Qwen vs DeepSeek: qué IA elegir según tu proyecto

DeepSeek vs Qwen: la elección depende del trabajo que necesites resolver. Empieza con Qwen3.8-Flash, de Alibaba, si buscas procesar imágenes, video y texto a bajo costo; evalúa DeepSeek-V4.1-Flash-1017 para agentes de programación y tareas que reutilizan el mismo contexto. Ambas familias anuncian ventanas de contexto de 1M de tokens en sus API, pero la comparativa Qwen vs DeepSeek cambia al examinar los pesos descargables, las licencias y el alojamiento.

Verificado el 21 de octubre de 2026 con la documentación vigente de la API y las fichas de modelos de DeepSeek, los materiales de lanzamiento de Qwen y las páginas de modelos y precios de Alibaba Cloud Model Studio. Estas recomendaciones combinan capacidades documentadas y costos calculados; no proceden de pruebas prácticas de los modelos.

Qwen vs DeepSeek: ¿cuál conviene elegir?

Elige Qwen3.8-Flash como punto de partida para un producto multimodal de uso general. Multimodal significa que admite algo más que texto: en este caso, también imágenes y video. Es la opción Flash más barata para solicitudes sin caché en los ámbitos US e International comparados. Empieza por ahí si estás creando un asistente de soporte que interpreta capturas de pantalla o un producto que resume videos de demostración. Reserva Qwen3.8-Max para tareas difíciles, y solo cuando tus evaluaciones demuestren que compensa el gasto adicional.

Evalúa primero DeepSeek-V4.1-Flash-1017 como alternativa para un agente de programación. Un agente es un modelo conectado a herramientas con las que puede examinar archivos, ejecutar comandos y revisar su trabajo. El Flash actual de DeepSeek ofrece buenos resultados de programación según su propio laboratorio, admite imágenes y tiene un precio de entrada en caché especialmente bajo. Es un candidato atractivo para un agente que trabaja sobre un repositorio y vuelve a leer las mismas instrucciones y archivos. La recomendación es darle prioridad en la evaluación, no afirmar que gana en todas las tareas de programación.

Elige el ámbito de despliegue US de Qwen si necesitas un servicio de inferencia administrado que opere exclusivamente en Estados Unidos. Selecciona ese ámbito de forma explícita: un endpoint en Virginia también puede utilizar el ámbito Global. Si quieres operar por tu cuenta los pesos de un modelo insignia con una licencia permisiva, DeepSeek ofrece la licencia más sencilla. Para un despliegue propio más pequeño, evalúa Qwen3.8-27B en lugar de intentar alojar cualquiera de los dos modelos gigantes en un servidor pequeño.

Reserva DeepSeek-V4-Pro-0813 para tareas de texto en las que tus propias evaluaciones justifiquen usarlo. Pro no admite imágenes en la API directa. Pagar por el nombre Pro no mejora el flujo de trabajo visual de Flash. La guía de DeepSeek V4 explica esa diferencia con más detalle.

Estas recomendaciones priorizan el tipo de entrada, las restricciones de despliegue, la resolución de la tarea y el consumo total facturado, en ese orden. Una mejor puntuación en un benchmark no soluciona un alojamiento incompatible con tus requisitos ni la ausencia de una modalidad de entrada.

Los modelos actuales, de un vistazo

En la API directa de DeepSeek, deepseek-flash corresponde a DeepSeek-V4.1-Flash-1017 y deepseek-v4-pro a DeepSeek-V4-Pro-0813. Alibaba ofrece Qwen3.8-Max, su versión mejorada Qwen3.8-Max-0902 y Qwen3.8-Flash. Al valorar la evidencia, no se deben tratar los nombres genéricos y las versiones fechadas como si fueran equivalentes. Correspondencia de modelos de DeepSeek, documentación de Qwen Max y sus versiones, documentación de Qwen Flash.

Los precios siguientes están expresados en USD por millón de tokens, en el orden entrada sin caché / salida. Los de DeepSeek corresponden a su servicio directo; los de Qwen, a los ámbitos de despliegue International en Singapur o US en Virginia. Los tokens son los fragmentos de texto que el modelo procesa y factura.

Fuentes: límites y precios de DeepSeek, precios de Alibaba por región y ámbito, las páginas de modelos anteriores y las licencias de los pesos y la documentación regional enlazadas más abajo. La comparación corresponde a estas opciones concretas de servicio: el precio o el límite de contexto de otro proveedor constituyen una oferta distinta.

¿DeepSeek o Qwen para programar? Elige según el tipo de agente

DeepSeek es el primer candidato para un agente de programación centrado en texto; Qwen lo es cuando el agente necesita trabajar con video e interfaces visuales. Ambos permiten llamadas a herramientas. Lo decisivo es que la aplicación que los integra pueda aportar la información adecuada y ejecutar de forma fiable la siguiente acción del modelo.

¿Qué demuestran las puntuaciones de programación de los laboratorios?

DeepSeek publica una puntuación de 77.0 en DeepSWE v1.1 para Flash-1017 con Mini-SWE-V2, y de 42.3 en Terminal-Bench 4.0 con Claude Code. Son mediciones publicadas por el propio DeepSeek. Justifican incluir Flash-1017 en una evaluación de programación, pero no equivalen a un porcentaje de precisión aplicable a cualquier tarea. Ficha de Flash-1017.

En el benchmark anterior Terminal Bench 2.1, DeepSeek publica un 87.9 para Pro-0813, obtenido con su propio entorno de ejecución en modo mínimo y con el esfuerzo de razonamiento al máximo. Qwen publica un 86.6 para el Qwen3.8-Max original, usando Claude Code. Qwen también informa de un 56.6 en DeepSWE 1.1, tras elegir su mejor resultado entre dos entornos de ejecución. Son resultados de cada laboratorio bajo configuraciones distintas. Restarlos no permite establecer una ventaja en una comparación controlada. Tampoco deben presentarse las puntuaciones del Max original como mediciones de Max-0902. Resultados de DeepSeek Pro-0813, notas de evaluación publicadas por Qwen.

Para un ingeniero sénior, la prueba decisiva consiste en usar un conjunto fijo de incidencias del repositorio, con las mismas pruebas, los mismos permisos de herramientas y las mismas reglas de parada. Cuenta las correcciones aceptadas, las regresiones, el tiempo transcurrido y los tokens facturados, incluidos los intentos fallidos. Una generación más barata que exige correcciones repetidas puede acabar encareciendo la tarea completa.

Qwen3.8-Max es el candidato al que recurrir para tareas más exigentes de un agente visual, por ejemplo, uno que inspecciona una aplicación, modifica su diseño y comprueba el resultado. El anuncio de Qwen describe el uso de información visual durante la ejecución, y Model Studio indica que tanto Max como Flash admiten imágenes y video. Esto respalda una recomendación de uso, pero no demuestra que Qwen genere mejores interfaces para cualquier encargo. Diseño de los agentes multimodales de Qwen.

El costo de cambiar de modelo en producción suele estar en el entorno de ejecución, el software que gestiona las herramientas y el historial de conversación. Conserva los mensajes de razonamiento adecuados, gestiona los errores de las herramientas, limita los reintentos y somete las acciones destructivas a los permisos de tu aplicación. Que dos API acepten el mismo formato de solicitud no significa que sus modelos se comporten igual.

Entrada multimodal: Qwen admite más formatos; DeepSeek Flash también procesa imágenes

Elige Qwen si tu producto necesita procesar imágenes y video con los modelos aquí comparados. Tanto Qwen3.8-Max como Qwen3.8-Flash admiten texto, imágenes y video, y generan texto. Quien desarrolla una herramienta de soporte puede usar la misma familia de modelos para analizar una captura de pantalla y una grabación que reproduce un error. Capacidades de Max, capacidades de Flash.

DeepSeek Flash puede analizar imágenes; es incorrecto describir toda la familia DeepSeek como exclusivamente textual. Según su documentación, el preprocesamiento reduce las imágenes grandes a una superficie aproximada de 1300 × 1300 píxeles, con un máximo de 1,024 tokens por imagen. Antes de elegirlo para planos técnicos densos o capturas con texto diminuto, comprueba si esa reducción elimina información necesaria. Procesamiento visual de DeepSeek.

No des por hecho que un modelo admite audio porque lleve el nombre Qwen. Qwen3.8-Omni-Flash es un producto distinto dentro de la familia actual. Sus capacidades y su facturación requieren una evaluación aparte; las tarifas de texto de Flash y Max que aparecen aquí no son un presupuesto para audio. Lanzamientos actuales de Qwen.

Contexto largo: DeepSeek permite más salida; Qwen cubre el uso con video

Anunciar un contexto de un millón de tokens no basta para ganar esta comparación. El contexto es el espacio de trabajo disponible para la solicitud, no una garantía de que el modelo recupere correctamente todos los datos de una entrada larga. Ambas familias alojadas anuncian 1M; el mayor límite de salida documentado de DeepSeek resulta útil si necesitas generar un resultado muy extenso. Límites de la API de DeepSeek.

Las páginas de Max y Flash alojados de Qwen distinguen entre contexto total, entrada máxima, longitud de respuesta y longitud de razonamiento. La entrada máxima es de 991,808 tokens, o 983,616 en modo de razonamiento, y la respuesta máxima indicada es de 131,072 tokens. No puedes sumar todos los máximos anunciados y esperar que la solicitud sea válida. Deja espacio para la respuesta y los mensajes de las herramientas. Límites de contexto de Qwen Max, límites de contexto de Qwen Flash.

Para un CTO que procesa grabaciones largas junto con documentos, la ventaja útil de Qwen es admitir ese tipo de entrada. Para un sistema que genera textos excepcionalmente extensos, las especificaciones de DeepSeek encajan mejor. Si se trata de un asistente para repositorios, evalúa la precisión al recuperar información y editar antes de cargar todos los archivos en cada solicitud. Tener más espacio de trabajo no elimina la necesidad de seleccionar el material relevante.

La diferencia es aún más marcada al alojar el modelo por cuenta propia: Qwen3.8-2.4T-A95B parte de un contexto nativo de 262,144, ampliable a 1,010,000, mientras que el producto Max alojado ofrece 1M por defecto. Descargar los pesos no equivale a obtener la misma configuración de despliegue. Ficha oficial de los pesos de Qwen.

Costo de la API: Qwen gana con Flash sin caché; DeepSeek puede ganar al reutilizar contexto

Qwen Flash es el punto de partida más económico, hasta que la reutilización del contexto y la longitud de salida cambian las cuentas. La entrada en caché es un prefijo del prompt que se repite y que el proveedor puede reutilizar con una tarifa reducida. Es especialmente relevante para un agente que envía una y otra vez las mismas instrucciones y el mismo contexto del repositorio.

La regla vigente de DeepSeek para el horario valle es precisa: la tarifa punta se aplica de 01:00 a 04:00 y de 06:00 a 10:00 UTC, de lunes a viernes, excepto los días festivos oficiales en China. Todas las demás horas son valle, incluidos los fines de semana completos y los días festivos oficiales en China. La tarifa valle es la mitad de la tarifa punta. No se trata de un descuento nocturno genérico según tu zona horaria. Regla de facturación de DeepSeek.

Cuando la entrada se recupera de la caché, el servicio directo de DeepSeek Flash cobra $0.003 en horario valle o $0.006 en horario punta por millón de tokens de entrada. Qwen3.8-Flash indica $0.016 para la entrada con caché implícita en los ámbitos International y US. La guía general de caché de Qwen exceptúa expresamente a los modelos actuales de su descuento genérico, por lo que debes usar el precio indicado para el modelo. Precios de la caché de DeepSeek, precios de la caché de Qwen Flash, excepciones de la caché de Qwen.

La misma carga de trabajo, con y sin reutilización de caché

Tomemos como ejemplo una carga total de 20 millones de tokens de entrada y 1 millón de tokens de salida facturados, repartida entre varias solicitudes. Supongamos que ambos proveedores procesan la misma cantidad de tokens y recuperan de la caché la misma proporción de entrada. Así aislamos la diferencia de tarifas sin dar por hecho que sus tokenizadores o la longitud de sus razonamientos sean idénticos.

Sin reutilización de caché, la factura calculada es de $3.60 para DeepSeek Flash en horario valle, $7.20 en horario punta y $3.47 para Qwen3.8-Flash en los ámbitos comparados. Si el 80% de los tokens de entrada se recupera de la caché, pasa a ser de $1.248 en horario valle o $2.496 en horario punta para DeepSeek, frente a $1.326 para Qwen. Estos totales excluyen cargos por herramientas, reintentos, impuestos y creación o almacenamiento de caché explícita.

El punto de equilibrio se alcanza con un 50% de entrada recuperada de la caché en este ejemplo, donde predomina la entrada. Por encima de esa proporción, DeepSeek en horario valle resulta más barato; por debajo, Qwen. En términos generales, si h es la proporción de entrada recuperada de la caché y r la relación entre tokens de salida y de entrada, la factura de DeepSeek menos la de Qwen por millón de tokens totales de entrada es de -0.013h + 0.13r dólares. De ahí se obtiene la regla de equilibrio h = 10r. Si la salida representa al menos una décima parte de la entrada, DeepSeek no puede ser estrictamente más barato bajo estos supuestos de igual reutilización de caché. En horario punta, Qwen sigue siendo más barato en todo el intervalo de este ejemplo concreto de 20:1.

El ahorro del ejemplo con caché es pequeño. Una mayor calidad al resolver la tarea, un razonamiento más corto o un reintento adicional pueden pesar más. Usa el punto de equilibrio para decidir qué medir, no para asignar solicitudes en producción basándote únicamente en el reloj.

Entre los modelos de mayor tamaño, las tarifas de entrada sin caché y de salida de DeepSeek Pro son inferiores a las de Qwen Max en los ámbitos comparados. Qwen Max debe justificar su sobreprecio por la tarea que consigue resolver o por la opción de despliegue que ofrece. Consulta la referencia completa de facturación de DeepSeek en la guía de precios de DeepSeek.

Pesos abiertos y licencias: DeepSeek para el modelo insignia, Qwen para un despliegue más pequeño

DeepSeek gana en la licencia de sus modelos insignia; Qwen ofrece el mejor punto de partida si buscas un modelo más pequeño. Que los pesos sean abiertos significa que puedes obtener los archivos del modelo. No garantiza una licencia sin restricciones, que tu hardware pueda ejecutarlo ni que la descarga incluya las funciones adicionales de la API alojada.

Los repositorios concretos de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 y DeepSeek-V4-Pro-0813 indican que su código y sus pesos se distribuyen bajo la MIT License. La ficha de Flash también proporciona un codificador de referencia en lugar de una plantilla de chat en formato Jinja. El despliegue sigue necesitando una codificación correcta de los prompts, software de inferencia y ejecución de herramientas. Ficha y licencia de Flash, ficha y licencia de Pro.

Qwen3.8-2.4T-A95B utiliza una licencia propia, Qwen3.8-Max License. Concede amplios derechos de uso, modificación y despliegue, pero impone condiciones que conviene leer antes de adoptar el checkpoint para un producto. En particular:

• Un producto o servicio comercial que supere los 100 millones de usuarios activos mensuales o los US$20 millones de ingresos mensuales debe mostrar de forma destacada el nombre del modelo correspondiente. También deben conservarse los avisos de derechos de autor y de permisos.
• Un licenciatario o una entidad afiliada que opere en los sectores definidos como Model as a Service o AI Work Assistant debe obtener una licencia de Qwen adicional antes del uso comercial si sus ingresos agregados superan los US$50 millones en cualquier período de 12 meses consecutivos. La excepción de uso interno exige que el software, sus resultados y las capacidades subyacentes no se pongan a disposición de terceros.

La licencia define esas categorías y sus exclusiones; decir «somos una startup de IA» no basta para determinar si se aplican. Contrasta el modelo de negocio concreto con el texto oficial de la licencia.

También hay una diferencia de capacidades: el checkpoint insignia publicado es un modelo de texto. Su ficha enumera expresamente la entrada visual, el funcionamiento sin razonamiento y las herramientas integradas entre las funciones adicionales del producto Max alojado. Un prototipo que use la entrada de imágenes de Max alojado no puede migrar a esos pesos sin cambios. Diferencias entre el servicio alojado y los pesos de Qwen.

Para un desarrollador independiente o un equipo pequeño de infraestructura, Qwen3.8-27B es el candidato más sensato para empezar con alojamiento propio. Es un modelo denso de visión y lenguaje de 27B, capaz de comprender imágenes y video, y su licencia concreta es Apache 2.0. Se trata de un checkpoint diferente, no de una réplica local de Max ni de la API Flash. Los requisitos de hardware siguen dependiendo de la precisión, el contexto y la concurrencia. Ficha de Qwen3.8-27B, su licencia Apache.

Alojamiento de la API: Qwen gana cuando necesitas un ámbito US definido

Elige el operador y el ámbito de inferencia antes de aprobar la familia de modelos. Model Studio distingue entre la región, que determina el punto de acceso y el almacenamiento, y el ámbito de despliegue, que determina dónde se ejecuta la inferencia. Arquitectura regional de Alibaba.

En Qwen, Virginia con ámbito US limita la inferencia a Estados Unidos. Virginia con ámbito Global puede utilizar nodos tanto en China continental como fuera de ella. Singapur con ámbito International utiliza nodos de inferencia fuera de China continental, mientras que los datos estáticos permanecen en la región seleccionada. Un endpoint de Singapur no implica que todo el procesamiento se realice en Singapur. Definiciones de los ámbitos de Virginia, definiciones de los ámbitos de Singapur.

Esta distinción también explica algunos precios más bajos que anuncia Qwen. Las tarifas del ámbito Global incluyen $1.65 / $4.951 para Max y $0.113 / $0.382 para Flash, por millón de tokens de entrada/salida. No son los precios exclusivos para Estados Unidos utilizados más arriba. Elegir la tarifa más baja puede implicar aceptar un perímetro geográfico de inferencia distinto. Precios regionales de Alibaba.

La API directa de DeepSeek utiliza api.deepseek.com. Su política de privacidad publicada indica que los datos personales cubiertos por ella se recopilan, procesan y almacenan en la República Popular China. Las condiciones de Open Platform remiten a esa política para la información personal de los desarrolladores y establecen responsabilidades respecto a los usuarios finales de sus aplicaciones. Esto no permite determinar la ubicación de cada servidor de inferencia ni describe una copia de los pesos que operes por tu cuenta. Tampoco ofrece la elección explícita de un ámbito US que documenta Alibaba. Endpoint de la API de DeepSeek, política de privacidad, condiciones de Open Platform.

El CTO de una empresa mediana debería aprobar el servicio concreto, el ámbito del espacio de trabajo, las condiciones de retención y el caso de uso. Si una opción administrada no supera esa revisión, evalúa por separado un checkpoint alojado con otro proveedor o en infraestructura propia. La guía sobre seguridad de DeepSeek en el trabajo aborda las cuestiones más amplias sobre el servicio y los datos.

Qwen vs DeepSeek: cuánto cuesta cambiar y cuándo conviene quedarse

Cambia cuando la nueva opción resuelva una limitación concreta o mejore el costo por tarea completada. Mantén tu proveedor actual si ya cumple tus requisitos de entrada, alojamiento y calidad, y el ahorro aparente desaparece al contar los reintentos o el trabajo de integración.

DeepSeek es una alternativa a Qwen para un agente de programación que reutiliza contexto o para alojar un modelo insignia cuyos pesos necesiten una licencia MIT. Qwen es una alternativa a DeepSeek para un flujo de video administrado, un ámbito de inferencia US definido o un checkpoint descargable de visión y lenguaje más pequeño. Si estás considerando más opciones que estas dos familias, consulta la comparativa de modelos de IA chinos para situarlas en un panorama más amplio.

La migración tiene tres partes. Primero, cambia a la vez el endpoint, las credenciales y el identificador exacto del modelo. Segundo, adapta los controles de razonamiento, la gestión de mensajes de herramientas, las entradas de imagen o video y la validación de salidas estructuradas. Tercero, revisa los supuestos operativos: las cachés no se transfieren entre proveedores, las credenciales vinculadas a una región deben corresponder al servicio elegido y el alojamiento propio añade trabajo de capacidad y despliegue.

La documentación del lanzamiento de Qwen describe reasoning_effort y la conservación del razonamiento; DeepSeek publica su propio funcionamiento de razonamiento y codificación. Reutiliza las definiciones de las tareas y las pruebas de aceptación, pero valida el formato de conversación para el proveedor de destino. Para nuevos despliegues de Model Studio, Alibaba recomienda endpoints específicos del espacio de trabajo. Detalles de integración de Qwen, detalles de codificación de DeepSeek, recomendaciones sobre endpoints de Model Studio.

Para empezar el lunes: selecciona un conjunto pequeño de tareas representativas, incluida una que haya fallado en tu sistema actual. Ejecuta ambos candidatos con las mismas herramientas permitidas y los mismos criterios de aceptación. Registra el checkpoint exacto, la región, el ámbito, la configuración de razonamiento, los tokens recuperados de la caché, los tokens de salida, el resultado de la tarea y el costo total. Migra un único flujo de trabajo acotado solo cuando la opción ganadora supere esas comprobaciones.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el mejor modelo de Qwen?

Qwen3.8-Max es el modelo insignia actual, y Max-0902 está documentado como una versión mejorada. Qwen3.8-Flash es el mejor punto de partida si buscas un servicio alojado económico para procesar imágenes, video y texto. Si necesitas un modelo más pequeño para alojamiento propio, evalúa Qwen3.8-27B por separado.

¿Qué tan preciso es DeepSeek?

No existe una única tasa de precisión válida para todas las tareas. Su laboratorio publica puntuaciones de benchmarks específicos para Flash-1017 y Pro-0813, pero no predicen la tasa de errores de tu aplicación. Mide los resultados aceptados y los fallos con una carga de trabajo representativa de tu caso.

¿Quién desarrolla Qwen?

Qwen es la familia de modelos de Alibaba. Sus productos alojados están disponibles a través de Qwen Cloud y Alibaba Cloud Model Studio, y también se publican checkpoints concretos como pesos descargables.

¿Qwen es tan bueno como DeepSeek?

Para un producto alojado que procese imágenes y video, Qwen documenta una mayor variedad de entradas admitidas. DeepSeek es un candidato sólido para agentes de programación y ofrece licencias más sencillas para los pesos actuales de sus modelos insignia. La tarea y la opción de despliegue determinan la recomendación.

¿Por qué Qwen es gratis?

Algunos pesos de Qwen se pueden descargar sin pagar una licencia, bajo sus condiciones de uso. Eso no hace gratuitos ni el funcionamiento de las GPU ni la API alojada. Revisa la licencia del checkpoint concreto: los pesos de Qwen3.8-Max y Qwen3.8-27B utilizan licencias distintas.

¿Se puede usar Qwen en Estados Unidos?

Alibaba documenta la disponibilidad de los modelos Qwen bajo un ámbito de despliegue US. Que el servicio esté disponible no determina si una organización o un caso de uso concreto tiene permitido utilizarlo. Aplica los requisitos de compras y datos de tu organización al servicio y al ámbito exactos.

¿Cuánto cuesta Qwen?

En los ámbitos International y US comparados aquí, Qwen3.8-Flash cuesta $0.15 por millón de tokens de entrada sin caché y $0.47 por millón de tokens de salida; Max cuesta $2 y $6, respectivamente. Los precios del ámbito Global y de la entrada recuperada de la caché son distintos. Usa las tarifas específicas de cada ámbito indicadas más arriba.

¿Vale la pena usar Qwen?

Las llamadas a herramientas, la entrada de imágenes y video y las evaluaciones de programación publicadas por su laboratorio justifican probarlo para un producto. Empieza con Flash para las tareas habituales y recurre a Max solo cuando la mayor calidad de los resultados compense su costo adicional.

Consigue el Mapa de herramientas de IA para empresarios para encajar esta elección de modelo en el conjunto de herramientas de IA de tu empresa.