Comparativa de modelos
DeepSeek vs Qwen: rendimiento y precio
DeepSeek V4.1 Flash es la opción para programación según su informe Max (DeepSWE: 74.2% vs 58.7%); Qwen3.8 Flash admite vídeo y reduce a la mitad el precio de entrada en Novita AI ($0.15 vs $0.30 por 1M tokens).
| Criterio | Ganador | Diferencia | Evidencia |
|---|---|---|---|
| Benchmark de programación (publicado) | DeepSeek V4.1 Flash (Max) | +15.5 puntos porcentuales (DeepSWE) | DeepSWE v1.1: DeepSeek (Max) 74.2% vs Qwen Flash-Next 58.7%12 |
| Razonamiento: GPQA (publicado) | Qwen3.8-Flash-Next | +0.8 puntos porcentuales | GPQA Diamond: Qwen Flash-Next 91.7% vs DeepSeek (Max) 90.9%12 |
| Razonamiento: HLE (publicado) | DeepSeek V4.1 Flash (Max) | +0.9 puntos porcentuales | HLE: DeepSeek (Max) 36.8% vs Qwen Flash-Next 35.9%12 |
| Precios (entrada / salida) | Qwen3.8 Flash | 50% menos en entrada; salida aprox. 61% menor | Qwen $0.15 / $0.47 vs DeepSeek $0.30 / $1.20 per 1M tokens34 |
| Velocidad de salida (referencia AA) | DeepSeek V4.1 Flash (Max) | ~3.6× la tasa de salida de AA | DeepSeek (Max) 186 vs Qwen Flash-Next 52 tokens/s5 |
Benchmarks
Resultados de pruebas oficiales
DeepSWE v1.1, NL2Repo-Bench, GPQA Diamond y HLE de los informes publicados; una puntuación más alta es mejor.
Informes oficiales: DeepSeek V4.1 Flash (Max) vs Qwen3.8-Flash-Next
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| Métrica | DeepSeek V4.1 Flash (Max) | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
| GPQA Diamond (razonamiento) | 90.9% · datos declarados por el proveedor, 2026 | 91.7% · datos declarados por el proveedor, 2026 |
| HLE (razonamiento, sin herramientas) | 36.8% · datos declarados por el proveedor, 2026 | 35.9% · datos declarados por el proveedor, 2026 |
| DeepSWE v1.1 (programación) | 74.2% · datos declarados por el proveedor, 2026 | 58.7% · datos declarados por el proveedor, 2026 |
| NL2Repo-Bench (programación) | 64.0 · datos declarados por el proveedor, 2026 | 48.1 · datos declarados por el proveedor, 2026 |
Fuentes: DeepSeek-V4.1-Flash1, Qwen3.8-Flash-Next2 · Consultado 2026-10-14
Versiones de los modelos y condiciones de evaluación.
Evaluaciones independientes de modelos por AA
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| Métrica | DeepSeek V4.1 Flash (Max) | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
| AA Intelligence Index v4.3.2 | 39 | 40 |
| AutomationBench-AA | 69% | 56% |
| Terminal-Bench 4.0 | 27% | 25% |
Fuente: Artificial Analysis5 · Consultado 2026-10-14
Velocidad y latencia
Rendimiento
Modelos de referencia de Artificial Analysis: DeepSeek V4.1 Flash (Max) y Qwen3.8-Flash-Next.
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| Métrica | DeepSeek V4.1 Flash (Max) | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
| Velocidad de salida (tokens/s) | 186 | 52 |
| Mediana del tiempo hasta el primer fragmento (s) | 0.96 | 2.02 |
| Tiempo hasta el primer token de respuesta (s) | 11.68 | 40.60 |
Fuente: Artificial Analysis5 · Consultado 2026-10-14
Especificaciones y precios
Precios
Ambos modelos están disponibles como endpoints serverless en Novita AI. Los precios son por 1M tokens.
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| Métrica | DeepSeek V4.1 Flash | Qwen3.8 Flash |
|---|---|---|
| ID del modelo | deepseek/deepseek-v4.1-flash |
qwen/qwen3.8-flash |
| Entrada | $0.30 | $0.15 |
| Salida | $1.20 | $0.47 |
| Lectura de caché | $0.006 | $0.016 |
| Ventana de contexto (tokens) | 1M | 977K |
| Salida máxima (tokens) | 384K | 128K |
| Tipos de entrada | Texto e imágenes | Texto, imágenes y vídeo |
Fuentes: Novita AI DeepSeek V4.1 Flash3, Novita AI Qwen3.8 Flash4 · Consultado 2026-10-14
Cuál elegir
DeepSeek para agentes de programación y salidas largas; Qwen para costes y vídeo
Elige DeepSeek V4.1 Flash si…
- Los agentes de programación son la prioridad: el informe Max de DeepSeek publica 74.2% en DeepSWE v1.1 frente a 58.7% de Flash-Next, y 64.0 frente a 48.1 en NL2Repo-Bench.
- Cada solicitud necesita más capacidad: Novita AI indica 1M de contexto y 384K de salida máxima, frente a 977K y 128K con Qwen.
- Reutilizas prompts con mucha entrada: con la misma tasa de aciertos de caché y por encima del 93.75%, DeepSeek reduce el coste solo de entrada. La salida sigue siendo más cara, por lo que esto no demuestra un menor coste total.
- El rendimiento de modelos de referencia orienta tu selección: AA mide DeepSeek (Max) a 186 tokens/s frente a 52 de Qwen Flash-Next, independientemente de las especificaciones de los endpoints de Novita AI.
- Limitación: la entrada sin caché y la salida cuestan $0.30 / $1.20 por 1M tokens, y no hay entrada de vídeo.
Elige Qwen3.8 Flash si…
- El coste de tokens sin caché es la prioridad: una estimación de $24.40 frente a $54.00 para 100M tokens de entrada y 20M de salida.
- Tus prompts de documentos largos rara vez aprovechan la caché: una ventana de 977K a $0.15 por 1M tokens de entrada.
- Tus entradas incluyen vídeo; DeepSeek V4.1 Flash solo admite texto e imágenes.
- Tus tareas de razonamiento también necesitan precios por token más bajos: Flash-Next publica 91.7% en GPQA frente a 90.9% de DeepSeek (Max); las estimaciones puntuales de HLE favorecen a DeepSeek, 36.8% frente a 35.9%.
- Limitación: Flash-Next publica una puntuación menor en DeepSWE (58.7% frente a 74.2% de DeepSeek Max), y Novita AI limita la salida de la API Flash a 128K tokens.
Prueba ambos
Llama a ambos modelos con una sola clave de Novita AI
El mismo cliente y los mismos mensajes: solo cambia el ID del modelo, y la facturación depende del modelo elegido.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)
for model in ["deepseek/deepseek-v4.1-flash", "qwen/qwen3.8-flash"]:
reply = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain what this function does."}],
max_tokens=1024,
)
print(model, reply.choices[0].message.content)Fuente: Novita AI Chat Completions API6 · Consultado 2026-10-14
Metodología
Metodología y fuentes
Las puntuaciones oficiales corresponden a DeepSeek V4.1 Flash con reasoning_effort=100 y a Qwen3.8-Flash-Next, el modelo de pesos abiertos en el que se basa la API Flash. Ambos informes de DeepSWE usan temperature=1.0 y top_p=0.95; DeepSeek usa mini-SWE-agent con 1M de contexto, mientras que Qwen selecciona el mejor resultado de dos entornos de evaluación, obtenido con mini-SWE-agent a 256K. Los entornos de NL2Repo son distintos. Qwen utiliza un modelo como evaluador automático de HLE; la ficha de DeepSeek no indica que use el mismo evaluador. Las diferencias son estimaciones puntuales publicadas, no una comparación de endpoints en las mismas condiciones ni una prueba de ventaja práctica en razonamiento.
Novita AI publica esta página y ofrece ambos modelos. Sus fichas públicas aportan precios, tarifas de caché y límites, incluida la cuantización fp8 de DeepSeek3. Novita indica que high es el nivel de razonamiento predeterminado de DeepSeek. Las puntuaciones oficiales de DeepSeek usan Max en lugar de ese valor predeterminado. Los datos de AA sobre DeepSeek (Max) y Flash-Next son referencias de modelos: representan las API de los desarrolladores o medianas entre proveedores, no una comparación específica de endpoints de Novita AI; la latencia hasta la primera respuesta incluye el razonamiento. El coste estimado del gráfico usa tarifas síncronas sin caché. El umbral del 93.75% solo afecta al coste de entrada con la misma tasa de aciertos h: $0.30 × (1 − h) + $0.006 × h = $0.15 × (1 − h) + $0.016 × h. No se realizó un benchmark privado.
- DeepSeek · DeepSeek-V4.1-Flash on Hugging Face huggingface.co · Consultado 2026-10-14
- Qwen · Qwen3.8-Flash-Next on Hugging Face huggingface.co · Consultado 2026-10-14
- Novita AI · DeepSeek V4.1 Flash novita.ai · Consultado 2026-10-14
- Novita AI · Qwen3.8 Flash novita.ai · Consultado 2026-10-14
- Artificial Analysis · DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.8 Flash-Next artificialanalysis.ai · Consultado 2026-10-14
- Novita AI · Chat Completions API docs.novita.ai · Consultado 2026-10-14
Ejecuta DeepSeek V4.1 Flash y Qwen3.8 Flash con una sola API
Crea una clave de API y usa los dos ID de modelo a través de la API de Novita AI compatible con OpenAI.