DeepSeek R1 frente a DeepSeek V4-Pro — DeepSeek’s dedicated reasoning model versus its flagship. Below is the full side-by-side: specifications, API pricing, context window, local hardware requirements, and a clear, data-driven recommendation on which to pick.
| Especificaciones | DeepSeek R1 | DeepSeek V4-Pro |
|---|---|---|
| Desarrollador | DeepSeek | DeepSeek |
| Tipo | Modelo de lenguaje grande (MoE, razonamiento) | LLM (MoE) |
| Parámetros | 671 000 millones totales / 37 000 millones activos (MoE) | 1,6 billones totales / ~49 000 millones activos (MoE) |
| Ventana de contexto | 128K | 1 millón |
| Modalidad | Texto → Texto | Texto → Texto |
| Licencia | MIT (abierto) | MIT (abierto) |
| Pesos abiertos | ✅ Sí | ✅ Sí |
| Precio de entrada (USD/millón) | $0.50 | $0.435 |
| Precio de salida (USD/millón) | $2.15 | $0.87 |
| VRAM (4 bits) | ~400 GB | ~800 GB |
| GPU mínima (local) | Servidor multi-GPU | Servidor con múltiples GPU (por ejemplo, 8× H100 de 80 GB) |
| Lanzado | 2025 | 2026-04 |
Diferencias clave
- Coste: DeepSeek V4-Pro is 68% cheaper than DeepSeek R1 on a blended-token basis.
- Contexto: DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 128K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
- Apertura: ambos tienen pesos abiertos, por lo que cualquiera puede autoalojarse o ajustarse finamente. Compara sus necesidades de VRAM arriba para ver qué GPU puedes usar.
- Run DeepSeek R1 locally: ~~400 GB at 4-bit (min Multi-GPU server).
- Run DeepSeek V4-Pro locally: ~~800 GB at 4-bit (min Multi-GPU server (e.g. 8× H100 80GB)).
¿Cuál deberías elegir?
Choose DeepSeek R1 if it fits your existing stack or you prefer DeepSeek.
Choose DeepSeek V4-Pro if you want the lower per-token cost for high-volume workloads, or you need the larger context window.
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