{"id":1104,"date":"2026-06-15T18:14:21","date_gmt":"2026-06-15T18:14:21","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/"},"modified":"2026-06-19T16:39:57","modified_gmt":"2026-06-19T16:39:57","slug":"deepseek-v4-vs-qwen3-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/","title":{"rendered":"DeepSeek V4 frente a Qwen3.7 Max: Duelo 2026"},"content":{"rendered":"<p>Six weeks apart this spring, China&#8217;s two most-watched AI labs each shipped a new flagship. DeepSeek dropped V4 on April 24 \u2014 1.6 trillion parameters, MIT-licensed, weights on Hugging Face the same day. Alibaba answered on May 20 with Qwen3.7 Max, a closed-weight reasoning model with a million-token context and a price tag to match its ambition.<\/p>\n<p>En teor\u00eda parecen rivales; en la pr\u00e1ctica est\u00e1n dirigidos a compradores distintos. Uno es el modelo puntero serio m\u00e1s econ\u00f3mico que puedes ejecutar t\u00fa mismo; el otro es una API pulida y m\u00e1s r\u00e1pida que alquilas por token. Este art\u00edculo analiza d\u00f3nde destaca cada uno: programaci\u00f3n, razonamiento, contexto, velocidad y, lo que suele zanjar la mayor\u00eda de las discusiones, el costo por mill\u00f3n de tokens.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Empatados en programaci\u00f3n.<\/strong> Las puntuaciones verificadas por SWE-bench de los proveedores son del 80,6 % (DeepSeek V4-Pro) frente al 80,4 % (Qwen3.7 Max): una diferencia insignificante por redondeo.<\/li>\n<li><strong>Qwen aventaja ligeramente en inteligencia bruta.<\/strong> El \u00edndice de inteligencia de Artificial Analysis lo califica en 57, frente a los 52 de DeepSeek V4-Pro.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek es mucho m\u00e1s econ\u00f3mico.<\/strong> V4-Pro cuesta 0,435 USD \/ 0,87 USD por mill\u00f3n de tokens de entrada \/ salida; Qwen3.7 Max cuesta 2,50 USD \/ 7,50 USD: aproximadamente entre 6 y 9 veces m\u00e1s.<\/li>\n<li><strong>La verdadera bifurcaci\u00f3n es abierta frente a cerrada.<\/strong> DeepSeek V4 se distribuye con pesos abiertos que puedes alojar t\u00fa mismo; Qwen3.7 Max est\u00e1 disponible \u00fanicamente mediante API y, hasta junio de 2026, no tiene versi\u00f3n abierta.<\/li>\n<li><strong>Ambos afirman tener una ventana de contexto de 1 mill\u00f3n de tokens<\/strong> \u2014pero Qwen es significativamente m\u00e1s r\u00e1pido: ~193 tokens\/segundo frente a los ~80 de DeepSeek.<\/li>\n<li><strong>Trate con cautela los resultados de los benchmarks publicados por los fabricantes.<\/strong> Varios de los datos destacados son autoinformados y a\u00fan no han sido reproducidos de forma independiente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38ae687ff40\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38ae687ff40\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#The_two_models_at_a_glance\" >Los dos modelos a primera vista<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\" >Programaci\u00f3n: empate t\u00e9cnico en la prueba principal<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Reasoning_and_general_intelligence\" >Razonamiento e inteligencia general<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Context_speed_and_the_verbosity_tax\" >Contexto, velocidad y el \u00abimpuesto\u00bb por verbosidad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\" >Precio: donde la brecha se convierte en un abismo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Which_one_should_you_actually_run\" >\u00bfCu\u00e1l deber\u00edas ejecutar realmente?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#FAQ\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Bottom_line\" >Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_two_models_at_a_glance\"><\/span>Los dos modelos a primera vista<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>DeepSeek V4 se ofrece en realidad en dos versiones. V4-Pro es la versi\u00f3n pesada: 1,6 billones de par\u00e1metros totales, con 49 000 millones activos por token, basada en un dise\u00f1o disperso de mezcla de expertos (sparse Mixture-of-Experts). Tambi\u00e9n existe V4-Flash, un modelo de 284 000 millones \/ 13 000 millones de par\u00e1metros pensado para tareas m\u00e1s econ\u00f3micas y de mayor rendimiento. Ambos ofrecen la misma ventana de contexto de 1 mill\u00f3n de tokens y una inusualmente alta salida m\u00e1xima de 384 000 tokens, y ambos se publican bajo la permisiva licencia MIT, con los pesos disponibles en Hugging Face.<\/p>\n<p>Qwen3.7 Max es un caso distinto. Alibaba no ha revelado su n\u00famero de par\u00e1metros \u2014los observadores independientes estiman aproximadamente un bill\u00f3n en total, tambi\u00e9n con una arquitectura sparse MoE\u2014 y, lo m\u00e1s importante, sus pesos son cerrados y solo est\u00e1 disponible mediante API. No existe ninguna versi\u00f3n descargable hasta junio de 2026, una notable desviaci\u00f3n respecto al legado de c\u00f3digo abierto de Qwen (la l\u00ednea 3.6 sigue publicando modelos abiertos, como la variante densa de 27 000 millones). Qwen3.7 Max se posiciona claramente como un modelo especializado en razonamiento y agentes, que aprovecha cadenas extendidas de razonamiento antes de emitir una respuesta.<\/p>\n<p>Esta distinci\u00f3n es fundamental para lo que sigue. Si desea comprender por qu\u00e9 ambos laboratorios est\u00e1n impulsando tan fuertemente estas iniciativas, nuestra <a href=\"\/es\/deepseek-explained-2026\/\">explicaci\u00f3n sobre el ascenso de DeepSeek<\/a> analiza el trasfondo estrat\u00e9gico.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Especificaciones<\/th>\n<th>DeepSeek V4-Pro<\/th>\n<th>Qwen3.7 Max<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Lanzado<\/td>\n<td>24 de abril de 2026<\/td>\n<td>20 de mayo de 2026<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pesos<\/td>\n<td>Abiertos (licencia MIT, en Hugging Face)<\/td>\n<td>Cerrados \/ solo mediante API<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Par\u00e1metros<\/td>\n<td>1,6 billones totales \/ 49 000 millones activos (MoE)<\/td>\n<td>No revelado (~1 bill\u00f3n estimado, MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ventana de contexto<\/td>\n<td>1 000 000 tokens<\/td>\n<td>1 000 000 tokens<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Salida m\u00e1xima<\/td>\n<td>384 000 tokens<\/td>\n<td>~65 000 tokens<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Precio de entrada (por mill\u00f3n)<\/td>\n<td>$0.435<\/td>\n<td>$2.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Precio de salida (por mill\u00f3n)<\/td>\n<td>$0.87<\/td>\n<td>$7.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Velocidad de salida<\/td>\n<td>~80 tokens\/seg<\/td>\n<td>~193 tokens\/seg<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\"><\/span>Programaci\u00f3n: empate t\u00e9cnico en la prueba principal<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La prueba de referencia que todos consultan primero es SWE-bench Verified, un conjunto filtrado por humanos de problemas reales de GitHub. Aqu\u00ed, ambos modelos est\u00e1n pr\u00e1cticamente empatados: la configuraci\u00f3n superior de DeepSeek (a veces denominada V4-Pro-Max) obtiene un 80,6 %, mientras que Qwen3.7 Max alcanza un 80,4 %. Esa diferencia es ruido.<\/p>\n<p>Al profundizar un nivel m\u00e1s, el panorama diverge seg\u00fan el tipo de tarea. DeepSeek obtiene cifras impresionantes en programaci\u00f3n competitiva: 93,5 en LiveCodeBench y una calificaci\u00f3n de 3 206 en Codeforces, m\u00e9tricas que dependen fuertemente de la resoluci\u00f3n algor\u00edtmica de acertijos. Las fortalezas de Qwen se inclinan hacia tareas de ingenier\u00eda aut\u00f3noma y de m\u00faltiples pasos: afirma un 60,6 en la versi\u00f3n m\u00e1s exigente de SWE-bench Pro y un 69,7 en Terminal-Bench 2.0, pruebas que premian la capacidad de un modelo para navegar un repositorio, ejecutar comandos e iterar, en lugar de resolver una funci\u00f3n de un solo intento.<\/p>\n<p>La conclusi\u00f3n pr\u00e1ctica es la siguiente: para bucles de agentes aut\u00f3nomos del tipo \u00abrepara esta base de c\u00f3digo\u00bb, Qwen3.7 Max tiene una ligera ventaja; para generaci\u00f3n bruta de c\u00f3digo y problemas de estilo competitivo, DeepSeek es al menos su igual y cuesta una fracci\u00f3n de lo que cuesta Qwen. Sin embargo, ninguno es el campe\u00f3n en relaci\u00f3n calidad-precio entre los modelos de pesos abiertos para entornos locales: esa corona sigue perteneciendo a modelos m\u00e1s peque\u00f1os analizados en nuestro art\u00edculo sobre <a href=\"\/es\/best-local-llm-for-coding-2026\/\">best local LLM for coding guide<\/a>.<\/p>\n<p>Una advertencia que vale la pena repetir: la mayor\u00eda de estas cifras son reportadas por los proveedores. A junio de 2026, las reproducciones independientes siguen siendo escasas, y la evaluaci\u00f3n estadounidense CAISI (NIST) de V4-Pro concluy\u00f3 que su capacidad real en entornos pr\u00e1cticos se sit\u00faa aproximadamente ocho meses por detr\u00e1s de los principales sistemas estadounidenses. Interprete las puntuaciones publicitarias como un techo, no como una garant\u00eda.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reasoning_and_general_intelligence\"><\/span>Razonamiento e inteligencia general<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para una comparaci\u00f3n rigurosa y neutral, la referencia m\u00e1s \u00fatil es Artificial Analysis, que elabora su propio \u00cdndice de Inteligencia compuesto. All\u00ed, Qwen3.7 Max obtiene una puntuaci\u00f3n de 57 (una posici\u00f3n entre los diez mejores entre m\u00e1s de 150 modelos seguidos), frente a 52 de DeepSeek V4-Pro en su configuraci\u00f3n de razonamiento m\u00e1ximo. Qwen sale victorioso, aunque ambos modelos se sit\u00faan c\u00f3modamente en la vanguardia.<\/p>\n<p>En pruebas individuales de razonamiento, los proveedores intercambian golpes. Qwen3.7 Max obtiene un 92,4 en GPQA Diamond, una prueba de ciencias a nivel de posgrado; V4-Pro de DeepSeek afirma aproximadamente un 90 en la misma prueba. Ambos laboratorios destacan puntuaciones cercanas al 100 % en concursos matem\u00e1ticos dif\u00edciles como HMMT y AIME 2026, siempre que se les permita usar herramientas y realizar razonamientos extendidos \u2014 resultados que dicen m\u00e1s sobre la potencia computacional disponible durante la prueba que sobre la capacidad intr\u00ednseca del modelo.<\/p>\n<p>Existe una diferencia m\u00e1s sutil en el comportamiento. Qwen3.7 Max fue ajustado para abstenerse con mayor frecuencia ante preguntas sobre las que no est\u00e1 seguro, lo que le otorg\u00f3 la tasa m\u00e1s baja de alucinaciones entre los modelos de vanguardia seg\u00fan los propios informes de Qwen (aproximadamente un 22,9 %), aunque tambi\u00e9n redujo la precisi\u00f3n bruta de recuperaci\u00f3n en pruebas puramente basadas en conocimientos. Si su aplicaci\u00f3n utiliza recuperaci\u00f3n aumentada (RAG) y prefiere que el modelo responda \u00abno lo s\u00e9\u00bb antes que inventar informaci\u00f3n, esto constituye una caracter\u00edstica valiosa. Si, por el contrario, desea que el modelo siempre intente dar una respuesta, se trata de un rasgo que debe tenerse en cuenta al planificar su uso.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Context_speed_and_the_verbosity_tax\"><\/span>Contexto, velocidad y el \u00abimpuesto\u00bb por verbosidad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ambos modelos anuncian una ventana de contexto de 1 mill\u00f3n de tokens y ambos la respaldan con mecanismos de atenci\u00f3n optimizados para contextos largos. Revisores externos informaron una s\u00f3lida capacidad de recuperaci\u00f3n de Qwen incluso m\u00e1s all\u00e1 de la marca de los 800 000 tokens. Para razonamiento sobre repositorios completos o para procesar grandes vol\u00famenes de documentos extensos, cualquiera de los dos modelos conservar\u00e1 adecuadamente toda la informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Es en velocidad donde se separan claramente. En pruebas independientes, Qwen3.7 Max transmite a aproximadamente 193 tokens por segundo; V4-Pro de DeepSeek alcanza unos 80. El tiempo hasta el primer token de DeepSeek es, de hecho, m\u00e1s r\u00e1pido (alrededor de 1,87 segundos frente a los 2,65 segundos de Qwen), por lo que DeepSeek parece m\u00e1s \u00e1gil al <em>iniciar<\/em>, pero Qwen finaliza generaciones largas mucho m\u00e1s r\u00e1pidamente.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, ambos modelos son notablemente verbosos. Al ejecutar el \u00cdndice de Inteligencia de Artificial Analysis, V4-Pro de DeepSeek consumi\u00f3 190 millones de tokens de salida, mientras que Qwen3.7 Max consumi\u00f3 97 millones \u2014ambas cifras muy superiores a la media del sector, y DeepSeek figura entre los modelos m\u00e1s voraces en consumo de tokens probados. Esta verbosidad se agrava con los precios de salida \u2014y dado que los tokens de salida son los m\u00e1s caros, un modelo prolijo puede incrementar silenciosamente su factura mucho m\u00e1s all\u00e1 de lo que sugiere el precio por token anunciado.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\"><\/span>Precio: donde la brecha se convierte en un abismo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Esta es la victoria m\u00e1s clara del tablero, y corresponde a DeepSeek.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Modelo<\/th>\n<th>Entrada por mill\u00f3n<\/th>\n<th>Salida por mill\u00f3n<\/th>\n<th>Lectura de cach\u00e9 por mill\u00f3n<\/th>\n<th>Media ponderada AA por mill\u00f3n<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>DeepSeek V4-Pro<\/td>\n<td>$0.435<\/td>\n<td>$0.87<\/td>\n<td>~$0.004<\/td>\n<td>$0.18<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V4-Flash<\/td>\n<td>$0.14<\/td>\n<td>$0.28<\/td>\n<td>~$0.003<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen3.7 Max<\/td>\n<td>$2.50<\/td>\n<td>$7.50<\/td>\n<td>~$0.25<\/td>\n<td>$1.43<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>V4-Pro de DeepSeek es aproximadamente seis veces m\u00e1s econ\u00f3mico en entradas y casi nueve veces m\u00e1s barato en salidas que Qwen3.7 Max. Al pasar a V4-Flash, la brecha se ampl\u00eda hasta niveles absurdos para aplicaciones de chat o clasificaci\u00f3n de alto volumen. Adem\u00e1s, los precios de DeepSeek para lecturas de cach\u00e9 son extremadamente agresivos: cerca de 0,004 USD por mill\u00f3n en prefijos repetidos, un descuento del ~99 % que hace casi gratuitos los prompts del sistema largos y estables.<\/p>\n<p>Qwen tambi\u00e9n ofrece almacenamiento en cach\u00e9 de prompts (lecturas de cach\u00e9 alrededor de 0,25 USD por mill\u00f3n, un recorte del 90 %), y en la m\u00e9trica combinada de Artificial Analysis la brecha efectiva se reduce a aproximadamente 8 veces, en lugar del factor de 9 veces anunciado. Pero no hay ninguna interpretaci\u00f3n de estos n\u00fameros que haga parecer a Qwen una opci\u00f3n econ\u00f3mica. Usted paga por la mayor velocidad y por esos pocos puntos adicionales en el \u00cdndice de Inteligencia.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_one_should_you_actually_run\"><\/span>\u00bfCu\u00e1l deber\u00edas ejecutar realmente?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Elija DeepSeek V4 si\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Desea pesos abiertos que pueda alojar usted mismo, ajustar mediante fine-tuning o ejecutar sin conexi\u00f3n (air-gapped) bajo licencia MIT.<\/li>\n<li>El costo es el factor decisivo: es 6\u20139 veces m\u00e1s econ\u00f3mico, incluso antes de aplicar su enorme descuento por cach\u00e9.<\/li>\n<li>Necesita las salidas m\u00e1s largas posibles (hasta 384 000 tokens) para trabajos intensivos de generaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Su carga de trabajo implica programaci\u00f3n de estilo competitivo o matem\u00e1ticas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Elija Qwen3.7 Max si\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Busca la mayor inteligencia general medida entre ambos modelos y no le importa pagar m\u00e1s.<\/li>\n<li>La velocidad de procesamiento es fundamental: genera salidas m\u00e1s de dos veces m\u00e1s r\u00e1pido.<\/li>\n<li>Est\u00e1 desarrollando bucles de ingenier\u00eda aut\u00f3nomos y de m\u00faltiples pasos, donde obtiene una ligera ventaja.<\/li>\n<li>Prefiere una API gestionada y cerrada, junto con una menor tasa de alucinaciones, en lugar de alojarlo usted mismo.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Para la mayor\u00eda de los equipos, la elecci\u00f3n se reduce realmente a una pregunta de presupuesto y control, no de capacidades. Son lo suficientemente similares en calidad como para que sean los ejes abierto vs. cerrado y econ\u00f3mico vs. premium los que decidan la preferencia. Si tambi\u00e9n est\u00e1 evaluando opciones occidentales, consulte c\u00f3mo se comparan en nuestro an\u00e1lisis de <a href=\"\/es\/gpt5-vs-claude4-vs-gemini3\/\">GPT-5 frente a Claude 4 frente a Gemini 3<\/a>, y nuestro art\u00edculo de <a href=\"\/es\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">comparaci\u00f3n entre DeepSeek y ChatGPT<\/a> analiza con mayor profundidad la brecha de valor transfronteriza.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l de los dos modelos es mejor para programaci\u00f3n: DeepSeek V4 o Qwen3.7 Max?<\/h3>\n<p>Ambos est\u00e1n pr\u00e1cticamente empatados en SWE-bench Verified (80,6 % frente a 80,4 %). DeepSeek muestra mayor fortaleza en pruebas de programaci\u00f3n competitiva como LiveCodeBench y Codeforces, mientras que Qwen3.7 Max afirma una ligera ventaja en tareas de ingenier\u00eda aut\u00f3noma como SWE-bench Pro y Terminal-Bench. Para la mayor\u00eda de las tareas de programaci\u00f3n, cualquiera de los dos es m\u00e1s que capaz.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 modelo resulta m\u00e1s econ\u00f3mico de usar?<\/h3>\n<p>DeepSeek V4 es considerablemente m\u00e1s econ\u00f3mico. V4-Pro cuesta 0,435 USD \/ 0,87 USD por mill\u00f3n de tokens de entrada\/salida, frente a los 2,50 USD \/ 7,50 USD de Qwen3.7 Max: aproximadamente 6\u20139 veces menos. La variante V4-Flash de DeepSeek y sus agresivos precios de cach\u00e9 ampl\u00edan a\u00fan m\u00e1s esta brecha para usos de alto volumen.<\/p>\n<h3>\u00bfPuedo descargar y alojar yo mismo estos modelos?<\/h3>\n<p>DeepSeek V4 (tanto Pro como Flash) se distribuye con pesos abiertos bajo licencia MIT en Hugging Face, por lo que puede alojarlo usted mismo y ajustarlo mediante fine-tuning. Qwen3.7 Max es un modelo de pesos cerrados y solo accesible mediante API a junio de 2026, sin versi\u00f3n descargable disponible.<\/p>\n<h3>\u00bfAmbos modelos soportan realmente una ventana de contexto de 1 mill\u00f3n de tokens?<\/h3>\n<p>S\u00ed, ambos anuncian una ventana de contexto de 1 mill\u00f3n de tokens. DeepSeek tambi\u00e9n admite hasta 384 000 tokens de salida, mientras que Qwen3.7 Max limita la salida a aproximadamente 65 000 tokens. Revisores independientes informaron una excelente capacidad de recuperaci\u00f3n en contextos largos para Qwen m\u00e1s all\u00e1 de la marca de los 800 000 tokens.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l es m\u00e1s r\u00e1pido?<\/h3>\n<p>Qwen3.7 Max transmite salidas m\u00e1s r\u00e1pidamente: aproximadamente 193 tokens\/segundo frente a unos 80 de DeepSeek V4-Pro en pruebas independientes. DeepSeek presenta un tiempo ligeramente menor hasta el primer token, por lo que comienza a responder antes, pero Qwen completa generaciones largas con mayor rapidez.<\/p>\n<h3>\u00bfSon fiables las puntuaciones de las pruebas de referencia?<\/h3>\n<p>Tr\u00e1telas con precauci\u00f3n. Muchas de las cifras destacadas son reportadas por los proveedores y a\u00fan no han sido reproducidas de forma independiente. Agregadores neutrales como Artificial Analysis otorgan a Qwen3.7 Max un \u00cdndice de Inteligencia compuesto m\u00e1s alto (57 frente a 52), y una evaluaci\u00f3n gubernamental estadounidense (CAISI\/NIST) encontr\u00f3 que DeepSeek V4-Pro se encuentra aproximadamente ocho meses por detr\u00e1s de los principales modelos estadounidenses en t\u00e9rminos generales.<\/p>\n<h3>\u00bfEs Qwen3.7 Max realmente m\u00e1s inteligente que DeepSeek V4?<\/h3>\n<p>Seg\u00fan las puntuaciones compuestas independientes, marginalmente s\u00ed: 57 frente a 52 en el \u00cdndice de Inteligencia de Artificial Analysis. La diferencia es real, pero peque\u00f1a, y conlleva un elevado costo financiero y una p\u00e9rdida de libertad. Si esos pocos puntos justifican pagar aproximadamente ocho veces m\u00e1s depende enteramente de su caso de uso.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Estos dos modelos est\u00e1n m\u00e1s cerca de lo que sugiere la publicidad. En la prueba de referencia m\u00e1s relevante para ingenieros \u2014SWE-bench Verified\u2014 est\u00e1n empatados, y en inteligencia general Qwen3.7 Max lidera por una peque\u00f1a ventaja confirmada de forma independiente. Si \u00fanicamente la calidad decidiera, Qwen ganar\u00eda por puntos.<\/p>\n<p>Sin embargo, rara vez es la calidad el \u00fanico factor determinante. DeepSeek V4 es de pesos abiertos, est\u00e1 licenciado bajo MIT y es 6\u20139 veces m\u00e1s econ\u00f3mico, lo que lo convierte en la opci\u00f3n predeterminada para quienes priorizan el costo, el control o la ejecuci\u00f3n de modelos en su propio hardware. Qwen3.7 Max es la elecci\u00f3n cuando se busca una API gestionada ligeramente m\u00e1s inteligente y mucho m\u00e1s r\u00e1pida, y el presupuesto no es una restricci\u00f3n. La mayor\u00eda de los equipos optar\u00e1n por DeepSeek y solo notar\u00e1n lo que les falta en las tareas de agentes m\u00e1s exigentes \u2014si es que lo notan en absoluto.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Art\u00edculos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/glm-5-2-vs-kimi-k2-7-for-coding-2026\/\">GLM 5.2 frente a Kimi K2.7 Code: \u00bfQu\u00e9 modelo de c\u00f3digo abierto gana?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">DeepSeek frente a ChatGPT en 2026: \u00bfQu\u00e9 IA deber\u00edas usar realmente?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX frente a RTX 4090 para IA en 2026: \u00bfPuede ROCm competir?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5090-vs-rtx-5080-for-ai\/\">RTX 5090 frente a RTX 5080 para IA en 2026: \u00bfqu\u00e9 tarjeta Blackwell comprar?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5090-vs-mac-studio-m4-ultra-for-local-llms\/\">RTX 5090 frente a Mac Studio M4 Ultra para modelos de lenguaje local en 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>China&#8217;s two biggest labs shipped flagship models six weeks apart. 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