DeepSeek V4 vs Qwen3.8
A source-verified deployment comparison of DeepSeek V4 vs Qwen3.8.
যেসব মানের তুলনার পক্ষে সাধারণ ও নির্ভরযোগ্য মাপ নেই, সেগুলোকে সরাসরি তুলনাযোগ্য নয় বলে দেখানো হয়।
উৎস-যাচাইকৃত deployment তুলনা। The comparison separates architecture, resident weights, active parameters, context, license, checkpoint precision, runtime support and compatible hardware. It does not manufacture a universal winner.
| ক্ষেত্র | DeepSeek V4 Pro 0813 | Qwen3.8 2.4T-A95B |
|---|---|---|
| প্রোভাইডার / পরিবার | DeepSeek | Qwen |
| Track | সাধারণ | সাধারণ |
| প্রজন্ম | DeepSeek V4 | Qwen3.8 |
| প্রকাশের তারিখ | 2026-08-13 | 2026-08-08 |
| স্থাপত্য | DeepseekV4ForCausalLM | Qwen3_5MoeForCausalLM |
| Dense / MoE | MoE | MoE |
| মোট প্যারামিটার | ১,৬৫০.৫B | ২,৪০০.০B |
| সক্রিয় প্যারামিটার | ৪৯.০B | ৯৫.০B |
| মোডালিটি | টেক্সট | টেক্সট |
| প্রসঙ্গ-উইন্ডো | ১০,৪৮,৫৭৬ | ২,৬২,১৪৪ |
| লাইসেন্স | MIT | Qwen3.8-Max |
| বাণিজ্যিক শ্রেণি | বাণিজ্যিক ব্যবহার অনুমোদিত: সরকারি লাইসেন্সে বাণিজ্যিক ব্যবহারের অনুমতি আছে; লাইসেন্সের শর্তগুলো তবুও প্রযোজ্য। | শর্তসাপেক্ষে বাণিজ্যিক ব্যবহার অনুমোদিত: বাণিজ্যিক ব্যবহার শর্তসাপেক্ষ। ডেপ্লয়মেন্টের আগে লিংক করা সরকারি শর্তগুলো পর্যালোচনা করুন। |
| Checkpoint format | safetensors | safetensors |
| প্রকাশ্য quantization | মিশ্র FP4 / FP8 | BF16, FP8 |
| নিজস্ব অবকাঠামোয় চালানোর অবস্থা | সনদপ্রাপ্ত কনফিগারেশনে স্থাপনযোগ্য | সনদপ্রাপ্ত কনফিগারেশনে স্থাপনযোগ্য |
সংক্ষিপ্ত পরিচিতি
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: DeepSeek / DeepSeek / সাধারণ / DeepSeek V4 / 2026-08-13 · Qwen3.8 2.4T-A95B: Qwen / Qwen / সাধারণ / Qwen3.8 / 2026-08-08
স্থাপত্যগত পার্থক্য
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: DeepseekV4ForCausalLM · Qwen3.8 2.4T-A95B: Qwen3_5MoeForCausalLM
প্যারামিটার ও সক্রিয় প্যারামিটার
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: মোট প্যারামিটার: 1650.5B / সক্রিয় প্যারামিটার: 49B MoE · Qwen3.8 2.4T-A95B: মোট প্যারামিটার: 2400B / সক্রিয় প্যারামিটার: 95B MoE
কনটেক্সট উইন্ডো
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: 1,048,576 টোকেন · Qwen3.8 2.4T-A95B: 262,144 টোকেন
সমর্থিত মাধ্যম
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: টেক্সট · Qwen3.8 2.4T-A95B: টেক্সট
রানটাইম ইকোসিস্টেম
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: transformers · Qwen3.8 2.4T-A95B: transformers, vllm, sglang
কোয়ান্টাইজেশন বিকল্প
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: মিশ্র FP4 / FP8 · Qwen3.8 2.4T-A95B: BF16, FP8
VRAM ও মেমোরির চাহিদা
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: মিশ্র FP4 / FP8 ~1,237.9 GB weight-এর আনুমানিক memory · Qwen3.8 2.4T-A95B: BF16 ~4,800.0 GB weight-এর আনুমানিক memory, FP8 ~2,400.0 GB weight-এর আনুমানিক memory
প্রস্তাবিত GPU কনফিগারেশন
GPU নির্ধারণে নির্দিষ্ট checkpoint ও precision বিবেচনা করতে হবে। release পৃষ্ঠায় মেমোরির আনুমানিক চাহিদা ও inventory-ভিত্তিক সুপারিশ আছে; প্রযুক্তিগত সামঞ্জস্য এবং ভাড়ার প্রাপ্যতা আলাদা বিষয়।
একাধিক GPU ব্যবহারের বিবেচনা
বড় variant চালাতে tensor parallelism বা একাধিক node লাগতে পারে। GPU সংখ্যা বাছার আগে মোট resident weight, runtime support, interconnect, topology এবং অতিরিক্ত headroom যাচাই করুন।
লাইসেন্স ও বাণিজ্যিক ব্যবহার
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: MIT / বাণিজ্যিক ব্যবহার অনুমোদিত / সরকারি লাইসেন্সে বাণিজ্যিক ব্যবহারের অনুমতি আছে; লাইসেন্সের শর্তগুলো তবুও প্রযোজ্য। · Qwen3.8 2.4T-A95B: Qwen3.8-Max / শর্তসাপেক্ষে বাণিজ্যিক ব্যবহার অনুমোদিত / বাণিজ্যিক ব্যবহার শর্তসাপেক্ষ। ডেপ্লয়মেন্টের আগে লিংক করা সরকারি শর্তগুলো পর্যালোচনা করুন।
কোডিং, যুক্তি ও প্রাসঙ্গিক সক্ষমতা
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: ভাষা ও যুক্তি, প্রধান · MoE, টেক্সট · Qwen3.8 2.4T-A95B: ভাষা ও যুক্তি, প্রধান · MoE, টেক্সট
ডেপ্লয়মেন্টের জটিলতা
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: 1 চেকপয়েন্ট / 1 রানটাইম / 1 precision format · Qwen3.8 2.4T-A95B: 2 চেকপয়েন্ট / 6 রানটাইম / 2 precision format
কোন মডেল কোন workload-এর উপযোগী
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: DeepSeek V4 Pro 0813: ভাষা ও যুক্তি, সাধারণ, প্রধান · MoE · Qwen3.8 2.4T-A95B: ভাষা ও যুক্তি, সাধারণ, প্রধান · MoE
মূল সুবিধা-অসুবিধা
কাজের ধরন, যাচাইকৃত runtime, precision, memory, license এবং পরিচালনাগত সীমাবদ্ধতা অনুযায়ী নির্বাচন করুন। এই তুলনা কোনো একটিকে সব ক্ষেত্রে সেরা বলে না।
সরকারি সূত্র
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813/blob/72e1d3230f6c080a530b0a1d46f8eb4602340597/LICENSE
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B/blob/207bd685a7e3696cfaff12ded7c6a7ea0f88c996/LICENSE
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8
How should these models be compared?
Select by workload, license, runtime support, memory requirement and deployment constraints.
সর্বশেষ যাচাই: 2026-08-25