DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs Gemini 4 Argon
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (DeepSeek) y Gemini 4 Argon (Google DeepMind) comparados punto por punto: rendimiento medido, precio, contexto y capacidades.
Datos a 22 de octubre de 2026
Comparativa punto por punto
| Criterio | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| Fabricante | DeepSeek | Google DeepMind |
| Lanzamiento | 17 de octubre de 2026 | 13 de octubre de 2026 |
| Índice de capacidad | 90,6 / 100 | 95,3 / 100 |
| Precio de entrada | 0,15 US$ | 2 US$ |
| Precio de salida | 0,60 US$ | 10 US$ |
| Coste de una tarea tipo | 0,004 US$ | 0,06 US$ |
| Ventana de contexto | 1.048.576 tokens | 1.048.576 tokens |
| Respuesta máxima | 393.216 tokens | 32.768 tokens |
| Modo razonamiento | Sí | Sí |
| Llamada a herramientas | Sí | Sí |
| Entradas aceptadas | texto, imagen | texto, imagen, vídeo, audio, PDF |
| Pesos abiertos | Sí | No |
| Conocimientos hasta | mayo de 2025 | marzo de 2026 |
El duelo en breve
DeepSeek V4.1 Flash 1017 y Gemini 4 Argon son los modelos estrella de dos grandes fabricantes, uno de DeepSeek y el otro de Google DeepMind. DeepSeek V4.1 Flash 1017 salió el 17 de octubre de 2026 y Gemini 4 Argon el 13 de octubre de 2026.
Todas las cifras proceden de fuentes públicas consultadas el 22 de octubre de 2026: models.dev y OpenRouter para precios y capacidades, Epoch AI para las puntuaciones.
Lo que dicen los benchmarks
En nuestro índice de capacidad, DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtiene 90,6 sobre 100 y Gemini 4 Argon 95,3. Gemini 4 Argon se impone por 4,7 puntos.
En las 3 pruebas registradas para ambos, DeepSeek V4.1 Flash 1017 gana 0 veces y Gemini 4 Argon 3:
- GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): DeepSeek V4.1 Flash 1017 93,2 %, Gemini 4 Argon 96,4 %
- OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): DeepSeek V4.1 Flash 1017 99,4 %, Gemini 4 Argon 100 %
- FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): DeepSeek V4.1 Flash 1017 71,2 %, Gemini 4 Argon 86 %
Precio
DeepSeek V4.1 Flash 1017 cuesta 0,15 US$ por millón de tokens de entrada y 0,60 US$ de salida; Gemini 4 Argon, 2 US$ y 10 US$.
Para una tarea de agente tipo (leer 20 000 tokens y escribir 2000), cuente 0,004 US$ con DeepSeek V4.1 Flash 1017 frente a 0,06 US$ con Gemini 4 Argon. DeepSeek V4.1 Flash 1017 es 14,3 veces más barato, una diferencia que pesa rápido en 1000 tareas: 55,8 US$ de diferencia.
Haga el cálculo con sus volúmenes en la calculadora de coste de un agente.
Funciones y límites
Los dos modelos tienen la misma ventana de contexto: 1.048.576 tokens, unas 1573 páginas.
Modo de razonamiento: DeepSeek V4.1 Flash 1017 sí, Gemini 4 Argon sí. Llamada a herramientas: DeepSeek V4.1 Flash 1017 sí, Gemini 4 Argon sí. Lectura de imágenes: DeepSeek V4.1 Flash 1017 sí, Gemini 4 Argon sí.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 publica sus pesos y puede funcionar en sus servidores; Gemini 4 Argon es un modelo cerrado, accesible solo por API.
Conocimientos: hasta mayo de 2025 para DeepSeek V4.1 Flash 1017 y marzo de 2026 para Gemini 4 Argon.
En resumen
Nuestra lectura de los datos:
- Elija DeepSeek V4.1 Flash 1017 por un coste más bajo y pesos abiertos (puede alojarlo usted mismo).
- Elija Gemini 4 Argon por un mejor índice de capacidad.
Este veredicto se basa en cifras públicas; no sustituye una prueba con sus propias tareas.
Otras comparativas
Preguntas frecuentes
¿DeepSeek V4.1 Flash 1017 o Gemini 4 Argon: cuál es mejor?
En nuestro índice (datos de Epoch AI), DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtiene 90,6 y Gemini 4 Argon 95,3 sobre 100. La mejor opción depende también del precio y de su uso.
¿Cuál es más barato?
DeepSeek V4.1 Flash 1017. Para leer 20 000 tokens y escribir 2000, cuente 0,004 US$ con DeepSeek V4.1 Flash 1017 y 0,06 US$ con Gemini 4 Argon (precios a 22 de octubre de 2026).
¿Cuál tiene la ventana de contexto más grande?
Ninguno: ambos aceptan 1.048.576 tokens.
¿Se puede instalar DeepSeek V4.1 Flash 1017 o Gemini 4 Argon en servidores propios?
Solo DeepSeek V4.1 Flash 1017, cuyos pesos están publicados. Gemini 4 Argon se usa por API.
Fuentes de los datos
- Models.dev — Datos de modelos: models.dev (proyecto de código abierto)
- OpenRouter — Precios de mercado contrastados con OpenRouter
- Epoch AI — AI Benchmarking Hub — Epoch AI, «AI Benchmarking Hub», epoch.ai, CC BY 4.0
Datos a 22 de octubre de 2026
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