Cara a cara
Mistral Large 3 vs DeepSeek-V4: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) y DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 3 votos de la comunidad, DeepSeek-V4 va en cabeza con un 57 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige DeepSeek-V4: la arena lo puntúa con 4.5/5, frente a 3/5 de Mistral Large 3. En presupuesto gana DeepSeek-V4: empieza en $0.87/1M out, frente a $1.50/1M out de Mistral Large 3.
Comparación línea a línea
Fortalezas y debilidades
Mistral Large 3
- Pesos abiertos Apache 2.0 con despliegue en un solo nodo vía cuantización FP8/NVFP4, pese a sus 675B de parámetros totales
- Ventana de contexto de 256K, en la gama alta de los modelos de pesos abiertos, muy adecuada para RAG de documentos largos
- Precio agresivo de buque insignia a $0.50 de entrada / $1.50 de salida por millón de tokens, unas 3-4x más barato que los insignias propietarios occidentales
- Debutó #2 entre los modelos open source sin razonamiento en LMArena (Elo ~1418)
- Multimodalidad nativa (codificador de visión de 2,5B de parámetros) y 40+ idiomas nativos
- Los desarrolladores en HN elogian su formato estricto, su seguimiento de instrucciones y su fiabilidad en producción
- Razonamiento profundo débil: GPQA Diamond ~44 % frente a los 70 y muchos de DeepSeek V3.2 y Kimi K2 Thinking; sin variante de razonamiento en el lanzamiento
- Por detrás de GLM-4.6, Kimi K2 y DeepSeek en benchmarks de codificación modernos (LiveCodeBench v6 mediocre); los desarrolladores de HN lo sitúan en una « categoría de peso » inferior a Gemini 3, GPT-5.1 y Claude Opus 4.5
- Propenso a alucinaciones en QA factual (SimpleQA ~24 %) con un ajuste de abstención flojo
- Velocidad de salida medida de ~49 tokens/s en Artificial Analysis, por debajo de la mediana de ~58 tokens/s de modelos comparables
- Crítica en HN de que la arquitectura calca de cerca a DeepSeek V3, sembrando dudas sobre la I+D original
DeepSeek-V4
- Ventana de contexto de 1M de tokens (8x los 128K de V3.2) con hasta 384K tokens de salida, estándar en la API oficial
- Precios agresivos: $0.435/$0.87 por millón de tokens (V4-Pro), unas 28,7x más barato por token de salida que Claude Opus 4.8; la entrada con acierto de caché baja a $0.003625/1M (más del 99 % de descuento)
- Pesos abiertos con licencia MIT para V4-Pro y V4-Flash en Hugging Face: uso comercial, fine-tuning y redistribución permitidos
- SOTA de código abierto en codificación agéntica: 80,6 en SWE-bench Verified (configuración Think Max), empatado con Gemini 3.1 Pro, más un rating de Codeforces de 3206 (~puesto 23 frente a humanos)
- Puesto #3 de 93 en el Intelligence Index de Artificial Analysis (puntuación 44), muy por encima de la media de 25
- El stack de atención dispersa reduce la inferencia con contexto de 1M al 27 % de los FLOPs de V3.2 y al 10 % de su caché KV
- Llamadas a herramientas malformadas intermitentes: llamadas a funciones emitidas a veces como texto plano en el contenido en lugar del campo tool_calls (issue de GitHub deepseek-ai #1244)
- El modo de razonamiento rompe cadenas largas de llamadas a herramientas multivuelta con errores 400 en frameworks de agentes (issue OpenClaw #72044, corrección aún incompleta)
- Los desarrolladores reportan que fabrica API inexistentes en bases de código propias y actúa sobre entradas de usuario alucinadas en bucles de agentes
- Muy verboso (180M de tokens de salida en evaluación frente a una mediana de 95M) y velocidad media de 54,6 tokens/s (#39/93), lo que erosiona en la práctica el bajo precio por token
- Solo texto (sin visión ni audio) y aún en vista previa: el lanzamiento oficial previsto para mediados de julio de 2026 añade precios de hora punta que duplican las tarifas de API listadas durante el horario laboral de Pekín
Dicta tu veredicto
Una recomendación por herramienta y por gladiador. Moldea la puntuación de la multitud que ven todos.
El veredicto de la arena sobre Mistral Large 3
Elija Mistral Large 3 si quiere un buque insignia de pesos abiertos y gobernanza europea para RAG multilingüe, trabajo con documentos largos o despliegues autoalojados: frente a Mistral Large 2 (denso de 123B, licencia de investigación restrictiva, API a $2/$6) es una clara mejora en contexto, multimodalidad, licencia y coste. Evítelo como motor principal de codificación o razonamiento profundo; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 o los modelos frontera propietarios puntúan sensiblemente más alto ahí. Trátelo como un caballo de tiro barato y fiable más que como un modelo frontera.
El veredicto de la arena sobre DeepSeek-V4
Elija DeepSeek-V4 si quiere razonamiento y codificación agéntica casi frontera a precios de 3x a casi 30x por debajo de Claude Opus o GPT-5.5, o si le importan los pesos con licencia MIT para autoalojamiento y fine-tuning. Es una mejora decisiva sobre V3.2: contexto 8x más largo, inferencia de contexto largo mucho más barata y mejor codificación, y los endpoints heredados deepseek-chat/reasoner quedan de todos modos obsoletos el 24 de julio de 2026. Evítelo para agentes en producción que dependan de llamadas a herramientas multivuelta a prueba de fallos, donde los usuarios aún reportan llamadas malformadas y API inventadas, y para cualquier trabajo de visión o audio, ya que es solo texto. Las apps sensibles a la latencia también deberían probar primero, pues su verbosidad y su velocidad media de 54,6 tokens/s compensan parte de la ventaja de coste, y presupueste la duplicación de precios en hora punta que llega con el lanzamiento oficial de mediados de julio.
Lo que dice la multitud
Sobre Mistral Large 3
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
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Preguntas frecuentes
¿Es Mistral Large 3 mejor que DeepSeek-V4?
La multitud se inclina hoy por DeepSeek-V4: el 57 % lo recomienda, frente al 50 % de Mistral Large 3 (3 votos). En Razonamiento, DeepSeek-V4 puntúa más alto (4.5/5 frente a 3/5). La mejor opción depende de tu caso de uso. La comparación línea a línea de esta página desglosa precios, características clave y las puntuaciones de la arena.
¿Cuál es más barata, Mistral Large 3 o DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 es más barata: empieza en $0.87/1M out, mientras que Mistral Large 3 empieza en $1.50/1M out.
¿Cuánto cuestan Mistral Large 3 y DeepSeek-V4 por millón de tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in por millón de tokens de entrada, $1.50/1M out por millón de tokens de salida. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) por millón de tokens de entrada, $0.87/1M out por millón de tokens de salida.