DeepSeek V4 vs Gemini 2.5 Pro: Benchmark chi phí code agent 2026

Tôi vận hành pipeline code agent xử lý 12 triệu token/ngày cho team platform tại TP.HCM. Trong ba tháng qua, tôi đã chạy song song DeepSeek V3.2 (bản production tương đương V4 theo roadmap nhà phát hành) và Gemini 2.5 Pro qua gateway HolySheep AI để đo độ trễ, tỷ lệ pass và chi phí thực tế. Bài viết này chia sẻ kết quả benchmark thô kèm script bạn có thể chạy lại ngay trên máy.

Kiến trúc: hai triết lý tối ưu

DeepSeek V3.2 (nền tảng cho V4)

DeepSeek V3.2 dùng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) 671B tham số tổng, kích hoạt 37B mỗi token. Cơ chế Multi-Head Latent Attention cắt KV cache 93,3% so với V2, đẩy cost-per-token xuống thấp nhất phân khúc. Bản V4 dự kiến giữ backbone, mở rộng cửa sổ ngữ cảnh và tinh chỉnh router cho tool-use đa bước.

Gemini 2.5 Pro — dense model + reasoning

Gemini 2.5 Pro là dense transformer với context 1M token, tích hợp sâu vào hệ sinh thái Google. Điểm mạnh là chain-of-thought dài và native multimodal, nhưng giá output cao gấp 20 lần DeepSeek ở cùng workload code agent.

Benchmark hiệu suất code agent

Bộ test gồm 250 task Python (HumanEval-pack + 150 task nội bộ về refactor, migration, viết test). Mỗi task chạy 3 lần, lấy median. Toàn bộ chạy qua https://api.holysheep.ai/v1 với cùng prompt template.