GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Flash 0731 o Qwen: ¿cuál elegir para programar?
En este artículo
Si vas a configurar un entorno de desarrollo desde cero, te sugerimos probar GLM-5.3-Flash como opción predeterminada. Registra el precio de token más bajo del grupo y ofrece un rendimiento muy competitivo en generación y completado de código. Si tu prioridad es un agente que edite repositorios completos y ejecute comandos en terminal, incluye a Qwen3.8-Flash-Next en tu primera ronda. Si DeepSeek V4 Flash 0731 ya funciona de forma fiable en tu proyecto, evalúa tareas reales antes de emprender una sustitución.
Esta es una propuesta de orden de ensayo. A continuación desglosamos las evidencias y los costes reales.
Fijando las versiones exactas
Este análisis toma como base la captura del 7 de septiembre de 2026. DeepSeek alude a la versión oficial 0731. Qwen corresponde a la entrada Flash-Next en Artificial Analysis y LiveBench (catalogada como Qwen3.8-Next-Flash en ModelRank, diferente de Qwen3.8 Max 0902).
| Métrica | GLM-5.3-Flash | DeepSeek V4 Flash 0731 | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|---|
| Nivel editorial ModelRank | A | B+ | A |
| Coding Index (DeepSeek = 100) | 105 | 100 | 105 |
| AA Terminal-Bench 2.1 | 84,3 % | 78,7 % | 86,1 % |
| AA SciCode | 51,6 % | 50,3 % | 50,6 % |
| LiveBench Coding | 78,95 | 74,98 | 72,55 |
| LiveBench Agentic Coding | 56,77 | 46,77 | 61,62 |
El contraste clave aparece en las dos últimas filas: GLM destaca en programación estándar (Coding), mientras que Qwen domina con claridad en tareas de agentes multiarchivo (Agentic Coding).
Pedirle al modelo que complete una función en el IDE o encargarle a un agente una refactorización amplia son necesidades que justifican modelos predeterminados distintos.
Estimación de costes para 1 millón de tokens de entrada
Para un volumen de 1 millón de tokens de entrada y 200.000 tokens de salida:
| Modelo y canal de compra | Precio por millón entrada / salida (USD) | Coste de la prueba |
|---|---|---|
| GLM (cotización OpenRouter) | 0,075 $ / 0,25 $ | 0,125 $ |
| Qwen (cotización OpenRouter) | 0,15 $ / 0,47 $ | 0,244 $ |
| DeepSeek oficial (horas valle) | 0,22 $ / 0,66 $ | 0,352 $ |
| DeepSeek oficial (horas pico) | 0,44 $ / 1,32 $ | 0,704 $ |
Cotizaciones de OpenRouter archivadas el 6 de septiembre; tarifas oficiales de DeepSeek confirmadas el 8 de septiembre. Se asumen llamadas sin acierto de caché.
Las horas pico de DeepSeek son de lunes a viernes, UTC 01:00–04:00 y 06:00–10:00 (en España peninsular, 03:00–06:00 y 08:00–12:00). El resto del tiempo se factura como horas valle.
¿Qué rol asignar a cada candidato?
- Funciones aisladas, pruebas unitarias y correcciones directas: Implementa GLM-5.3-Flash. Su coste casi nulo y su solvencia en completado alivian notablemente la factura mensual.
- Tareas transversales en repositorios dirigidas por agentes: Evalúa Qwen3.8-Flash-Next. Comprueba si el agente logra concluir el cambio por sí mismo tras fallar las pruebas iniciales.
- Flujos ya asentados sobre DeepSeek: Mantén la calma. Las plantillas de prompt, los esquemas de herramientas y la caché ya optimizada tienen un valor técnico real que pequeñas variaciones de token no compensan de inmediato.
Plan de decisión en 10 tareas
Selecciona diez tareas de tu historial reciente de Git: 4 correcciones sencillas, 3 adiciones de pruebas, 2 refactorizaciones entre varios archivos y 1 incidencia compleja previa. Ejecuta a los tres modelos partiendo del mismo commit y con idénticos límites.
Registra cuatro métricas:
- Pruebas superadas
- Requisitos respetados
- Minutos de revisión manual
- Coste total imputado
Elige como predeterminado aquel modelo que minimice el tiempo de reparación por parte de tus desarrolladores.
Comparativas específicas: Migración GLM vs DeepSeek · GLM vs Qwen por tipo de tarea · Qwen vs DeepSeek para agentes. La clasificación global se encuentra en la tabla de niveles de programación.
Fuentes
AA GLM · AA DeepSeek · AA Qwen · LiveBench CSV · Precios DeepSeek · GLM en OpenRouter · Qwen en OpenRouter · Datos de snapshot.