DeepSeek или Qwen: сравниваем две бесплатные нейросети на 7 задачах

DeepSeek и Qwen — две популярные у нас китайские нейросети. Обе бесплатные, и обе за последние месяцы серьёзно обновились. DeepSeek научился понимать картинки, а у Qwen вышла флагманская модель Qwen3.8-Max.

Я решил проверить их не на одном вопросе, а на 7 разных задачах. Нейросети писали текст, разбирали договор аренды, читали рукописную записку, рисовали картинку, делали браузерную игру, проверяли новость через поиск и решали логическую задачу. Режимы включал под задачу: где-то обычный, где-то глубокое мышление или поиск, а логическую задачу прогнал и так, и так.

Каждой нейросети я давал один и тот же запрос слово в слово, каждый раз в новом чате. Критерии оценки записал заранее, до запуска, чтобы потом не подгонять баллы. Максимум за задачу — 10 баллов. Например, в договоре по 2 балла давал за каждый найденный подвох, а в игре — за каждое выполненное требование. Тестировал 15 и 16 сентября 2026 года.

DeepSeek

В чате DeepSeek теперь одна модель. Раньше режимов было несколько, после свежего обновления их объединили, и модель стала понимать изображения.

А под полем для ввода есть два переключателя: «Глубокое мышление» и «Умный поиск». Файлы и картинки прикрепляются по клику на иконку скрепки. Либо их можно просто перетащить в чат.

Рисовать картинки, делать видео и презентации DeepSeek не умеет. Зато он держит контекст до 1 млн токенов и в одном чате может переварить несколько книг (не Гарри Поттера, конечно, но рабочие документы сюда точно влезут).

Если включить глубокое мышление, над ответом появляется плашка «Думал N секунд», а под ней весь ход рассуждений. Забавно, что рассуждает DeepSeek часто по-английски, даже когда вопрос на русском. Сам ответ при этом пишет по-русски.

Qwen

У Qwen в чате на выбор несколько моделей. Самая мощная сейчас Qwen3.8-Max, её я и тестировал. Также есть 3 режима работы: Auto, Think и Fast. Think — это глубокое мышление, Fast — быстрый ответ без размышлений.

По функциям Qwen похож на комбайн. Через кнопку «+» можно загрузить файл, аудио или видео, нарисовать картинку, сгенерировать видео, включить поиск или Deep Research, собрать сайт в Web Dev и сделать презентацию. Интерфейс у нейронки на английском, но по-русски Qwen отвечает без проблем.

Ход рассуждений Qwen сворачивает. Пока модель думает, под вопросом бегут короткие статусы на английском вроде «Analyzing the contractual terms», а потом появляется «Thought completed». Сколько секунд ушло на размышления, Qwen не пишет.

Ну что, давайте тестировать.

Какая нейросеть лучше пишет текст

Начать я решил с простого — попросил написать статью для техноблога «Почему смартфон зимой садится за пару часов и что с этим делать». Условия: 1500-2000 знаков, 3 подзаголовка, один список из 4-5 советов, простой язык, обращение на «вы», без штампов вроде «в современном мире» и вопрос к читателю в конце. Режим обычный, без размышлений.

DeepSeek в духе любимых лидов от нейронок решил начать со сторителлинга и сделал это не очень удачно: «вы выходите на мороз, а заряд за 5 минут падает с 40 до 15%». Это не плохой текст, но звучит немного топорно. Лично я такое не очень люблю, но это субъективное мнение;)

Дальше он объяснил, что происходит с батареей, через сравнение с губкой, дал 5 советов и отдельно предупредил не греть телефон феном и на батарее. Читается текст в целом легко, но есть 2 проблемы. Первая — текст вышел около 2900 знаков при лимите 2000. А один совет сомнительный: снять толстый чехол, потому что он якобы мешает руке греть телефон. На морозе чехол как раз помогает сохранить тепло.

Qwen уложился в 1818 знаков и выполнил все условия. Ошибок в фактах нет, советы правильные: носить телефон ближе к телу, не заряжать на морозе, держать пауэрбанк в тепле. Но читается текст скучнее, потому Qwen написал слишком заумно для такой темы: «внутреннее сопротивление элемента питания резко возрастает», «контроллер устройства воспринимает это как критический разряд». Не думаю, что людям будет интересно такое читать.

Поэтому, несмотря на превышение лимита, DeepSeek я дам 8 баллов, а Qwen — 7.

Кто внимательнее читает договор

Для этой задачи я подготовил выдуманный договор аренды квартиры на 5 страниц. Обычная двушка за 42 000 рублей в месяц: залог, уборка при выезде за 3500 рублей, отдельный платёж за животное и коммуналка по счётчикам. А ещё я специально добавил в него несколько ошибок:

• Дважды указал залог: в пункте 4.1 — 42 000 рублей, а в «Особых условиях» — уже 50 000.
• Пункт про домашних животных спрятал в раздел об обязанностях хозяйки квартиры.
• А про интернет в договоре не сказал ни слова.

Про залог получилось особенно весело: в одном пункте одна сумма, в другом — другая.

Запрос использовал такой, режим — глубокое мышление:

Я собираюсь снять квартиру по этому договору. Ответь по тексту договора: 1. Сколько я заплачу при заезде и какие из этих денег мне вернут при выезде? 2. Можно ли мне жить с кошкой? 3. Кто платит за интернет? Если в договоре есть противоречия или ответа нет, так и скажи. Указывай номера пунктов.

DeepSeek думал 9 секунд и нашёл всё. Сразу написал про противоречие в залоге и посчитал оба варианта: при заезде 84 000 или 92 000 рублей. Заметил, что из залога удержат 3500 рублей за уборку, и даже посчитал, сколько вернут без долгов и поломок: 38 500 или 46 500 рублей. А при досрочном выезде без предупреждения залог не вернут вообще. Про кошку ответил, что можно только с письменного согласия и за 10 000 рублей. Про интернет честно сказал, что в договоре ответа нет.

Qwen потратил на ответ около минуты и ответил так же точно. А в конце добавил советы, что сделать до подписания: убрать противоречие с залогом, вписать пункт про интернет и учесть «скрытую комиссию» за уборку, которую удержат, даже если вы уберётесь сами.

Обе нейросети получают по 10 баллов. DeepSeek ответил в 3 раза быстрее, а у Qwen ответ полнее.

Распознавание рукописного текста

Следующей задачей решил проверить, как обе нейронки справятся с распознаванием рукописного текста. Для этого я сделал вот такую картинку в генераторе рукописного текста. Текст, конечно, хорошо читаем, но нейронки ведь не знают русский так хорошо, как мы;)

Внутри много цифр: код посылки, цены продуктов, срок оплаты. А третий пункт зачёркнут. Задание: переписать текст дословно и посчитать, сколько денег нужно на покупки. Правильный ответ — 1233 рубля.

DeepSeek ответил меньше чем за 15 секунд и сумму посчитал верно. Но фразу «до 20-го» прочитал как «до 20-20», а зачёркнутую строчку переписал как обычную, будто её никто не вычёркивал.

Qwen переписал всё без единой ошибки и показал третий пункт зачёркнутым. Для подсчёта он сам запустил встроенный интерпретатор кода и выдал аккуратную табличку. Смешно только, что список с фото он зачем-то повторил в ответе дважды.

DeepSeek — 8 баллов, Qwen — 10.

Генерация картинок

Здесь без интриги. Я попросил нарисовать фотореалистичного рыжего кота в круглых очках, который ночью сидит на кухне за ноутбуком с кодом. На стене часы на 3:15, рядом кружка с надписью «НЕ СПАТЬ», за окном идёт снег.

DeepSeek честно ответил, что картинки не рисует, и предложил готовый промпт на английском для Midjourney, DALL·E или Stable Diffusion. — и это, кстати, странно. Ведь DALL-E уже давно не существует и за это можно ему дополнительный минус влепить. Чего это он свои слова не проверяет.

Но при этом подсказал заменить надпись на транслит, если генератор испортит русские буквы.

Qwen нарисовал картинку сразу, без уточняющих вопросов. Кот рыжий, очки круглые, на экране код, за окном метель, стрелки на часах стоят примерно на 3:15. Надпись «НЕ СПАТЬ» на кружке без единой ошибки. Да, реализма тут нет, но я этого и не просил.

Qwen получает 10 баллов, DeepSeek — 0.

Какая нейросеть лучше пишет код

Дальше я попросил сделать браузерную игру в одном HTML-файле. Суть задачи простая: сделать так, чтобы по экрану ползали жуки, и при клике по жуку пользователю давали очко. Длительность раунда 30 секунд, каждые 10 секунд жуки ускоряются.

В конце должна появляться кнопка «Ещё раз», а рекорд должен сохраняться после перезагрузки. На телефоне всё должно работать от касаний. Всю разработку решил провести в режиме глубокого мышления.

Обе игры я запустил в браузере и прошёлся по каждому требованию: идёт ли таймер, ускоряются ли жуки на 10-й и 20-й секунде, засчитываются ли попадания, работает ли «Ещё раз» и остаётся ли рекорд после перезагрузки. Отдельно проверил касания в режиме телефона.

DeepSeek думал 38 секунд и примерно через полторы минуты выдал 417 строк кода. Игра заработала с первого раза. На старте карточка «Жуки» с подсказкой «Лови жуков пальцем или мышкой» и кнопкой «Начать». Сами жуки нарисованы с лапками и усиками, при попадании разлетаются частицы и всплывает «+1», на 10-й и 20-й секунде появляется надпись «Быстрее!». Рекорд сохраняется.

Qwen думал больше 4 минут, а потом ещё несколько минут печатал код. Вышла 691 строка. Зато игра выглядит куда круче. Нейронка добавила стартовый экран «ЖУКИ! атака» с правилами, сделала баннеры «Жуки ускорились! x1.5» и «Финальный рывок! x2.2», добавила звуки и конфетти при новом рекорде. Qwen даже сам добавил паузу, если свернуть вкладку. А в конце предложил доработать игру: добавить жуков-бомб, которых нельзя трогать, и золотых жуков за 3 очка.

Хоть обе нейронки и справились одинаково, объявить ничью тут рука не поднимется. Поэтому DeepSeek я поставлю 9 баллов, а Qwen — 10.

Кто лучше ищет и проверяет информацию

Еще одна интересная задачка — проверить, как хорошо нейронки гуглят. На самом деле сейчас они почти всегда правы, но даже если в 1 из 10 случаев возникает ошибка — нужно быть начеку.

Для поиска я взял новость, вокруг которой полно слухов, и попросил проверить утверждение: «GTA 6 выходит 19 ноября 2026 года сразу на PS5, Xbox Series X|S и ПК, а предзагрузка откроется за неделю до релиза». Дату и консоли Rockstar подтвердила официально, предзагрузка действительно начнётся 12 ноября. А вот версию для ПК пока не анонсировали. Для проверки включил поиск и глубокое мышление.

DeepSeek нашёл 38 страниц и отдельно открыл официальный пресс-релиз Rockstar. По каждой части дал вердикт с цитатой из источника, а в конце свёл всё в табличку: дата — правда, консоли — правда, ПК — неправда, предзагрузка — правда. Ключевые ссылки я открыл: там написано то же самое.

Qwen тоже ответил правильно и сослался на сайт Rockstar, IGN и PC Gamer. Но консоли и ПК он объединил в одну часть с вердиктом «неправда», хотя в пояснении написал, что на консолях игра выйдет. И добавил, что «по данным аналитиков» ПК-версию стоит ждать не раньше второй половины 2027 года. Я открыл статью PC Gamer: это личная догадка автора, а не данные аналитиков.

Суть обе нейросети передали верно, поэтому по 10 баллов. Но разбор у DeepSeek получился лучше.

Логика: обычный режим против глубокого мышления

Ну и напоследок решил проверить логику моделек. Это всегда очень интересно. Для теста взял такую задачку:

Шесть друзей — Аня, Борис, Вика, Гоша, Дима и Ева — стоят в очереди за новым смартфоном. Первый в очереди стоит ближе всех к кассе, «раньше» значит ближе к кассе. Известно: 1. Вика и Ева не стоят рядом. 2. Между Борисом и Гошей ровно два человека. 3. Дима стоит раньше Гоши, но не рядом с ним. 4. Дима и Ева не стоят рядом. 5. Гоша стоит раньше Бориса, но не рядом с ним. 6. Ева стоит раньше Бориса, но не рядом с ним. В каком порядке стоят друзья? Объясни решение.

Я заранее проверил перебором всех 720 вариантов (ха-ха, поверили), что правильный ответ один: Дима, Вика, Гоша, Ева, Аня, Борис. Каждое из 6 условий нужно, без любого из них вариантов становится больше. Каждую нейросеть я прогнал дважды: в обычном режиме и с глубоким мышлением.

Не ошибся никто. Все 4 ответа правильные, в объяснениях тоже нет ошибок. Все 4 раза нейросети начинали с того, где могут стоять Гоша и Борис, и отбрасывали лишние варианты. В обычном режиме обе ещё и сверили ответ с каждым условием. DeepSeek с глубоким мышлением думал всего 3 секунды. Qwen в быстром режиме расписал решение подробнее всех: 5 шагов и проверка каждого условия.

Обе нейросети получают по 10 баллов в каждом режиме.

Итоговая таблица

Ну что, пора подводить итоги:

Отдельно я засекал, сколько времени уходило на ответ. Замерял примерно, до секунд не гнался:

Какую нейросеть выбрать

По баллам побеждает Qwen, 77 против 65. Но 10 из 12 очков разницы дала генерация картинок, которой у DeepSeek просто нет. Без неё счёт почти равный: 67 на 65.

Поэтому однозначно сказать, какой нейронкой пользоваться, я не могу. С точки зрения возможностей и креатива Qwen оказался сильнее. Но с большинством задач DeepSeek справляется не хуже. Да и отвечает куда быстрее.

Поэтому я бы использовал 2 сервиса сразу и миксовал ответы между ними. Быстрые задачи отдавал бы DeepSeek, а всё, где нужны картинки или внимание к деталям, — Qwen.

А каким из них пользуетесь вы?