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 | 32K nativo (131K con YaRN) |
| Modalidad | Texto → Texto | Texto → Texto |
| Licencia | MIT (abierto) | Apache 2.0 (abierta) |
| Pesos abiertos | ✅ Sí | ✅ Sí |
| Precio de entrada (USD/millón) | $1.32 | $0.09 |
| Precio de salida (USD/millón) | $3.96 | $0.55 |
| 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 | 2025-04 |
Diferencias clave
- Coste: Qwen3 235B-A22B es 866% cheaper que DeepSeek V4-Pro por token promedio.
- Contexto: DeepSeek V4-Pro wins on context window (1M vs 32K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
- Grado de 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 necesitas una ventana de contexto más amplia.
Elija Qwen3 235B-A22B si buscas un menor coste por token en cargas de trabajo de alto volumen.
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