Mistral Medium 3.5 vs DeepSeek V4 Pro: Duelo Open-Source
Metodología
Comparativa directa entre dos modelos open-weight de alto rendimiento lanzados en abril 2026:
- Benchmarks: Artificial Analysis Intelligence Index v4.0, SWE-bench Verified, LiveCodeBench, GPQA Diamond, datos de model cards oficiales
- Precios: API oficial mayo 2026 (promoción DeepSeek del 75% ya expirada)
- Tests propios: prompts de razonamiento, código y análisis en español
- Fuentes primarias: artículo de Mistral Medium 3.5, análisis completo de DeepSeek V4, Artificial Analysis, Hugging Face model cards
Resumen ejecutivo
|| Mistral Medium 3.5 | DeepSeek V4 Pro || |---|---|---| | Arquitectura | Dense reasoning | MoE reasoning | | Parámetros | 128B (125B activos) | 1600B total (49B activos) | | Contexto | 256K tokens | 1M tokens | | Input/1M | $1.50 | $1.74 | | Output/1M | $7.50 | $3.48 | | Multimodal | Sí (texto+imagen in) | No (solo texto) | | AI Index | 39 (#2/61) | 52 (#3/87) | | Velocidad output | 151.6 tokens/s | 29.8 tokens/s | | Verbosidad | 90M tokens (5.6x media) | 190M tokens (4.5x media) | | Licencia | Other (comercial OK) | MIT |
El trade-off es directo: DeepSeek V4 Pro es más inteligente y más barato en output, pero 5x más lento y solo texto. Mistral Medium 3.5 es rápido y multimodal, pero más caro por token de output y con menos capacidad de razonamiento.
Benchmarks: los números que importan
Inteligencia general (Artificial Analysis Index v4.0)
El AI Index compuesta de 10 benchmarks (GPQA Diamond, SciCode, HLE, Terminal-Bench Hard, etc.) da una diferencia clara:
| Modelo | AI Index | Ranking | Coste output/1M |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 52 | #3/87 | $3.48 |
| Mistral Medium 3.5 | 39 | #2/61 | $7.50 |
Ojo con los rankings: se evalúan en pools distintos (87 vs 61 modelos). Lo comparable es el índice: 52 vs 39 es una brecha sustancial. DeepSeek logra más inteligencia con menos parámetros activos (49B vs 125B), gracias a su arquitectura MoE.
Coding (SWE-bench Verified)
| Modelo | SWE-bench Verified |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 80.6% |
| Mistral Medium 3.5 | 77.6% |
3 puntos de diferencia. No es abismal, pero en coding competitivo cada punto cuenta. La diferencia real está en el modo de operar: DeepSeek usa una cadena de pensamiento explícita (reasoning_content) que consume más tokens pero produce mejores resultados en refactors multi-fichero. Mistral ataca directamente sin thinking mode, lo que lo hace más rápido pero menos consistente en problemas de alta complejidad.
Razonamiento especializado
Datos del análisis de DeepSeek V4 y model card oficial:
| Benchmark | DeepSeek V4 Pro | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|
| GPQA Diamond | 90.1 | No reportado (AI Index sugiere ~40-45) |
| LiveCodeBench | 93.5 | No reportado directamente |
| Codeforces Rating | 3206 | No reportado |
| MMLU-Pro | 87.5 | No reportado directamente |
La ausencia de datos de Mistral en estos benchmarks es significativa. Mistral ha reportado 77.6% en SWE-bench pero no publica resultados en la mayoría de benchmarks académicos. DeepSeek, en cambio, tiene una model card detallada con decenas de benchmarks. Eso no significa que Mistral sea peor necesariamente — pero la carga de la prueba recae en quien publica menos datos.
Velocidad y latencia
| Modelo | Output tokens/s | TTFT |
|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 | 151.6 | 1.68s |
| DeepSeek V4 Pro | 29.8 | 1.94s |
Mistral es 5x más rápido en generación. Para chatbots interactivos, autocompletado en IDE o cualquier escenario donde la latencia percibida importa, esta diferencia es decisiva. DeepSeek es lento porque su reasoning mode genera internamente miles de tokens de pensamiento antes de producir la respuesta visible.
Pricing: el análisis real
Precios base por 1M tokens
| Modelo | Input | Output | Cache hit |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 | $1.50 | $7.50 | N/D |
| DeepSeek V4 Pro | $1.74 | $3.48 | $0.015 |
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 | $0.28 | $0.028 |
Coste real: verbosidad importa
Artificial Analysis midió la verbosidad durante evaluaciones:
- Mistral Medium 3.5: 90M tokens generados (5.6x la media de su categoría)
- DeepSeek V4 Pro: 190M tokens generados (4.5x la media)
Un modelo que genera 4-5x más tokens por respuesta no es tan barato como sugiere el pricing por token. Si DeepSeek V4 Pro produce 190M tokens de razonamiento para completar un benchmark, el coste real por tarea es significativamente más alto que lo que indica $3.48/1M output.
Cálculo práctico (1M input + 200K output):
- Mistral Medium 3.5: $3.00
- DeepSeek V4 Pro: $3.60 (sin contar tokens de reasoning internos)
- DeepSeek V4 Flash: $0.16
Si incluyes los tokens de razonamiento ocultos, el coste de DeepSeek V4 Pro sube considerablemente. Los $3.48/1M solo cubren la parte visible de la respuesta.
Multimodalidad vs. contexto masivo
Mistral Medium 3.5: multimodal
- Entrada: texto + imágenes
- Salida: texto
- Caso de uso: análisis de documentos con gráficos, screenshots de errores, workflows visuales
- Ventaja: un solo modelo para tareas multimodales sin pipelines separados
DeepSeek V4 Pro: 1M tokens de contexto
- Contexto: hasta 1M tokens (~1500 páginas A4)
- Caso de uso: análisis de repositorios enteros, documentos legales extensos, razonamiento long-form
- Ventaja: overview de codebases o datasets sin chunking
La elección es: ojos (Mistral) o memoria (DeepSeek). Si tus agentes analizan screenshots de errores, necesitas Mistral. Si ingestas repositorios enteros, necesitas DeepSeek.
Self-hosting: complejidad real
| Modelo | Hardware estimado | Complejidad |
|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (FP16) | 4× A100 80GB | Baja (frameworks estándar) |
| Mistral Medium 3.5 (4-bit) | 1× H100 80GB | Baja |
| DeepSeek V4 Pro (FP16) | ~2TB VRAM (multi-nodo) | Alta |
| DeepSeek V4 Pro (4-bit) | ~500GB VRAM | Alta (multi-nodo) |
Mistral es sustancialmente más fácil de desplegar en infra propia. Un modelo denso de 128B en 4-bit cabe en una H100. DeepSeek V4 Pro en 4-bit necesita ~500GB de VRAM — eso es un cluster, no una workstation.
Si la soberanía de datos es un requerimiento y tu infra es modesta, Mistral gana por eliminación. DeepSeek V4 Pro es self-hostable solo para organizaciones con infra GPU seria.
Español: calidad comparada
| Aspecto | DeepSeek V4 Pro | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|
| Gramática | Muy buena | Buena |
| Terminología técnica | Correcta | Correcta |
| Naturalidad | Natural | Ligero calco ocasional |
| Errores comunes | Raros | Calcos del inglés |
Ambos son perfectamente utilizables en español. DeepSeek muestra mayor naturalidad en razonamiento en español; Mistral ocasionalmente traslada estructuras del inglés pero sin errores graves. Ninguno es un problema para desarrollo o documentación técnica.
Cuándo usar cada uno
Elegir Mistral Medium 3.5 si
- Velocidad es crítica (chatbots, autocompletado, APIs de baja latencia)
- Necesitas análisis multimodal (imágenes + texto)
- Self-hosting con infra modesta (1-4 GPUs)
- Soberanía de datos europea es un requerimiento (Mistral es francesa)
- Quieres un modelo que funciona sin tuning de reasoning effort
Elegir DeepSeek V4 Pro si
- Coste-eficiencia en output es clave (alto volumen)
- Razonamiento profundo es el core del producto
- Contexto masivo (>256K) es necesario
- Toleras lentitud a cambio de mayor inteligencia
- Tienes infra GPU para self-hosting o usas API exclusivamente
La estrategia real: routing
En producción, no eliges uno. Ruteas por tarea:
Request → Router
├─ Multimodal / baja latencia → Mistral Medium 3.5
├─ Razonamiento profundo / contexto masivo → DeepSeek V4 Pro
├─ Alto volumen, tareas simples → DeepSeek V4 Flash
└─ Fallback → el otro modeloCoste blended estimado: ~$4-6/1M tokens manteniendo calidad alta en la mayoría de tareas. DeepSeek para el razonamiento pesado, Mistral para la capa de entrada multimodal y consultas rápidas.
Veredicto final
Por caso de uso:
| Prioridad | Modelo | Por qué |
|---|---|---|
| Budget ajustado + razonamiento | DeepSeek V4 Pro | AI Index 52, output $3.48/1M |
| Contexto masivo (>256K) | DeepSeek V4 Pro | 1M tokens nativo |
| Multimodalidad (imágenes) | Mistral Medium 3.5 | Input visual, el otro no lo tiene |
| Baja latencia / alta velocidad | Mistral Medium 3.5 | 151.6 vs 29.8 tokens/s |
| Self-hosting modesto | Mistral Medium 3.5 | Cabe en 1 H100 en 4-bit |
| Razonamiento general | DeepSeek V4 Pro | 52 vs 39 AI Index |
No hay ganador absoluto. Son herramientas para propósitos distintos:
- DeepSeek V4 Pro es el “thinker”: inteligencia bruta, contexto masivo, barato en output — pero lento y mono-modal.
- Mistral Medium 3.5 es el “actor”: rápido, multimodal, fácil de desplegar — pero más caro y con menos capacidad de razonamiento.
En producción, se complementan mejor de lo que compiten.
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Precios y benchmarks actualizados a mayo 2026. Datos provenientes de Artificial Analysis, model cards de Hugging Face, y documentación oficial de Mistral y DeepSeek.