DeepSeek V4 Flash 0423 vs GPT-3.5 Turbo Instruct comparé — prix par jeton, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
GPT-3.5 Turbo Instruct — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | DeepSeek V4 Flash 0423 | GPT-3.5 Turbo Instruct | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | DeepSeek | OpenAI | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 4K tokens | |
| Prix d'entrée | $0.14/M · auto-hébergement gratuit | $1.5/M | |
| Prix de sortie | $0.28/M · auto-hébergement gratuit | $2/M | |
| Vision / multimodal | Non | Non | – |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | MIT | Propriétaire |
DeepSeek V4 Flash 0423 est ~7.1× moins cher que GPT-3.5 Turbo Instruct sur les jetons de sortie ($0.28 contre $2 par M de jetons).
| Capacité | DeepSeek V4 Flash 0423 | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✗ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✗ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✓ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | DeepSeek V4 Flash 0423 | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 4.5 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 2.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 3.5 | 2.0 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
DeepSeek V4 Flash est un modèle Mixture-of-Experts optimisé pour l'efficacité de DeepSeek avec 284B de paramètres totaux et 13B de paramètres activés, supportant une fenêtre de contexte de 1M-token. Il est conçu pour une inférence rapide et...
Ce modèle est une variante de GPT-3.5 Turbo ajustée pour des invites d'instruction et omettant les optimisations liées au chat. Données d'entraînement : jusqu'à septembre 2021.
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
DeepSeek V4 Flash 0423 est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais GPT-3.5 Turbo Instruct peut encore dominer sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et les tâches agentiques. L'écart se réduit — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. DeepSeek V4 Flash 0423 a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. GPT-3.5 Turbo Instruct est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
DeepSeek V4 Flash 0423 coûte $0.28/M en sortie contre $2/M pour GPT-3.5 Turbo Instruct — environ 7x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.
Choisissez DeepSeek V4 Flash 0423 si vous souhaitez l'auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez GPT-3.5 Turbo Instruct si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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