DeepSeek V4 Pro y Llama 4 Maverick son dos de los modelos de IA abiertos más potentes de 2027. Este análisis cubre la arquitectura, los resultados de benchmarks, el rendimiento en programación, la capacidad multilingüe, el costo de inferencia y el despliegue en situaciones reales para que elijas el modelo adecuado para tu próximo proyecto.
Dos gigantes de pesos abiertos se lanzaron al combate en 2025, y la comunidad de IA sigue discutiendo quién ganó. DeepSeek V4 Pro llegó con afirmaciones agresivas sobre sus benchmarks y una arquitectura de mezcla de expertos diseñada para rendir muy por encima de su número de parámetros activos. Llama 4 Maverick llegó con todo el peso de la ingeniería de Meta detrás, incluida una ventana de contexto nativa de 1 millón de tokens, entradas multimodales y un amplio soporte de ecosistema. Elegir entre ellos no es trivial. Una mala elección cuesta dinero, cómputo y meses de trabajo de integración. Este artículo va al grano y pone números donde antes había opiniones.
Antes de los benchmarks, conviene entender qué es cada modelo y qué problema fue diseñado para resolver. Ambos están entre los modelos de pesos abiertos disponibles públicamente de gama alta, pero sus filosofías de diseño divergen de formas que importan en despliegues reales.
DeepSeek V4 Pro es la cuarta gran versión de la serie estrella de DeepSeek AI, y se basa directamente en los fundamentos arquitectónicos de DeepSeek v3 y DeepSeek v3.1. El laboratorio chino de IA ha sorprendido a la industria una y otra vez al igualar o superar a modelos mucho más grandes con una fracción del costo de entrenamiento, y V4 Pro sigue esa pauta.
V4 Pro usa una arquitectura dispersa de mezcla de expertos (MoE) con unos 671.000 millones de parámetros totales, pero solo unos 37.000 millones activos en cada pasada hacia delante. Esa distinción importa muchísimo para la inferencia: obtienes la capacidad de representación de un modelo denso de 670B mientras pagas la factura de cómputo de uno de 37B.
Datos clave de un vistazo:
Meta lanzó Llama 4 Maverick en abril de 2025 como el nivel de rendimiento de la familia Llama 4, por encima de Llama 4 Scout Instruct tanto en capacidad como en requisitos de recursos. Llama 4 Maverick Instruct es la versión ajustada para instrucciones que la mayoría de desarrolladores usará día a día.
Como DeepSeek V4 Pro, Maverick es un modelo de mezcla de expertos, pero Meta tomó un conjunto de contrapartidas arquitectónicas muy distinto. Maverick es multimodal de forma nativa: puede razonar sobre imágenes y texto a la vez en la misma ventana de contexto. La ventana de contexto llega a 1 millón de tokens, lo que lo convierte en uno de los modelos de pesos abiertos con contexto más largo disponibles.
Datos clave de un vistazo:
Ambos modelos abandonaron el transformer denso tradicional a favor de la mezcla de expertos. Ahí terminan en gran medida sus similitudes, y las diferencias explican casi todas las divergencias en sus perfiles de benchmarks.
DeepSeek V4 Pro envía cada token a través de un mecanismo de enrutamiento (gating) que selecciona un pequeño subconjunto de sus 256 subredes expertas. El enrutamiento es dinámico y se hace a nivel de token, lo que significa que tokens distintos de la misma frase pueden activar expertos completamente diferentes. El modelo usa Multi-head Latent Attention (MLA), una variante de atención propia de DeepSeek, eficiente en memoria, que reduce drásticamente el tamaño de la caché KV durante la inferencia. Esto permite desplegarlo con menos GPU que los modelos convencionales basados en atención de capacidad total equivalente.
Llama 4 Maverick usa una arquitectura intercalada: alterna capas de transformer densas convencionales con capas de mezcla de expertos, en lugar de hacer dispersa toda la red. Este enfoque híbrido produce patrones de activación más coherentes entre capas, lo que tiende a ayudar en tareas que exigen razonamiento sostenido y coherente sobre entradas muy largas. Dada la ventana de contexto de 1M de tokens, esa decisión de diseño tiene todo el sentido.
💡 Para autoalojamiento: DeepSeek V4 Pro, con su menor huella de parámetros activos, resulta más amigable con las GPU en cada llamada de inferencia. La disposición intercalada de Maverick necesita más margen de VRAM al procesar documentos cerca de su límite de contexto.
Los datos de entrenamiento explican buena parte de lo que revelan los benchmarks. DeepSeek V4 Pro se entrenó con un corpus en el que los tokens de código representan una proporción notablemente mayor que en la mayoría de modelos comparables. El modelo ha procesado miles de millones de líneas de código en Python, C++, Rust, JavaScript, SQL y decenas de otros lenguajes. Este sesgo deliberado explica la ventaja constante en benchmarks de programación.
El corpus de entrenamiento de Maverick se construyó pensando en la amplitud y la integración multimodal. Meta incorporó pares imagen-texto desde el principio, entrenando el codificador de visión y el backbone de lenguaje de forma conjunta, en lugar de añadir la visión como un adaptador posterior. Esto produce un razonamiento visual notablemente más natural: Maverick no se limita a describir imágenes, sino que razona sobre relaciones, disposiciones espaciales y contexto implícito dentro de ellas.
Ambos modelos usaron aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) y técnicas de alineación al estilo de la IA constitucional, pero los enfoques exactos de modelado de recompensas siguen siendo parcialmente confidenciales.
El contexto de 1M de tokens con el que llega Maverick no es solo una cifra de ficha técnica. Con unas 750 palabras por cada 1.000 tokens, 1M de tokens equivale a aproximadamente 750.000 palabras: en la práctica, una pequeña biblioteca en un solo contexto. Esto resulta especialmente útil para:
La ventana de 128K de DeepSeek V4 Pro cubre la gran mayoría de casos de uso reales, incluidos la mayoría de archivos de código, la documentación de API y artículos de investigación de longitud media. La diferencia se vuelve relevante sobre todo a escala empresarial o en contextos de investigación que manejan documentos de la extensión de un libro.
Los números sin contexto no dicen nada. La tabla siguiente organiza las puntuaciones públicas de benchmarks más fiables en las categorías que realmente interesan a los desarrolladores.
| Benchmark | DeepSeek V4 Pro | Llama 4 Maverick | Qué evalúa |
|---|---|---|---|
| MMLU | 88,5% | 85,5% | Conocimiento general del mundo |
| HumanEval (programación) | 82,6% | 77,8% | Corrección de código en Python |
| MATH-500 | 90,2% | 73,5% | Resolución de problemas matemáticos |
| GPQA (ciencia) | 59,1% | 52,1% | Razonamiento de nivel de posgrado |
| MultilingualBench | 79,3% | 74,8% | Tareas en idiomas distintos del inglés |
| LiveCodeBench | 43,4% | 38,6% | Retos de programación del mundo real |
| DocVQA (preguntas visuales) | N/D | 91,6% | Comprensión de documentos con imágenes |
Puntuaciones recopiladas de LM Arena, evaluaciones de EleutherAI y pruebas de la comunidad hasta mediados de 2025.
DeepSeek V4 Pro mantiene una ventaja medible tanto en programación como en matemáticas. En HumanEval, una diferencia de 4,8 puntos porcentuales puede parecer pequeña, pero en la práctica se traduce en bastantes menos errores de compilación y llamadas a API alucinadas por cada cien generaciones. En MATH-500 la brecha se amplía de forma notable: V4 Pro obtiene 90,2% frente al 73,5% de Maverick. Esa diferencia no se cierra con un prompt ingenioso.
La variante de razonamiento DeepSeek R1 supera aún más en benchmarks matemáticos al añadir una fase de razonamiento en cadena de pensamiento antes de dar las respuestas. Si la precisión matemática pura es más importante para ti que la velocidad, merece la pena ejecutar R1 junto a V4 Pro y comparar sus resultados con tus tipos de problema concretos.
En programación en concreto, la ventaja de DeepSeek viene del énfasis del entrenamiento. El modelo ha visto bastantes más tokens de código que Llama 4 Maverick, y esto se refleja en los resultados de LiveCodeBench, donde los problemas proceden de concursos de programación recientes: más difíciles de memorizar y más cercanos a escenarios de producción reales.
💡 Consejo práctico: para cualquier tarea que implique generar SQL complejo, resolver problemas algorítmicos o escribir código de sistemas de bajo nivel, DeepSeek V4 Pro es la opción por defecto más segura. Maverick reduce la distancia en scripting de alto nivel y en asistencia conversacional para programar.
GPQA (Graduate-Level Google-Proof Questions) enfrenta a ambos modelos con preguntas científicas de nivel doctoral diseñadas para que no se puedan resolver recurriendo a lo que aparece en una búsqueda superficial en la web. DeepSeek V4 Pro obtiene 59,1% frente al 52,1% de Maverick. Ambos resultados son impresionantes dada la dificultad, pero la diferencia de 7 puntos refleja un patrón constante: por ahora, DeepSeek V4 Pro maneja mejor el razonamiento analítico de varios pasos.
Maverick se acerca más en tareas que requieren razonamiento con contextos largos, concretamente leer un documento de 50 páginas y responder preguntas detalladas sobre su contenido. La ventana de 1M de tokens de Maverick, combinada con su diseño de atención intercalada, le da una ventaja estructural en estos escenarios que una tabla de benchmarks no puede reflejar del todo.
En MultilingualBench, DeepSeek V4 Pro obtiene 79,3% frente al 74,8% de Maverick. La ventaja de V4 Pro en tareas multilingües es más marcada en chino, japonés y coreano, idiomas en los que su corpus de entrenamiento trilingüe incluía bastantes más datos de alta calidad que los corpus dominados por el inglés. Maverick rinde con más regularidad en una gama más amplia de idiomas con menos recursos, gracias a que Meta obtuvo sus datos de entrenamiento de fuentes más diversas geográficamente.
Para aplicaciones dirigidas a mercados de Asia oriental o a flujos de trabajo bilingües chino-inglés, DeepSeek V4 Pro tiene una ventaja práctica. Para un despliegue global más amplio, que abarque decenas de idiomas, la cobertura lingüística más amplia de Maverick lo hace más fiable.
Las puntuaciones de benchmarks son solo la mitad de la historia. Las decisiones de producción dependen por completo del rendimiento, la latencia y el costo por millón de tokens procesados.
En infraestructura de inferencia dedicada, DeepSeek V4 Pro logra con regularidad más tokens de salida por segundo que Llama 4 Maverick con la misma asignación de hardware. Al tener menos parámetros activos por pasada, cada paso de generación se completa más rápido en tiempo real.
| Modelo | Tokens de salida por segundo (8xH100) | Costo de API entrada / salida (por 1M de tokens) |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 58-72 tok/s | $0,27 / $1,10 |
| Llama 4 Maverick | 45-60 tok/s | $0,19 / $0,65 |
Estimaciones basadas en benchmarks de la comunidad y precios de los proveedores a fecha de Q2 2025. Los costos de alojamiento propio varían.
Maverick sale más barato al usarlo a través de proveedores de API. Si procesas millones de tokens al día y tu tarea no necesita la ventaja de V4 Pro en benchmarks, el menor costo por token de Maverick es una ventaja operativa real que se acumula rápido a gran escala.
Ambos modelos se pueden autoalojar con licencias permisivas, pero los requisitos prácticos de hardware difieren mucho.
DeepSeek V4 Pro (autoalojado):
Llama 4 Maverick (autoalojado):
Para investigadores individuales y equipos pequeños, el requisito de VRAM más bajo de Maverick con precisión cuantizada es una ventaja práctica. DeepSeek V4 Pro es más realista a través de proveedores de API, salvo que tu organización ya cuente con infraestructura de GPU dedicada y seria.
A medida que las aplicaciones de IA van más allá del chat sencillo, la prueba real es lo bien que rinde cada modelo en sistemas agénticos: flujos de trabajo de varios pasos en los que el modelo llama a herramientas externas, escribe y ejecuta código y mantiene el estado a lo largo de muchos pasos.
La fiabilidad de las salidas estructuradas es un indicador de lo bien que un modelo puede actuar como el "cerebro" de un sistema agéntico. En pipelines agénticos en producción, incluso una tasa de fallos al analizar JSON del 2% puede desencadenar errores importantes en cadena a gran escala.
La base de programación más sólida de DeepSeek V4 Pro se traduce directamente en salidas estructuradas más fiables. Su constancia en la generación de JSON obtiene mejores puntuaciones en los escenarios probados, sobre todo en esquemas anidados complejos con más de tres niveles de anidación.
La buena capacidad de Maverick para seguir instrucciones le ayuda a respetar las indicaciones de formato incluso en contextos largos, donde muchos modelos tienden a desviarse, pero su fiabilidad básica con JSON en esquemas complejos queda ligeramente por debajo de la de V4 Pro.
En tareas agénticas que requieren memoria muy larga, como procesar una base de código entera a lo largo de varios pasos de planificación o mantener un hilo de investigación de varios días sin resúmenes, el contexto de 1M de tokens de Maverick abre posibilidades fundamentalmente distintas. Puedes mantener en contexto, a la vez, todo el historial de la conversación, todos los documentos recuperados y todas las salidas de herramientas, en lugar de construir pipelines de resumen que pierden información.
Esto importa sobre todo en:
En tareas agénticas más cortas, donde el contexto no es la limitación, la ventaja de fiabilidad y velocidad de DeepSeek V4 Pro la convierte en la opción por defecto más sólida.
Tras sopesar arquitectura, benchmarks, costo y despliegue práctico, surgen fortalezas claras en cada modelo.
💡 La respuesta honesta: ninguno de los dos modelos es mejor en todo. Elige DeepSeek V4 Pro para matemáticas, código y ciencia. Elige Llama 4 Maverick para documentos largos, entradas multimodales y despliegues de gran volumen en los que el costo pesa más.
PicassoIA te da acceso directo desde el navegador a ambas familias de modelos, sin configuración local, sin gestionar claves de API y sin facturas de GPU. Si quieres probar Llama 4 Maverick Instruct con tus propios datos hoy mismo, está disponible en la sección Large Language Models junto a DeepSeek v3.1 y DeepSeek R1.
Paso 1: elige tu modelo para la tarea
Ve a la colección de Large Language Models en PicassoIA. Tanto los modelos Meta Llama 4 como los de DeepSeek aparecen con etiquetas de capacidades. Usa los filtros de categoría para acotar por caso de uso.
Paso 2: carga tu contenido
Con Llama 4 Maverick, pega documentos largos, sube imágenes junto con prompts de texto o inicia una conversación de varios turnos. La interfaz gestiona el contexto automáticamente, así que puedes centrarte en el resultado.
Paso 3: compara los resultados lado a lado
Abre DeepSeek v3.1 y Llama 4 Maverick Instruct en pestañas separadas. Ejecuta el mismo prompt en ambos y puntúa los resultados según tus propios criterios. El rendimiento real con tus prompts concretos supera cualquier tabla de benchmarks.
Paso 4: añade razonamiento cuando haga falta
Cuando una tarea exija cadena de pensamiento extendida, cambia a DeepSeek R1 en PicassoIA. Es el hermano centrado en el razonamiento de la serie V y supera con regularidad a ambos modelos en problemas que requieren análisis sistemático de varios pasos.
La plataforma también incluye Claude Opus 4.7 para escritura matizada, GPT 5 para una capacidad general amplia y Gemini 3 Pro para integraciones del ecosistema de Google. Poder probarlos todos sin costo de infraestructura es la verdadera ventaja de empezar en PicassoIA.
Los benchmarks miden lo que miden. No capturan la constancia al seguir instrucciones en miles de llamadas de producción, el comportamiento al rechazar entradas ambiguas en casos límite ni lo bien que cada modelo se degrada cuando recibe contexto mal formado. Estas propiedades se notan en producción a lo largo de semanas, no en evaluaciones de 10 minutos.
Tres cosas que vale la pena probar en tu propio entorno antes de comprometerte:
Sensibilidad al prompt: ¿cambia mucho la calidad del resultado cuando reformulas la misma pregunta? Ambos modelos presentan esta tendencia en grados distintos según el tipo de tarea.
Repetición en generaciones largas: las salidas muy largas a veces hacen que los modelos entren en bucles o repitan frases. Prueba explícitamente la longitud de salida más larga que esperas antes de desplegar.
Fiabilidad al usar herramientas: si estás creando pipelines agénticos, prueba la constancia de la salida JSON en más de 50 llamadas. La fortaleza de DeepSeek V4 Pro en programación suele producir salidas estructuradas más fiables, pero tu ingeniería de prompts también importa.
Ambos modelos son blancos móviles. DeepSeek ha mostrado un patrón de iteración rápida, y Meta se ha comprometido a seguir actualizando la familia Llama 4. Una ventaja en benchmarks hoy puede no mantenerse dentro de tres meses. La estrategia más inteligente es construir una infraestructura lo bastante flexible para cambiar de modelo cuando salgan mejores opciones, en lugar de atarse a uno a nivel de arquitectura.
El espacio de la IA abierta avanzó tan rápido en 2025 que las comparaciones teóricas se quedan obsoletas en cuestión de meses. La única comparación que de verdad importa es el rendimiento con tus prompts concretos, tus datos reales y tus restricciones reales de producción.
En PicassoIA, esa evaluación no cuesta nada. Llama 4 Maverick Instruct y DeepSeek v3.1 están disponibles ahora mismo, junto con DeepSeek R1 para cargas de trabajo con mucho razonamiento y Llama 4 Scout Instruct para tareas ligeras y de alta velocidad. La biblioteca completa incluye más de 70 modelos de lenguaje grandes de todos los grandes proveedores.
Haz tu propio benchmark de 50 prompts. Puntúa los resultados según lo que importe para tu caso de uso. El ganador podría sorprenderte, y dedicar 20 minutos a probar hoy te ahorrará meses de reconstrucción más adelante.
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