Qwen3 vs DeepSeek R1: ¿Qué modelo gana en 2026?
Los modelos de razonamiento de código abierto lo cambiaron todo. DeepSeek R1 lideró la carga en 2025. Ahora, Qwen3 es la opción preferida de muchos desarrolladores.
Si ejecutas modelos locales para código o automatización, debes elegir entre ellos. Así es como se comparan.
La diferencia fundamental
DeepSeek R1 es un modelo de razonamiento. Utiliza un proceso de cadena de pensamiento (chain-of-thought) para cada consulta. No tiene un interruptor de apagado. Esto lo hace lento. Podrías esperar entre 30 y 90 segundos por una respuesta. Es excelente para la investigación, pero malo para un chat rápido.
Qwen3 es diferente. Utiliza un sistema de pensamiento de modo dual. Tú decides cuándo piensa el modelo.
- Modo de pensamiento activado: Obtienes un razonamiento profundo como el de DeepSeek R1.
- Modo de pensamiento desactivado: Obtienes respuestas rápidas en menos de 5 segundos.
Esta flexibilidad convierte a Qwen3 en una mejor herramienta para el día a día.
Rendimiento y comparativas
Qwen3-235B-A22B rinde bien frente a DeepSeek R1. En muchas pruebas, Qwen3 gana en matemáticas, programación y tareas de agentes.
- ArenaHard: Qwen3 obtiene 95.6. DeepSeek R1 obtiene 91.8.
- Programación: Qwen3-32B obtiene una puntuación más alta que GPT-4o en CodeForces Elo.
- Matemáticas: DeepSeek R1 aún mantiene una ligera ventaja en lógica matemática pura.
Requisitos de hardware
No necesitas una supercomputadora para ejecutarlos.
- DeepSeek R1 (14B distill): Necesita una GPU de 12 GB.
- Qwen3-8B: Funciona con 6 GB de VRAM. Funciona en un MacBook Air.
- Qwen3-32B: Funciona en una sola RTX 4090.
Licencias
- DeepSeek R1: Utiliza la licencia MIT. No tienes restricciones.
- Qwen3: Utiliza Apache 2.0 para modelos de hasta 35B. Los modelos más grandes requieren un acuerdo comercial si tienes 100 millones de usuarios.
¿Cuál deberías usar?
Elige DeepSeek R1 si:
- Tu trabajo es estrictamente de matemáticas o lógica formal.
- Quieres la licencia MIT sin límites.
- No te importa esperar por un razonamiento lento y profundo.
Elige Qwen3 si:
- Necesitas alternar entre modos rápidos y profundos.
- Construyes agentes que utilizan herramientas.
- Necesitas soporte multilingüe (Qwen3 admite 119 idiomas).
- Quieres un modelo que escale desde pequeños dispositivos edge hasta grandes servidores.
Veredicto final
DeepSeek R1 es un especialista. Qwen3 es un generalista. Para la mayoría de las tareas diarias, la capacidad de activar o desactivar el pensamiento convierte a Qwen3 en el ganador.
¿Qué modelo ejecutas localmente? ¿Utilizas el modo de pensamiento? Cuéntamelo en los comentarios.
Comunidad de aprendizaje opcional: https://t.me/GyaanSetuAi