Porównywanie modeli „kto mądrzejszy" prowadzi donikąd. Każda z tych trzech rodzin ma inny profil — przepustowość, czas startu, okno kontekstu, zdolności. Poniżej zestawienie wg tego, co naprawdę robią, a nie wg nazwy.
DeepSeek-V4 — rozumowanie i długi kontekst
#DeepSeek-V4 to nasz domyślny model do trudnych decyzji. Ma tryb rozumowania (thinking) i okno kontekstu do 1 miliona tokenów — ogarnia całą bazę dokumentów w jednym przebiegu. Tryb rozumowania włączamy tylko tu, bo jest wolniejszy i droższy; do zwykłej rozmowy byłby marnotrawstwem.
Wybierz DeepSeek, gdy liczy się trafność trudnej analizy albo musisz podać modelowi bardzo dużo materiału naraz.
Mistral Large 3 — rozmowa i tłumaczenia
#Mistral Large 3 to nasz domyślny silnik czatu i tłumaczeń. Kluczowy jest balans: dobra jakość przy niskim czasie do pierwszego tokenu i czystym strumieniu odpowiedzi. To model „instruct" — nie spala budżetu na ukryte rozumowanie, więc do rozmowy z klientem jest szybszy i tańszy niż modele myślące.
Wybierz Mistral, gdy budujesz asystenta na wiedzy firmy, obsługę klienta albo potrzebujesz tłumaczeń.
Qwen3 — kod i wizja
#Rodzina Qwen3 jest wielozadaniowa. Qwen3-Coder to mocny model do generowania i refaktoru kodu (choć wolniejszy — do kodu często wybieramy szybszy Devstral-2). Qwen3-VL rozumie obraz i tekst razem: opisuje zdjęcia, czyta dokumenty, taguje.
Wybierz Qwen, gdy zadanie to kod, wizja albo praca wielojęzyczna o długim kontekście.
Head-to-head
#| Kryterium | DeepSeek-V4 | Mistral Large 3 | Qwen3-Coder |
|---|---|---|---|
| Główne zadanie | rozumowanie | rozmowa, tłumaczenia | kod |
| Tryb rozumowania | tak | nie | nie |
| Okno kontekstu | do 1M | duże | duże |
| Wizja (obraz) | nie | tak | Qwen3-VL: tak |
| Najlepszy do | trudne decyzje, analiza | asystent, obsługa klienta | generowanie kodu |
Pełne, mierzone liczby (przepustowość, czas startu) trzymamy na stronach modeli — pochodzą z żywego routera, nie z kart katalogowych. Zobacz też szersze porównanie modeli.
Klucz: nie wybierasz jednego, dobierasz routerem
#W praktyce nie stawiasz na jeden model. Router OpenClaw dobiera do każdego zadania najtańszy model, który je udźwignie: rozmowa idzie do Mistral, trudna analiza do DeepSeek, kod do Devstral/Qwen, wizja do Qwen3-VL. Ty opisujesz problem, warstwa bierze złożoność na siebie.
Wypróbuj na żywo
#Uruchom model przez nasz bezpieczny sandbox — ten sam, co w playground: PII maskowane, zero retencji. Zadaj pytanie i zobacz odpowiedź.
FAQ
#DeepSeek vs Mistral — który lepszy?
#Żaden „lepszy w ogóle" — mają różne profile. DeepSeek-V4 jest mocniejszy w trudnym rozumowaniu i ma okno kontekstu do 1M tokenów. Mistral Large 3 jest szybszy i lepszy do rozmowy oraz tłumaczeń. Do asystenta na froncie wybralibyśmy Mistral, do trudnej analizy w tle — DeepSeek.
Czy Qwen jest lepszy do kodu niż inne modele?
#Qwen3-Coder jest mocny do kodu, ale wolniejszy. Jako domyślny model kodu wybieramy szybszy Devstral-2 (porównywalna jakość, około trzy razy wyższa przepustowość), a Qwen3-Coder traktujemy jako zapas jakościowy. Qwen3-VL jest za to naszym domyślnym modelem wizyjnym.
Skąd wiadomo, który model wybrać?
#Z pomiaru, nie z nazwy. Sprawdź czas do pierwszego tokenu, przepustowość, okno kontekstu i zdolności na stronie modelu. Albo po prostu opisz zadanie — router dobierze model automatycznie.