Hay un número bastante interesante: a principios de 2025, DeepSeek y Qwen juntos representaban menos del 1% del mercado global de IA; para enero de 2026, esa cifra se había convertido en el 15%.
En un año, pasar de ser un actor marginal a una posición que la industria no puede ignorar es una velocidad bastante increíble.
Vale la pena analizar qué sucedió detrás de escena.
DeepSeek V4: El coloso de un billón de parámetros
La versión completa de DeepSeek V4 aún no se ha lanzado oficialmente al público (a principios de abril), pero las noticias y los detalles técnicos ya están muy claros.
Parámetros principales: aproximadamente un billón de parámetros totales, con unos 32 mil millones activados por Token — el enfoque clásico de la arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), con una eficiencia computacional muy superior a los modelos Dense puros.
Varios puntos destacables:
Ventana de contexto de hasta 1 millón de Tokens. El V3 tenía 128K, esta vez es un salto de 8 veces, capaz de procesar una base de código completa o un libro grueso de una sola vez. Para escenarios que requieren análisis de código entre archivos o procesamiento de documentos contractuales extremadamente largos, este cambio es sustancial.
Multimodalidad nativa. Texto, imágenes, video, audio, sin necesidad de capas de adaptación adicionales, procesamiento unificado. Este diseño de arquitectura es mucho más limpio que las soluciones que añaden multimodalidad como un parche posterior.
Precio: 0,14 USD/millón de Tokens de entrada. Aproximadamente una vigésima parte del GPT-5.
Un caso es bastante directo: una empresa procesa 50.000 documentos financieros al día. Con GPT-5, el costo es de 12.000 dólares al mes; con DeepSeek V4 a la misma precisión, solo 600 dólares.
Qwen 3.5/3.6: Otra carta de Alibaba
Mientras DeepSeek V4 afilaba sus cuchillas, Alibaba lanzó varias versiones nuevas de Qwen en rápida sucesión desde finales de marzo hasta principios de abril.
Qwen3.5-Omni se lanzó el 1 de abril, y Qwen3.6-Plus se anunció oficialmente el 2 de abril, con aproximadamente 39,7 mil millones de parámetros activos, ventana de contexto de un millón de Tokens y cadena de razonamiento integrada.
Principales diferencias con DeepSeek V4:
| DeepSeek V4 | Qwen 3.6-Plus | |
|---|---|---|
| Licencia | DeepSeek License (con restricciones) | Apache 2.0 |
| Soporte multilingüe | ~50 idiomas | 201 idiomas |
| Escala de parámetros | ~1 billón total/32B activos | 397B total/17B activos |
| Costo de implementación empresarial | Bajo | Más bajo |
Apache 2.0 es un beneficio real para las empresas — no es necesario contratar un equipo legal para revisar la licencia, el proceso de implementación puede ejecutarse directamente.
Además, el soporte para 201 idiomas es claramente atractivo para empresas con operaciones en el extranjero y negocios en múltiples regiones.
La lógica de costo-beneficio del código abierto ya se ha establecido
Sinceramente, si hace un año le hubiera dicho a un tomador de decisiones empresarial que reemplazara GPT-4 con un modelo de código abierto, probablemente lo habrían considerado una aventura. Ahora, esa conversación ha cambiado.
Varios cambios son reales:
La brecha de capacidad se está reduciendo. En tareas estándar como generación de código, procesamiento de documentos y análisis de datos, el rendimiento de DeepSeek V4 y Qwen 3.5 está esencialmente a la par de los principales modelos cerrados, superándolos incluso en algunos benchmarks especializados.
La brecha de precios sigue ampliándose. El precio de la API de DeepSeek V4 es aproximadamente el 5% del de GPT-5, y el precio de la serie Qwen a través de plataformas como SiliconFlow está en el mismo rango.
La capacidad de implementación ha mejorado. Ambos modelos admiten implementación local, ofreciendo finalmente una opción confiable para los requisitos de cumplimiento de datos que no pueden salir del país.
Por supuesto, el código abierto no es una solución universal — para tareas altamente especializadas (como áreas médicas, legales) o escenarios que requieren actualización y mantenimiento continuos, las ventajas de los modelos cerrados persisten. Pero para la gran mayoría de las aplicaciones cotidianas de IA, ahora realmente vale la pena recalcular.
La próxima variable
Cuándo se lanzará la versión completa de DeepSeek V4 es uno de los lanzamientos más esperados del año.
Si el rendimiento de la versión completa cumple con las expectativas, combinado con el increíble precio, la presión sobre las series GPT-5 y Claude Opus será muy directa.
Anthropic la semana pasada generó quejas de los desarrolladores debido a problemas con OpenClaw. En este momento, que el campo del código abierto aumente aún más su competitividad es un timing bastante sutil.
Fuentes de referencia: CocoLoop, DeepSeek V4 and Qwen 3.5: Open-Source AI Is Rewriting the Rules in 2026 (Particula Tech), AI Updates Today (April 2026) – Latest AI Model Releases (llm-stats.com)