Cara a cara
Gemini 3.5 Flash vs DeepSeek-V4: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Gemini 3.5 Flash ($9.00/1M 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 3.5/5 de Gemini 3.5 Flash. En presupuesto gana DeepSeek-V4: empieza en $0.87/1M out, frente a $9.00/1M out de Gemini 3.5 Flash.
Comparación línea a línea
Fortalezas y debilidades
Gemini 3.5 Flash
- Supera a Gemini 3.1 Pro en benchmarks agénticos: 76,2 % en Terminal-Bench 2.1, 1656 Elo en GDPval-AA (frente a 1314 de 3.1 Pro), 83,6 % en MCP Atlas
- Intelligence Index de Artificial Analysis de 50 con esfuerzo de razonamiento alto, puesto #10 de 170 modelos monitorizados
- Generación muy rápida (~185 tokens/s de salida según Artificial Analysis); Google afirma una salida 4x más rápida que otros modelos frontera
- Ventana de contexto de 1M de tokens (1.048.576) con entrada multimodal: texto, imagen, audio, vídeo, PDF
- 25 % más barato que Gemini 3.1 Pro ($1.50/$9 frente a $2/$12) superándolo además en cargas de agentes en producción
- Esfuerzo de razonamiento ajustable (minimal/low/medium/high) más 50 % de descuento por lotes y caché de contexto a $0.15/1M
- Subida de precio de 3x sobre Gemini 3 Flash ($0.50/$3.00) y de 5-6x sobre 2.5 Flash; los desarrolladores de HN lo vieron como Google tanteando la tolerancia al precio
- Demasiado entusiasta y verboso: los desarrolladores reportan que ignora los criterios de finalización y adorna más allá de las instrucciones (comparado con el « momento Sonnet 3.7 » de Claude)
- Quejas de fiabilidad en el servicio Flash: los desarrolladores reportan errores 503 frecuentes en horas punta
- Más flojo en tareas agénticas de largo alcance con disponibilidad arbitraria de herramientas, un tema recurrente que los desarrolladores reportan con los modelos de Google
- Alto tiempo hasta el primer token (~23 s con esfuerzo de razonamiento alto según Artificial Analysis), mal encaje para chat sensible a la latencia
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 Gemini 3.5 Flash
Elija Gemini 3.5 Flash si opera codificación agéntica o pipelines multimodales de alto volumen y quiere calidad casi Pro a 4x la velocidad: de hecho supera a Gemini 3.1 Pro en Terminal-Bench y GDPval costando un 25 % menos. Evítelo si usaba la línea Flash como nivel económico, ya que cuesta 3x su predecesor Gemini 3 Flash, que sigue siendo la opción barata a $0.50/$3.00. Descártelo también para chat sensible a la latencia con esfuerzo de razonamiento alto (~23 s hasta el primer token) o para salidas estrictas sin adornos, donde su verbosidad juega en su contra.
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 Gemini 3.5 Flash
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 Gemini 3.5 Flash mejor que DeepSeek-V4?
La multitud se inclina hoy por DeepSeek-V4: el 57 % lo recomienda, frente al 50 % de Gemini 3.5 Flash (3 votos). En Razonamiento, DeepSeek-V4 puntúa más alto (4.5/5 frente a 3.5/5). 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, Gemini 3.5 Flash o DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 es más barata: empieza en $0.87/1M out, mientras que Gemini 3.5 Flash empieza en $9.00/1M out.
¿Cuánto cuestan Gemini 3.5 Flash y DeepSeek-V4 por millón de tokens?
Gemini 3.5 Flash: $1.50/1M in por millón de tokens de entrada, $9.00/1M 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.