DeepSeek V4-Pro vs Qwen3 235B-A22B — two open mixture-of-experts giants, side by side. 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 V4-Pro | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
| Desarrollador | DeepSeek | Alibaba |
| Tipo | LLM (MoE) | LLM (MoE) |
| Parámetros | 1,6 billones totales / ~49 000 millones activos (MoE) | 235 000 millones totales / 22 000 millones activos (MoE) |
| Ventana de contexto | 1M | 128K |
| Modalidad | Texto → Texto | Texto → Texto |
| Licencia | MIT (abierto) | Apache 2.0 (abierto) |
| Pesos abiertos | ✅ Sí | ✅ Sí |
| Precio de entrada ($/1M) | $0.435 | $0.45 |
| Precio de salida ($/1M) | $0.87 | $1.8 |
| VRAM (4 bits) | ~800 GB | ~140 GB |
| GPU mínima (local) | Servidor con múltiples GPU (por ejemplo, 8× H100 de 80 GB) | Multi-GPU o Mac con 192 GB |
| Lanzamiento | 2026-04 | 2025 |
Diferencias clave
- Coste: DeepSeek V4-Pro is 45% cheaper than Qwen3 235B-A22B 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 alojarse localmente o ajustarse finamente. Compare sus necesidades de VRAM arriba para ver qué GPU puede ejecutarlos.
- Run DeepSeek V4-Pro locally: ~~800 GB at 4-bit (min Multi-GPU server (e.g. 8× H100 80GB)).
- Run Qwen3 235B-A22B locally: ~~140 GB at 4-bit (min Multi-GPU or Mac 192GB).
¿Cuál deberías elegir?
Choose DeepSeek V4-Pro si busca un menor coste por token para cargas de trabajo de alto volumen o necesita una ventana de contexto más amplia.
Choose Qwen3 235B-A22B si se integra bien en tu pila tecnológica existente o prefieres Alibaba.
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