flash，中文内容与阿里生态场景把 Qwen 3.7 当强力备选。两者输入价都低于 $0.20/1M，最稳妥的做法是用一个 TokenPAPA Key 拿真实业务流量各跑一轮再决定。

快速开始

1. 注册 tokenpapa.ai —— 仅需邮箱，无需中国手机号。
2. 创建 API Key —— OpenAI 兼容，一个 Key 调用 30+ 模型。
3. 两个模型都实测 —— 先用 deepseek-v4-flash，再对比 qwen3.7-plus，赢家靠数据说话，切换只需一行 model=。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://tokenpapa.ai/v1", api_key="your-key")

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",   # 或 qwen3.7-plus
    max_tokens=300,              # 输出单价是输入 3-10 倍,务必封顶
    messages=[{"role": "user", "content": "你好!"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

国产双子星,同一个价位——都跑一遍,留下真正能打的那个。