同为「大参数 MoE + 小激活」路线，两个模型代表了 2026 年开源模型的两条分支：DeepSeek 把筹码押在 Agent 与长上下文上（1M 原生上下文、GDPval-AA v2 实测 1559 Elo），Qwen 则押在 原生多模态与部署普惠上（文本/图像/视频输入、Apache 2.0、262K 上下文可扩 1M）。本报告用 AA Intelligence Index v4.1、BenchLM、官方/社区实测共 24+ 个信源交叉验证，回答核心问题：同样约 10B 激活参数的性价比档位，谁更适合你的场景？
| 维度 | DeepSeek-V4-Flash（0731） | Qwen3.5-122B-A10B | 胜者 |
|---|---|---|---|
| 发布时间 | 2026-04-24 预览；2026-07-31 正式版 | 2026-02-25 | DeepSeek 更新 |
| 总参数 / 激活 | 284B / 13B | 122B / 10B（256 专家） | DeepSeek 更大 |
| 架构 | MoE + DSA 稀疏注意力（token 压缩） | Gated Delta Networks + 稀疏 MoE（Early Fusion） | 路线不同 |
| 上下文窗口 | 1M（原生） | 262K（YaRN 可扩 1M） | DeepSeek |
| 输入模态 | 纯文本 | 文本 + 图像 + 视频 | Qwen |
| 思考模式 | 是（high/max） | 是（thinking/non-thinking） | 平手 |
| 语言覆盖 | 多语言 | 201 种语言/方言 | Qwen 更广 |
| 开源许可 | MIT（4月版）；0731 权重待发布 | Apache 2.0（已开源） | Qwen 更完整 |
| 官方 API（每 M token） | $0.14/$0.28（缓存 $0.0028） | $0.40/$3.20（阿里云国际） | DeepSeek 便宜 11× |
AA Intelligence Index v4.1 由 9 项评测加权（GDPval-AA v2 权重最高、τ³-Banking、Terminal-Bench 2.1、SciCode、HLE、GPQA Diamond、CritPt、AA-Omniscience、AA-LCR），2026-07 改版后显著向 Agent 真实工作倾斜（Elo 校准至人类 1000、对话轮次 100→250、移除饱和基准）。
解读：BenchLM 偏知识/多模态/多语言；AA v4.1 偏 Agent。Qwen 作为原生多模态在视觉/知识基准拿分多；DeepSeek 短板恰是不支持视觉。两榜分别测"考试能力"与"干活能力"，应合并使用。
| 基准 | DeepSeek V4 Flash 0731 | Qwen3.5-122B-A10B | 领先 |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 91%（AA） | 85.5%（官方） | DS +5.5pp |
| HLE | 37%（AA） | 23.4%（AA） | DS +13.6pp |
| SWE-bench Verified | 79.0%（官方） | 72.0%（官方） | DS +7pp |
| Terminal-Bench | 79%（v2.1 AA；官方 82.7） | 49.4%（v2.0 官方） | DS 大幅 |
| MMLU-Pro | 未披露 | 86.1%（官方） | — |
| TAU2-Bench | 未披露 | 79.5% | — |
| MMMU-Pro（视觉） | 不支持 | 76.9 | Qwen 唯一 |
0731 核心卖点：GDPval-AA v2 Elo 1189→1559（+370），开源第二（仅次 Kimi K3 1687，领先 GLM-5.2 1510）；Terminal-Bench 2.1 +17pp 至 79%、τ³-Banking +8pp 至 31%。
Qwen 无 AA GDPval 数据，Agent 短板是 v4.1 指数回落主因；但 TAU2-Bench 79.5%（超 GPT-5-mini 69.8%）说明单轮工具调用不弱，差距在多轮长程任务。
MMMU-Pro 76.9、OmniDocBench 89.8、OCRBench 92.1、MathVision 86.2，超上代 Qwen3-VL；支持 201 语言视觉问答。DeepSeek 纯文本，视觉场景排除。
AA-Omniscience：0731 指数 -16（4月 -23），幻觉率 96%→84%，仍"未知问题强行作答"，与 GPT-5.6 Terra（85%）同档。Qwen 无 AA 数据但社区未见高频幻觉抱怨。
| 口径（每 M token） | DeepSeek V4 Flash 0731 | Qwen3.5-122B-A10B | 价差 |
|---|---|---|---|
| 官方输入 | $0.14（≈¥1.0） | $0.40（阿里云国际） | -65% |
| 官方输出 | $0.28（≈¥2.0） | $3.20 | -91% |
| 缓存命中 | $0.0028（98% off） | 行业 90% off | 更深 |
| AA Cost per Task | $0.06 | $0.68 | 11× |
| 第三方参考 | — | OpenRouter $0.27/$2.36；SiliconFlow $0.25/$2 | — |
| 维度 | DeepSeek V4 Flash 0731 | Qwen3.5-122B-A10B |
|---|---|---|
| API 输出速度 | 99 t/s（官方 High）；Makora 270 t/s | 138 t/s（阿里云）；DeepInfra 156 t/s |
| TTFT | 13.7s（思考预热） | 2.3s（阿里云）；0.6s（DeepInfra） |
| 自部署显存 | FP8 ≈78GB（2×H20）；推荐 250GB（8×H20） | 48GB Q4 效果差；Lambda 建议 4×B200/8×H100；GGUF 可跑 |
| 消费级硬件 | 基本无缘（284B） | Mac M 70GB+ 可跑 |
"0731 官方测试项分数均高，称超 GLM-5.2……但 AA 独立实测只差 1 分，'超越'有水分。"—— U深搜（2026-07-31）
"Flash 多项 Agent 基准逼近甚至超越三个月前的 V4 Pro——分层逻辑被打破。"—— 36氪（2026-07-31）
"正式版来了，但只来了一半（权重未发布）。"—— 观察者网（2026-07-31）
"Q4 量化误差被 10B 激活参数放大，效果明显变差——要质量得上高比特或 FP8。"—— r/LocalLLaMA（48GB 用户）
"完全切换到 qwen 122B，速度只有一半，但 gpt-oss 工具调用总失败时它最稳。"—— r/LocalLLaMA
首选 DeepSeek 0731：Terminal-Bench 79%、GDPval 1559 Elo，开源档断层领先。
唯一选 Qwen：MMMU-Pro 76.9、OCRBench 92.1、视频输入。
首选 DeepSeek：1M 原生 + AA-LCR 66%；Qwen YaRN 有损耗。
首选 DeepSeek：单价低 7-11×、缓存 98% off；注意 84% 幻觉率。
优先 Qwen（122B 更小、Apache 2.0、GGUF/MLX 齐全）；DeepSeek 需 2×H20 起步。
五五开：BenchLM Qwen 领先（59.6 vs 51.5）；DeepSeek HLE 37% vs 23% 极限推理强。按价格取舍。
优先 Qwen（TTFT 2.3s vs 13.7s）；DeepSeek 关思考或选第三方。
Qwen Apache 2.0 无保留；DeepSeek 0731 权重未发布（暂只有 4月 MIT 版）。