DeepSeek vs Mistral vs Qwen: який модель AI для чого

Порівнювати моделі «хто розумніший» нікуди не веде. Кожна з цих трьох родин має свій профіль — пропускну здатність, час старту, вікно контексту, можливості. Нижче порівняння за тим, що вони реально роблять, а не за назвою.

DeepSeek-V4 — наша стандартна модель для складних рішень. Має режим міркування (thinking) і вікно контексту до 1 мільйона токенів — охоплює всю базу документів за один прогін. Режим міркування вмикаємо лише тут, бо він повільніший і дорожчий; для звичайної розмови це було б марнотратством.

Обирай DeepSeek, коли важлива точність складного аналізу або потрібно подати моделі дуже багато матеріалу одразу.

Mistral Large 3 — наш стандартний двигун чату та перекладів. Ключовий баланс: хороша якість за низького часу до першого токена та чистого потоку відповідей. Це модель «instruct» — не витрачає бюджет на приховане міркування, тому для спілкування з клієнтом швидша та дешевша за моделі, що думають.

Обирай Mistral, коли будуєш асистента на базі корпоративних знань, обслуговування клієнтів або потрібні переклади.

Родина Qwen3 — багатофункціональна. Qwen3-Coder — потужна модель для генерації та рефакторингу коду (хоча повільніша — для коду часто обираємо швидший Devstral-2). Qwen3-VL розуміє зображення та текст разом: описує фото, читає документи, тегує.

Обирай Qwen, коли завдання — код, зір або багатомовна робота з довгим контекстом.

Повні, виміряні цифри (пропускна здатність, час старту) зберігаємо на сторінках моделей — походять з живого роутера, а не з каталогів. Дивись також ширше порівняння моделей.

На практиці не ставиш на одну модель. Роутер OpenClaw підбирає для кожного завдання найдешевший модель, який його витягне: діалог йде до Mistral, складний аналіз — до DeepSeek, код — до Devstral/Qwen, зір — до Qwen3-VL. Ти описуєш проблему, шар бере складність на себе.

Запусти модель через наш безпечний sandbox — той самий, що й у playground: PII маскуються, нульове збереження. Задай питання й побач відповідь.

Жоден не «кращий взагалі» — вони мають різні профілі. DeepSeek-V4 потужніший у складному міркуванні та має вікно контексту до 1M токенів. Mistral Large 3 швидший і кращий для діалогів та перекладів. Для асистента на фронті ми б обрали Mistral, для складного аналізу в фоні — DeepSeek.

Qwen3-Coder потужний для коду, але повільніший. Як стандартну модель для коду обираємо швидший Devstral-2 (порівнянна якість, приблизно втричі вища пропускна здатність), а Qwen3-Coder використовуємо як резерв якості. Qwen3-VL — наш стандартний візіон-модель.

З вимірювань, а не з назви. Перевір час до першого токена, пропускну здатність, вікно контексту та можливості на сторінці моделі. Або просто опиши завдання — роутер підбере модель автоматично.