DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 — Benchmarks, precios y qué modelo usar
TL;DR
- Claude Opus 4.7 gana en: coding complejo (SWE-bench Pro 64.3%), veracidad (36% alucinación vs 86% de GPT-5.5), razonamiento científico (GPQA 94.2%) y multilingüismo (MMLU Multilingual 91.5%).
- GPT-5.5 gana en: tareas agénticas (Terminal-Bench 82.7%), contexto largo (MRCR v2 87.5%), razonamiento abstracto (ARC-AGI-2 85%) y MMLU-Pro (94.2%).
- DeepSeek V4 Pro gana en: competitividad de programación (LiveCodeBench 93.5, Codeforces 3206), matemáticas (MATH-500 96.1%) y coste (9x más barato que GPT-5.5).
- Veredicto: No hay ganador único. Routea por tarea: DeepSeek para volumen y math, Claude para código que va a producción, GPT-5.5 para agentes de terminal.
Contexto
Abril 2026 dejó tres lanzamientos frontier en ocho días. Anthropic soltó Claude Opus 4.7 el 16 de abril, OpenAI respondió con GPT-5.5 (“Spud”) el 23, y DeepSeek cerró la semana con V4 Pro — un modelo open-weight bajo licencia MIT con 1.6 billones de parámetros MoE.
Tres filosofías distintas: Anthropic optimiza para código correcto y veracidad, OpenAI para ejecución agéntica omnimodal, DeepSeek para máxima calidad a mínimo coste. Ya tenemos comparativas parciales (GPT-5.5 vs Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro vs GPT-5 vs Opus 4.7), pero faltaba la triple-headline actualizada con GPT-5.5 y benchmarks adicionales como MMLU-Pro y ARC-AGI-2. Aquí está.
Metodología
Esta comparativa se basa en:
- Benchmarks públicos: SWE-bench Verified/Pro, LiveCodeBench, GPQA Diamond, Terminal-Bench 2.0, MRCR v2, MMLU/MMLU-Pro/MMLU Multilingual, HLE, MATH-500, ARC-AGI-2, Arena Elo, SimpleQA-Verified, HumanEval.
- Pricing oficial: OpenAI API (abril 2026), Anthropic API (abril 2026), DeepSeek API (abril 2026).
- Fuentes independientes: BenchLM.ai, TensorFeed.ai, CodeSOTA, AI Stack Choice, TokenMix, Artificial Analysis.
- No incluye: tests propios en producción (ningún modelo tiene tier gratuito para benchmarking reproducible).
Limitaciones: algunos benchmarks tienen distintas metodologías entre fuentes (ej. SWE-bench Verified vs Pro miden cosas distintas; BenchLM y TensorFeed reportan MMLU-Pro diferente por configuración de reasoning). Se indica la fuente cuando hay discrepancias.
Especificaciones técnicas
| DeepSeek V4 Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | |
|---|---|---|---|
| Parámetros | 1.6T (49B activos/token) | No publicado | No publicado |
| Arquitectura | MoE + CSA/HCA | Transformer omnimodal | Transformer + Extended Thinking |
| Contexto | 1M tokens | 1M tokens (256K confirmado) | 1M tokens |
| Max output | 384K tokens | 128K tokens | 64K tokens |
| Licencia | MIT (open weights) | Propietario | Propietario |
| Self-hosting | Sí (~8x H100) | No | No |
La ventaja de DeepSeek no es solo precio: 384K tokens de output y 1M de contexto con attention híbrido (CSA+HCA) que reduce el KV cache a un 10% del modelo anterior. Para self-hosting, necesitas infra seria — no es un modelo para tu Mac Mini.
Benchmarks: los números
Coding
| Benchmark | DeepSeek V4 Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 80.6% | 88.7% | 87.6% |
| SWE-bench Pro | — | 58.6% | 64.3% |
| LiveCodeBench | 93.5% | — | — |
| HumanEval | — | — | 96.4% |
| Codeforces Rating | 3206 | — | — |
Aquí hay una historia interesante. GPT-5.5 gana el headline de SWE-bench Verified (88.7%), pero el benchmark Pro — que malla issues reales más difíciles — lo gana Opus 4.7 por 6 puntos. Y DeepSeek, que queda tercero en Verified, destruye en LiveCodeBench y Codeforces. Lectura: GPT-5.5 resuelve issues de GitHub rápido, Opus 4.7 resuelve los issues difíciles, y DeepSeek es la mejor máquina de escribir código de competición algorítmica.
Ojo con SWE-bench: un estudio de Berkeley RDI (2026) demostró que ocho benchmarks de agentes podían explotarse a puntuaciones casi perfectas sin resolver las tareas. SWE-bench no estaba entre los ocho, pero vale la precaución de tratar leaderboard positions como señal, no como prueba absoluta.
Razonamiento y conocimiento
| Benchmark | DeepSeek V4 Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 91.5% | 94.2% | 93.8% |
| GPQA Diamond | 90.1% | 93.6% | 94.2% |
| HLE | 37.7% | 52.2% | 54.7% |
| MMLU | — | 92.4% | — |
| MMLU Multilingual | — | 83.2% | 91.5% |
| MATH-500 | 96.1% | — | 98.2% |
| SimpleQA-Verified | 57.9% | — | — |
La novedad aquí es MMLU-Pro: una versión endurecida de MMLU con 10 opciones en lugar de 4, diseñada para mejor diferenciación entre modelos frontier. GPT-5.5 lidera con 94.2%, Opus 4.7 le sigue de cerca (93.8%) y DeepSeek V4 Pro se queda a 2.7 puntos (91.5%) — aún competitivo pero claramente tercero. Fuente: TensorFeed.ai (junio 2026).
Opus 4.7 lidera razonamiento científico (GPQA) y la diferencia de 8 puntos en MMLU Multilingual es significativa para contenido en español. DeepSeek va por detrás en conocimiento factual (SimpleQA 57.9%), lo cual se nota si lo usas para QA sobre datos específicos sin RAG.
Razonamiento abstracto: ARC-AGI-2
| Benchmark | DeepSeek V4 Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 | — | 85% | 75.8% |
ARC-AGI-2 es el benchmark de razonamiento más duro actualmente disponible: puzzles visuales de grids donde el modelo debe identificar patrones abstractos en input-output pairs. El rendimiento humano medio es 66% — y los frontier models ya lo superan.
GPT-5.5 lidera con 85%, superando el threshold del ARC Prize (>85%). Claude Opus 4.7 (Adaptive) queda en 75.8%. DeepSeek V4 Pro no aparece en las 11 posiciones publicadas, lo que sugiere un score por debajo del corte. Fuente: BenchLM.ai (junio 2026).
Mi lectura: si tu workload implica razonamiento sobre patrones novedosos o puzzles abstractos (más raro en producción de lo que parece), GPT-5.5 tiene ventaja clara. Para el 95% de los workloads de devs, esto no cambia la decisión de routing.
Agentes y tareas agénticas
| Benchmark | DeepSeek V4 Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 | 67.9% | 82.7% | — |
| MRCR v2 (1M tokens) | — | 87.5% | 59.2% |
| BrowseComp | — | 84.4% | 79.3% |
| MCPAtlas (tool use) | — | — | 73.8% |
| GDPval (general agents) | — | 84.9% | — |
GPT-5.5 es el rey indiscutible de las tareas agénticas. Terminal-Bench 82.7% es un salto cualitativo. Si construyes agentes que navegan terminales, sistemas operativos o GUIs, GPT-5.5 es tu modelo sin discusión.
Pero ojo con la alucinación: OpenAI reporta -60% vs GPT-5.4, pero el dato independiente de AA-Omniscience pone a GPT-5.5 en 86% de tasa de alucinación frente al 36% de Opus 4.7. Un agente que ejecuta bien pero se inventa la mitad de lo que dice es un riesgo operativo.
Fortalezas y debilidades por modelo
DeepSeek V4 Pro
Fortalezas: Coste imbatible ($1.74/$3.48 por 1M tokens), 384K output, open weights (MIT), dominio en coding algorítmico y matemáticas, cache hit agresivo ($0.145/M).
Debilidades: Conocimiento factual mediocre (SimpleQA 57.9%), ausente de ARC-AGI-2, mayor tasa de alucinación que Claude, self-hosting requiere infra de 8x H100 (no es hobby-friendly).
Ideal para: alto volumen, clasificación, math, coding algorítmico, workloads donde el coste por decisión importa más que la precisión absoluta.
GPT-5.5
Fortalezas: Mejor en tareas agénticas (Terminal-Bench, MRCR), ARC-AGI-2 líder, MMLU-Pro líder, omnimodal nativo, contexto largo sólido.
Debilidades: Caro ($5/$30 por 1M tokens), tasa de alucinación muy alta (86%), output limitado a 128K, propietario sin opción de self-hosting.
Ideal para: agentes de terminal, desktop automation, tareas que requieren razonamiento abstracto, workflows donde el output se valida después.
Claude Opus 4.7
Fortalezas: Menor alucinación (36%), SWE-bench Pro líder, mejor multilingüismo (+8 pts MMLU), veracidad, ecosistema MCP/Claude Code.
Debilidades: Output limitado a 64K tokens, más caro que DeepSeek, no lidera agentes, tokenizer nuevo genera ~35% más tokens para el mismo texto (coste efectivo subió).
Ideal para: código que va a producción, contenido en español, tool use especializado (MCP), workloads donde la veracidad es no negociable.
Precios
| DeepSeek V4 Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M tokens | $1.74 | $5.00 | $5.00 |
| Output / 1M tokens | $3.48 | $30.00 | $25.00 |
| Cache hit | $0.145 | $0.50 | — |
| Max output | 384K | 128K | 64K |
DeepSeek V4 Pro es 9x más barato que GPT-5.5 en output y 7x más barato que Opus 4.7. Pero las comparaciones de precio por token son engañosas sin contexto de eficiencia.
Cálculo para 10M tokens de output puro:
| Modelo | Coste |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $34.80 |
| Claude Opus 4.7 | $250.00 |
| GPT-5.5 | $300.00 |
GPT-5.5 usa ~40% menos tokens de output para las mismas tareas de Codex, lo que reduce su coste efectivo. Pero incluso con esa corrección, sigue siendo 4-5x más caro que DeepSeek. El cache hit de DeepSeek a $0.145/M por input es otro nivel — si reutilizas system prompts largos en workflows agénticos, el ahorro es brutal.
Claude Opus 4.7 tiene un detalle sutil: su nuevo tokenizer genera ~35% más tokens para el mismo texto que el anterior. El precio por token no cambió, pero el coste efectivo subió. Algo a tener en cuenta si migras de Opus 4.6.
Veredicto por caso de uso
| Caso de uso | Modelo recomendado | Por qué |
|---|---|---|
| Agentes de terminal / shell | GPT-5.5 | Terminal-Bench +15 pts sobre el segundo |
| Coding de producción (PRs, refactors) | Claude Opus 4.7 | SWE-bench Pro +6 pts, menor alucinación |
| Generación de código algorítmico | DeepSeek V4 Pro | LiveCodeBench 93.5%, Codeforces 3206 |
| RAG con documentos largos | GPT-5.5 | MRCR v2 87.5%, duplica a Opus |
| Content factual / español | Claude Opus 4.7 | MMLU Multilingual +8 pts, alucinación 36% |
| Math / competición | DeepSeek V4 Pro | MATH-500 96.1%, mejor coste-eficiencia |
| Alto volumen / clasificación | DeepSeek V4 Pro | 9x más barato, calidad suficiente |
| Desktop automation / GUI | GPT-5.5 | Omnimiolidad nativa, GDPval 84.9% |
| Self-hosting / soberanía | DeepSeek V4 Pro | Único con open weights (MIT) |
| Tool use especializado (MCP) | Claude Opus 4.7 | MCPAtlas 73.8%, Claude Code ecosistema |
| Razonamiento abstracto | GPT-5.5 | ARC-AGI-2 85%, único que supera el threshold |
La estrategia de routing
En producción, elegir uno solo es dejar dinero en la mesa. El patrón que funciona:
Request → Router
├─ Clasificación/extracción masiva → DeepSeek V4 Pro ($1.74/$3.48)
├─ Coding algorítmico / math → DeepSeek V4 Pro ($1.74/$3.48)
├─ Agentes de terminal / automatización → GPT-5.5 ($5/$30)
├─ Coding complejo / PR review → Claude Opus 4.7 ($5/$25)
├─ RAG largo / research → GPT-5.5 ($5/$30)
├─ Contenido factual / español → Claude Opus 4.7 ($5/$25)
└─ Si DeepSeek falla → retry con GPT-5.5Con un split 60/20/20 (DeepSeek/GPT-5.5/Opus), el coste medio blended baja a ~$5-7 por millón de tokens efectivos, manteniendo calidad frontier en las tareas críticas. La clave está en clasificar bien el request antes de enrutarlo.
Conclusión
DeepSeek V4 Pro cambió las matemáticas del mercado. No porque gane en benchmarks — en la mayoría queda segundo o tercero — sino porque la brecha de calidad se ha estrechado lo suficiente como para que el ratio calidad/precio sea imbatible para la mayoría de workloads de alto volumen.
MMLU-Pro y ARC-AGI-2 refuerzan la narrativa: GPT-5.5 tiene ventaja en razonamiento puro (94.2% y 85% respectivamente), pero eso no se traduce directamente en mejor código de producción ni en menor coste. Los benchmarks miden capacidades; tu workflow mide utilidad.
Pero si tu código va a producción, Opus 4.7 sigue siendo la opción más segura. La diferencia de alucinación (36% vs 86%) no es un detalle menor — es la diferencia entre un PR que funciona y un PR que parece funcionar.
Y si construyes agentes, GPT-5.5 no tiene rival en ejecución. El problema es que ejecuta bien pero no siempre ejecuta lo correcto. Ahí es donde Opus entra como validator.
Mi recomendación: DeepSeek V4 Pro como default para todo lo que no sea crítico. Claude Opus 4.7 como guardián de calidad en producción. GPT-5.5 cuando necesites que un agente haga cosas con terminales o navegadores. No por preferencia de marca — por datos.
Nota de frescura: Anthropic lanzó Claude Opus 4.8 el 28 de mayo de 2026 con mejoras en coding (SWE-bench Pro 69.2%) y honesty. Esta comparativa se centra en Opus 4.7; actualizaremos con Opus 4.8 cuando tenga datos completos en todos los benchmarks aquí cubiertos.
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