DeepSeek V4-Pro vs Qwen3 235B-A22B — dos gigantes abiertos basados en mezcla de expertos, comparados directamente. A continuación se presenta una comparación detallada: especificaciones técnicas, precios de la API, tamaño de la ventana de contexto, requisitos de hardware locales y una recomendación clara, basada en datos, sobre cuál elegir.
| Especificaciones | DeepSeek V4-Pro | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
| Desarrollador | DeepSeek | Alibaba |
| Tipo | LLM (MoE) | LLM (MoE) |
| Parámetros | 1,6 billones en total / ~49 mil millones activos (MoE) | 235 mil millones totales / 22 mil millones activos (MoE) |
| Ventana de contexto | 1 millón | 128K |
| Modalidad | Texto → Texto | Texto → Texto |
| Licencia | MIT (abierto) | Apache 2.0 (abierta) |
| Pesos abiertos | ✅ Sí | ✅ Sí |
| Precio de entrada ($/millón) | $0.435 | $0.45 |
| Precio de salida ($/millón) | $0.87 | $1.8 |
| VRAM (4 bits) | ~800 GB | ~140 GB |
| GPU mínima (local) | Servidor multi-GPU (p. ej., 8× H100 de 80 GB) | Multi-GPU o Mac con 192 GB |
| Lanzado | 2026-04 | 2025 |
Diferencias clave
- Coste: DeepSeek V4-Pro es 45 % más económico que Qwen3 235B-A22B, calculado sobre una base de tokens promediados.
- Contexto: DeepSeek V4-Pro gana en tamaño de ventana de contexto (1 M frente a 128 K), lo que lo hace más adecuado para documentos largos, grandes bases de código y entradas extensas de RAG.
- Apertura: ambos tienen pesos abiertos, por lo que cualquiera puede alojarse localmente o ajustarse finamente. Compara sus necesidades de VRAM arriba para ver qué GPU puedes utilizar.
- Ejecutar DeepSeek V4-Pro localmente: ~~800 GB a 4 bits (servidor multi-GPU mínimo, p. ej., 8× H100 de 80 GB).
- Ejecute Qwen3 235B-A22B localmente: ~~140 GB a 4 bits (mínimo para varias GPU o Mac con 192 GB).
¿Cuál deberías elegir?
Elija DeepSeek V4-Pro si buscas un menor coste por token para cargas de trabajo de alto volumen, o necesitas una ventana de contexto más amplia.
Elija Qwen3 235B-A22B si se integra bien con tu pila tecnológica existente o prefieres Alibaba.
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