Mistral Medium 3.5 vs DeepSeek V4: Comparativa Open Source Abril 2026
TL;DR
- DeepSeek V4 Pro es más inteligente (MMLU-Pro 87.5, GPQA 90.1) y más barato en output ($3.48/1M) pero 5× más lento (29.8 tok/s) y solo texto.
- Mistral Medium 3.5 es rápido (151.6 tok/s), multimodal y fácil de self-hostear (4 GPUs), pero output caro ($7.50/1M) y contexto menor (256K).
- DeepSeek V4 Flash ($0.14/$0.28) ofrece la mejor relación calidad/precio del mercado para tareas generales, con solo 1–3 puntos de gap frente a Pro.
- En Europa, Mistral procesa datos en la UE; DeepSeek API no garantiza residencia, pero puedes auto-hospedar V4 en servidores UE.
- Routing inteligente (Flash → Pro → frontier) reduce facturas 60–80% sin sacrificar calidad crítica.
Contexto
Abril de 2026 ha sido un mes他的名字: DeepSeek soltó V4-Pro y V4-Flash (MoE, 1M tokens, licencia MIT) y Mistral respondió con Medium 3.5 (denso 128B, multimodal, MIT). Son los primeros modelos open-weight que compiten de verdad con GPT-5.4 y Claude Opus 4.7 en benchmarks, pero con precios 2–10× menores.
La pregunta ya no es si son “suficientemente buenos”. Es si puedes permitirte no incluirlos en tu stack. Esta comparativa analiza los números que importan para tomar una decisión técnica.
Metodología
- Benchmarks oficiales: model cards de Hugging Face, resultados reportados por DeepSeek y Mistral, y bases de datos independientes (Artificial Analysis, Crafiq, LMMarketCap, BenchLM).
- Precios: documentación oficial de APIs (DeepSeek, Mistral) a junio 2026, incluyendo descuentos off-peak y cache hits.
- Tests propios: no réalisé pruebas extensas en este artículo; me baso en datos públicos reproducibles.
- Disponibilidad: información de cobertura geográfica de los proveedores y opciones de auto-hospedaje.
- Límites: los benchmarks de laboratorio no predicen tu accuracy de producción. Los números de velocidad y coste real dependen de tu workload y configuración (reasoning effort, max_tokens, etc.).
Especificaciones técnicas
| Característica | Mistral Medium 3.5 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4 Flash |
|---|---|---|---|
| Arquitectura | Dense (128B) | MoE (1.6T total, 49B activos) | MoE (284B total, 13B activos) |
| Contexto | 256K tokens | 1M tokens | 1M tokens |
| Modalities | Texto + imagen (input) | Solo texto | Solo texto |
| Licencia | Modified MIT | MIT | MIT |
| Precio input/1M | $1.50 | $1.74 | $0.14 |
| Precio output/1M | $7.50 | $3.48 | $0.28 |
| Cache hit input | N/D | $0.0145 (99.2% descuento) | $0.0028 (99.2% descuento) |
| Velocidad output | ~151.6 tok/s | ~29.8 tok/s | ~? (Flash es más rápido que Pro) |
| Self‑hosting | 4× GPUs (4‑bit) | ~500GB VRAM (cluster) | ~158GB VRAM (multi‑GPU) |
| Reasoning effort | Configurable (fast/alta) | non-think / think high / think max | Similar a Pro |
Benchmarks
Conocimiento general: MMLU
| Modelo | MMLU‑Pro | Fuente |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 87.5 | Model card oficial |
| Mistral Medium 3.5 | No publicado | Mistral no ha liberado datos de MMLU‑Pro |
DeepSeek empata a GPT‑5.4 en conocimiento general. Mistral no ha hecho públicos sus números de MMLU, pero su robustez en SWE‑bench sugiere un nivel competitivo en razonamiento técnico.
Coding: HumanEval y SWE‑bench
| Modelo | HumanEval* | SWE‑bench Verified | LiveCodeBench |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 76.8% (BenchLM, base) | 80.6% | 93.5 |
| Mistral Medium 3.5 | No publicado | 77.6% | No publicado (pero Α‑Telecom 91.4%) |
*HumanEval de DeepSeek corresponde a la variante “Base” sin reasoning explícito; con think max los scores en SWE‑bench mejoran.
En coding tradicional, ambos están en la élite. DeepSeek lidera LiveCodeBench y mantiene una ventaja pequeña en SWE‑bench. Mistral compensa con mayor velocidad.
Razonamiento especializado: GPQA y otros
| Modelo | GPQA Diamond | Apex Shortlist | HLE | IMOAnswerBench |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 90.1 | 90.2 | 37.7 | 89.8 |
| Mistral Medium 3.5 | No publicado | No publicado | No publicado | No publicado |
DeepSeek muestra transparencia total en benchmarks académicos. Mistral prioriza resultados prácticos (SWE‑bench, Α‑Telecom) sobre reportes académicos extensos.
Arena: preferencia humana (LMArena)
| Modelo | LMMarketCap Arena Elo | Ranking (out of 123) | Crafiq Arena AI |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 1,463 | #18 | N/D |
| Mistral Medium 3.5 | N/D (outside top 25) | >#25 | #64 |
DeepSeek V4 Pro se sitúa entre los 20 mejores modelos en preferencia humana, solo por detrás de los últimos Claude, Gemini y GPT‑5.x. Mistral Medium 3.5, aunque competitivo en tareas técnicas, tiene un rendimiento más bajo en conversación general, ocupando el puesto #64 en el ranking de Crafiq.
Disponibilidad en Europa/España
Mistral Medium 3.5
- API: Mistral AI opera desde la Unión Europea (Francia). Los datos de los clientes de la UE se procesan en centros de datos europeos, garantizando GDPR.
- Integraciones: Disponible en Microsoft Copilot Studio con “EU data control” para clientes empresariales de Microsoft 365, lo que permite a administradores restringir el procesamiento a la región.
- Auto‑hosting: Puedes descargar los pesos y desplegar en tu propia infraestructura europea sin restricciones (licencia MIT modificada con términos comerciales para grandes organizaciones).
DeepSeek V4
- API: Accesible desde España, pero DeepSeek no anuncia data residency en la UE. Las peticiones pueden procesarse en servidores de China o EE.UU., lo que para datos sensibles podría incumplir GDPR si no se implementan salvaguardas adicionales.
- Auto‑hosting: DeepSeek V4 (tanto Pro como Flash) puede auto‑hospedarse en la nube. Proveedores como DCXV ofrecen instancias V4 en servidores UE, permitiendo mantener los datos dentro del Espacio Económico Europeo. La complejidad de despliegue es alta: V4 Pro necesita ~500 GB VRAM en cluster; V4 Flash ~158 GB.
- Proveedores alternativos: La API de DeepSeek también está disponible a través de OpenRouter, Together, Fireworks y otros agregadores, algunos con puntos de presencia en Europa. Verifica la ubicación de procesamiento con cada proveedor.
Conclusión de disponibilidad: Si la residencia de datos en la UE es obligatoria, Mistral Medium 3.5 es la opción más directa vía API. Con DeepSeek, necesitas auto‑hosting en UE o un proveedor que garantice procesamientoregional.
Pricing: el coste real por 1M tokens
Precios base (post‑promo, junio 2026)
| Modelo | Input | Output | Cache hit input |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 | $1.50 | $7.50 | N/D |
| DeepSeek V4 Pro | $1.74 | $3.48 | $0.0145 (≈99% desc.) |
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 | $0.28 | $0.0028 (≈99% desc.) |
Cómo el coste real se desvía del precio por token
- Verbosidad: DeepSeek V4 Pro genera ~4.4× más tokens que la media del sector (190M tokens en evaluaciones). Eso infla el coste de output. Un trabajo que produzca 200K tokens de respuesta visible puede consumir 880K tokens totales de output contando el razonamiento interno. El coste efectivo por respuesta visible es mayor de lo que indica $3.48/1M.
- Cache hits: DeepSeek aplica automáticamente un descuento masivo (≈99%) cuando el prefijo del prompt coincide con solicitudes previas. En workloads con system prompts estables y chunks reutilizados (RAG, agentes con herramientas), un ratio de acierto del 70–80% puede reducir el coste de input en ~$0.01‑0.05/M adicionales.
- Off‑peak: DeepSeek ofrece 50% de descuento automático entre las 23:00‑07:00 hora Beijing (≈15:00‑23:00 UTC). Si tu tráfico puede programarse, aprovecha esta ventana.
- Batching: DeepSeek no tiene batch API propia; OpenAI/Anthropic ofrecen 50% en batch asíncrono. Sin embargo, los precios base de DeepSeek Flash ya son inferiores a los batch de la competencia.
Ejemplo de coste mensual por workload (cálculos aproximados)
| Workload | Supuestos | Mistral | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4 Flash |
|---|---|---|---|---|
| Coding assistant (dev individual) | 50 prompts/día, 2K in / 1.5K out, 22 días, 65% cache hit | $6.66/mes | $6.66/mes? (similar) | $0.70/mes |
| RAG (100 docs/día, 8K in / 1K out, 22 días, 80% cache) | ~$? (alto output) | $9.95/mes | $1.06/mes | |
| Agente con tool calls (5,000 tareas/día, 8 llamadas, 30 días, 50% cache) | Output muy alto | $514/mes | $51.52/mes | |
| Chatbot B2C (100K usuarios/mes, 5 interacciones, 300 in / 200 out, 30% cache) | $271/mes | $271/mes? | $26.18/mes |
(Los números de Mistral son más altos debido a output caro y sin cache hits; los de DeepSeek incluyen verbosidad real)
Fortalezas y debilidades
Mistral Medium 3.5
Fortalezas:
- Velocidad alta (151.6 tok/s) ideal para latencia baja.
- Multimodal: procesa imágenes en la misma llamada.
- Auto‑hosting sencillo: 4 GPUs (A100/H100) en 4‑bit.
- Datos en UE: cumplimiento GDPR nativo.
- Licencia Modified MIT: uso comercial permitido (con límites de revenue).
Debilidades:
- Output caro ($7.50/1M) sin cache hits.
- Contexto 256K, inferior al 1M de DeepSeek.
- Menos parámetros activos (128B) vs. 49B activos de V4 Pro; rinde menos en benchmarks de razonamiento profundo.
- No reporta MMLU‑Pro, GPQA, HumanEval oficialmente.
DeepSeek V4 Pro
Fortalezas:
- Inteligencia de vanguardia: AI Index 52, MMLU‑Pro 87.5, GPQA 90.1.
- Contexto masivo (1M tokens) sin sobreprecio.
- Output barato ($3.48/1M) y cache hits enormes.
- Licencia MIT pura: libertad total.
- Integración nativa con Claude Code/OpenCode (auto‑escala reasoning effort).
Debilidades:
- Lentitud (29.8 tok/s) perjudica UX interactivo.
- Verboso: genera ~4.4× más tokens de razonamiento que la media, incrementando coste real de output.
- Solo texto; multimodalidad requiere modelo separado.
- Auto‑escalado silencioso a
think maxcon coding agents puede disparar tokens. - Proveedor único: si la API cae, no hay fallback inmediato.
- Auto‑hosting complejo: ~500 GB VRAM en cluster.
DeepSeek V4 Flash
Fortalezas:
- Precio imbatible ($0.14/$0.28) — probablemente el mejor ratio calidad/precio del mercado.
- Suficiente calidad para tareas generales: MMLU‑Pro 86.2 (-1.3), SWE‑bench 79.0 (-1.6) vs. Pro.
- Comparte arquitectura y contexto 1M con Pro.
- Cache hits igual de agresivos.
Debilidades:
- Caída notable en factual recall (-23.8 en SimpleQA) y tool use complejo (-8.6 en MCPAtlas).
- Sigue siendo lento (aunque un poco más que Pro) y solo texto.
- No sustituye a Pro en agentes de múltiples pasos.
Veredicto por caso de uso
| Caso de uso | Modelo推荐 | Por qué |
|---|---|---|
| Coding pesado (refactoring multi‑fichero, debugging complejo) | DeepSeek V4 Pro | SWE‑bench 80.6% y LiveCodeBench 93.5; reasoning depth superior |
| RAG con alto reuso de contexto | DeepSeek V4 Pro (o Flash si calidad suficiente) | Cache hits del 99% en input hace extremadamente barato el procesamiento de documentos |
| Chatbot B2C de alto volumen | DeepSeek V4 Flash | Coste ridículo ($26/mes para 100K usuarios) y calidad decente (86.2 MMLU‑Pro) |
| Multimodalidad (imágenes + texto) | Mistral Medium 3.5 | Único con visión; input de screenshots, gráficos, documentos escaneados |
| Baja latencia (autocompletado, APIs interactivas) | Mistral Medium 3.5 | 151.6 tok/s vs 29.8 tok/s |
| Auto‑hosting con infra modesta | Mistral Medium 3.5 | 4 GPUs (4‑bit) vs cluster de 500 GB VRAM |
| Soberanía de datos en la UE | Mistral Medium 3.5 | API y self‑hosting en Europa sin complicaciones |
| Razonamiento general de alto nivel | DeepSeek V4 Pro | AI Index 52 vs 39 de Mistral; GPQA 90.1 |
La estrategia de producción: router multi‑modelo
La mayoría de equipos serios no eligen un único modelo. Implementan un router que asigna:
- 80 % del tráfico → DeepSeek V4 Flash (tareas simples, clasificación, resúmenes).
- 15 % → DeepSeek V4 Pro (razonamiento complejo, coding pesado).
- 5 % → Mistral Medium 3.5 (tareas multimodales, baja latencia).
- Fallback → GPT‑5.4 / Claude Opus para edge cases where quality is non‑negotiable.
Este patrón reduce la factura 60–80 % manteniendo calidad alta en el 95 % de las peticiones. El coste blended ronda $4‑6/1M tokens (ponderado por uso).
Conclusión
Mistral Medium 3.5 y DeepSeek V4 (Pro/Flash) son las herramientas correctas para desarrolladores que necesitan calidad frontier sin precios de frontera. No son intercambiables: son complementos.
- Elige Mistral Medium 3.5 si la velocidad, la multimodalidad o la residencia de datos en la UE son prioritarias. También si tu infraestructura de auto‑hosting se limita a unas pocas GPUs.
- Elige DeepSeek V4 Pro si el razonamiento profundo, el contexto masivo y el coste de output competitivo son clave, y puedes tolerar su lentitud.
- Elige DeepSeek V4 Flash si el presupuesto es la constrainte principal y aceptas una pequeña pérdida de calidad en tareas muy complejas.
En producción, la arquitectura ganadora es el router que enruta por tarea, no por modelo. Empieza por Flash como默认, escala a Pro cuando la confianza es baja, y reserva Mistral para los casos que solo él cubre (imágenes, baja latencia). Los datos están sobre la mesa; ahora decide según tu workload, no según el hype.
Fuentes
- DeepSeek V4-Pro y V4-Flash: Model card oficial, Pricing oficial, Análisis completo de DeepSeek V4, Artificial Analysis Intelligence Index v4.0.
- Mistral Medium 3.5: Model card, Pricing, Crafiq benchmarks, Mistral AI Blog.
- Liderazgo en Arena: LMMarketCap Arena Elo Junio 2026.
- Disponibilidad UE: DeepSeek availability guide, Mistral + Copilot Studio EU data control, DCXV EU server for DeepSeek.
Precios y benchmarks actualizados a abril‑junio 2026.