DeepSeek: ¿V4 Flash, R1 o Pro?
DeepSeek tiene varias líneas y la diferencia de precio entre ellas es de 12×. Las medimos con la misma suite para ver si esa diferencia se nota donde importa.
La respuesta corta
El tier de más calidad es R1 (reasoning). Y el más caro cuesta 24× lo que el más barato.
Costos a 3.000 llamadas/mes (≈100 por día). Ajústalo a tu volumen en la calculadora. Y baja un poco: hay un caso donde el caro sí vale la pena, y no es el que te venden.
Los 7 tiers, uno al lado del otro
| Tier | Calidad | Coding | Contenido | Razon. | Agentes | Costo/mes | Latencia | Score |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| V4 Flash 0731 ← el más barato | 8.05 | 9.2 | 8.2 | 8.1 | 7.4 | ≈$1/mes | 84.0s | 5.13 |
| V4 Flash (OpenRouter) | 8.16 | 9.1 | 8.7 | 7.9 | 7.6 | ≈$1/mes | 29.5s | 5.91 |
| V3 | 8.29 | 9.1 | 8.4 | 8.1 | 8.0 | ≈$2/mes | 29.6s | 6.41 |
| V4.1 Flash | 8.44 | 9.7 | 9.0 | 8.5 | 7.4 | ≈$3/mes | 56.7s | 7.50 |
| V3.2 | 8.11 | 9.2 | 8.1 | 7.6 | 8.9 | ≈$5/mes | 62.2s | 5.14 |
| R1 (reasoning) | 8.45 | 9.2 | 8.7 | 8.5 | 8.0 | ≈$12/mes | 121.4s | 6.59 |
| V4 Pro (0813) | 8.45 | 9.7 | 8.5 | 7.9 | 8.1 | ≈$14/mes | 63.0s | 6.97 |
V4 Pro (0813) cuesta 24 veces más que V4 Flash 0731 y no gana en ninguna categoría. La escalera de precios no está comprada con calidad: está comprada con otra cosa (contexto, límites de uso, prioridad en cola).
| Qué le pedís | V4 Flash 0731$0.20 | V4 Flash (OpenRouter)$0.29 | V3$0.68 | V4.1 Flash$0.94 | V3.2$1.62 | R1 (reasoning)$3.96 | V4 Pro (0813)$4.72 | ¿El precio compra algo? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Auditar un negocioEncontrar el error en un P&L, la causalidad falsa, la métrica envenenada | 7.60 | 7.45 | 7.40 | 8.60 | 6.28 | 8.40 | 7.62 | Gana V4.1 Flash |
| PlanificarArmar un plan cuya aritmética cierre y respete las restricciones | 9.20 | 9.20 | 9.20 | 9.20 | 9.20 | 9.20 | 9.20 | Empatan — el precio no compra nada |
| Escribir con restriccionesNo repetir el dato falso del brief, no meter el CTA prohibido | 7.20 | 10.00 | 7.33 | 9.20 | 7.33 | 7.20 | 8.84 | Gana V4 Flash (OpenRouter) |
| Razonamiento profundoMatemática, lógica formal, estimaciones Fermi | 7.08 | 7.08 | 7.78 | 6.67 | 7.78 | 7.78 | 7.18 | Empatan arriba 3 de 7 |
| CódigoGenerar y corregir código que funcione | 9.08 | 9.17 | 9.18 | 9.22 | 9.09 | 9.45 | 8.83 | Gana R1 (reasoning) |
| Agentes largosMantener el hilo y las restricciones a lo largo de muchos turnos | 7.88 | 9.29 | 9.38 | 7.92 | 9.20 | 8.38 | 9.14 | Gana V3 |
| Multi-turnoConversaciones de ida y vuelta sin perder el contexto | 7.50 | 8.00 | 8.00 | 8.50 | 7.50 | 8.50 | 7.17 | Empatan V4.1 Flash y R1 (reasoning) |
| Tool callingLlamar herramientas con los parámetros correctos | 3.95 | 5.25 | 6.05 | 4.86 | 6.26 | 7.45 | 6.49 | Gana R1 (reasoning) |
Cómo leer esto sin equivocarte
Que dos tiers empaten no significa que sean idénticos: significa que esta medición no los distingue. Con 103 corridas, cada número tiene un margen alrededor; cuando ese margen se solapa, la diferencia que ves es ruido, no señal. Si volviera a correr el test mañana, el orden podría darse vuelta sin que nada haya cambiado en los modelos.
La consecuencia práctica es simple: si la calidad empata, la decisión es de precio y de velocidad. Y si el proveedor quiere que pagues más, que te diga exactamente qué compras — con su margen de error al lado.
Antes de migrar, haz esto
Ya sabes cuál gana en el papel. No lo cambies a ciegas: toma el mejor de cada familia y pásales cinco prompts reales tuyos, de los que ya corres en producción. Una comparación general te dice quién arranca adelante; tu caso decide quién gana. Son veinte minutos y te ahorran una migración equivocada.
Y una advertencia: este resultado se recalcula con cada lote de modelos nuevos. Como el score de cada modelo es relativo a todos los demás, un modelo nuevo mueve a todos. El ganador de hoy puede no serlo el mes que viene.
Cada vez que corro un lote nuevo, publico el recálculo ahí — con los datos crudos y lo que cambió de lugar. Es también donde hay gente tomando esta misma decisión. Entrar es gratis.
¿Qué mide este benchmark?
No es un benchmark académico (para eso están MMLU, HumanEval o SWE-bench). Es un benchmark aplicado para emprendedores hispanohablantes: mide qué modelo conviene poner en producción para casos reales, con lo que los benchmarks oficiales no cubren — costo en provider real, velocidad, español neutro y agentes multi-turno.
Contamos con 227 modelos catalogados, 177 testeados y 70.000+ runs reales evaluados por un LLM-as-Judge local (Phi-4, de Microsoft — sin conflicto de interés), en 4 pilares:
- Coding — generar código, JSON estructurado y debugging en tareas reales (plugins WordPress, scripts, templates de N8N).
- Contenido y marketing — blogs, copy y textos largos en español neutro (no traducción del inglés).
- Razonamiento — matemáticas, lógica formal y planificación multi-paso.
- Agentes y operaciones — multi-turno largo, tool calling y flujos tipo N8N / Hermes.
Dos números distintos, no los confundas. Las tablas por tarea de esta página se ordenan por calidad en esa tarea: capacidad pura, sin mezclar precio. Es la respuesta a "¿quién lo hace mejor?".
El score global es otra cosa: una función ponderada (calidad 70% + costo 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%) que responde "¿qué conviene poner en producción?". Ahí un modelo barato y rápido sí puede superar a uno más capaz pero caro. Los dos números sirven — para preguntas distintas.
Tool calling va como insignia aparte (no suma al score global): indica si el modelo soporta herramientas, no su calidad. Límite conocido: el juez es Phi-4 (14B) y varios modelos evaluados son más capaces que él — ordena bien, pero comprime las diferencias en la cima. Leé un empate como "el juez no los distingue", no como "son idénticos". Metodología y tests completos.