Primero la respuesta
Para programación y razonamiento, empieza con DeepSeek V4.1 Flash para trabajo agente con software, Kimi K3 para agentes persistentes sobre repositorios, Qwen3.8-Max para tareas de ingeniería que mezclan código con evidencia visual o documental, y GLM 5.3 para revisión de seguridad defensiva; luego elige el ganador con una única prueba fija de repositorio en lugar de especificaciones de vitrina.
Lista corta de modelos para programación y razonamiento
| Modelo | Úsalo primero para | Indicadores de programación y razonamiento | Advertencia para la decisión |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | Reparación de repositorios, agentes de terminal, generación de código y depuración visual | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; GPQA Diamond: 90.9 | Los resultados oficiales usan una configuración de esfuerzo máximo; valida el coste y la tasa de acierto al nivel de esfuerzo que vas a desplegar. |
| Kimi K3 kimi-k3 | Agentes de repositorio de larga ejecución y flujos de trabajo de ingeniería con mucha búsqueda | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; BrowseComp: 91.2 | Las cifras provienen del proveedor y de configuraciones de evaluación que no son idénticas a las de las otras filas. |
| Qwen3.8-Max qwen3.8-max | Revisión de código o depuración que dependa de capturas, PDFs, diagramas o video | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7; PaperBench: 93.0 | Fuertes señales en documentos y terminal no garantizan el mismo resultado en reparaciones de repositorios difíciles. |
| GLM 5.3 glm-5.3 | Revisión de código defensiva, descubrimiento de vulnerabilidades y triaje de seguridad | CyberGym: 84.5%; ExploitBench: 54.4% | Los benchmarks de seguridad respaldan un caso de uso estrecho; no establecen liderazgo general en programación. |
Esta lista excluye deliberadamente el precio, el formato de entrada y el contexto máximo de la decisión principal. Esas son restricciones de despliegue; el primer filtro es si el modelo produce parches correctos, sigue el flujo de control adecuado, usa las herramientas de forma fiable y explica su razonamiento bajo el mismo arnés de pruebas.
Lógica de selección de modelos para programación y razonamiento
- Elige por evidencia de la tarea: usa tareas de reparación de repositorios, revisión de código, agente de terminal o análisis de seguridad en lugar de un prompt genérico de chat.
- Separa calidad de programación de calidad de razonamiento: puntúa corrección ejecutable, análisis de causa raíz, uso de herramientas y cumplimiento de restricciones.
- Trata precio, formato de entrada y longitud de contexto como restricciones de despliegue solo después de que un modelo pase la prueba de programación y razonamiento.
DeepSeek V4.1 Flash: rendimiento en programación
DeepSeek V4.1 Flash es el candidato de DeepSeek orientado primero a programación en esta comparación. En la ficha oficial del modelo, la evaluación a máximo esfuerzo reporta 90.6 en Terminal-Bench 2.1, 74.2 en DeepSWE v1.1, 65.4 en NL2Repo-Bench y un rating de Codeforces de 3471. Esos resultados hacen que la reparación de repositorios, la interacción con terminal y la generación de bases de código sean las cargas adecuadas para probar primero. No prueban que el modelo vaya a pasar tu propio CI, así que puntúa parches ejecutables y tiempo de corrección humana, no solo estilo de código.
DeepSeek V4.1 Flash: rendimiento en razonamiento
Para razonamiento, la misma versión oficial reporta 90.9 en GPQA Diamond y 65.6 en MathArena Apex con reasoning_effort=100. Eso respalda la depuración multietapa, la formación de hipótesis y la investigación basada en herramientas, y también muestra por qué el ajuste de esfuerzo debe figurar en cada registro de comparación. Ejecuta una segunda prueba al nivel de esfuerzo inferior que esperas usar en producción; de lo contrario, el resultado del benchmark y tu perfil de latencia o coste desplegado describirán sistemas distintos.
Kimi K3: rendimiento en programación y razonamiento
Kimi K3 es el candidato más sólido aquí para agentes de programación que deban mantener un plan coherente a lo largo de muchas operaciones de repositorio. Sus señales publicadas incluyen 88.3 en TerminalBench 2.1, 81.2 en FrontierSWE y 77.8 en ProgramBench; la misma página del modelo reporta 91.2 en BrowseComp y 95.0 en DeepSearchQA para razonamiento orientado a búsqueda. Pruébalo en una tarea que requiera inspección, edición, ejecución y recuperación tras un intento fallido. Una puntuación alta es evidencia útil, pero solo tu andamiaje de agente puede mostrar si preserva las restricciones durante una ejecución prolongada.
Qwen3.8-Max: rendimiento en programación y razonamiento
Qwen3.8-Max es más relevante cuando la programación depende de algo más que texto fuente. Su 86.6 reportado en Terminal-Bench 2.1 muestra ejecución sólida en terminal, mientras que 67.7 en SWE-bench Pro sugiere un techo más exigente en reparación de repositorios. PaperBench con 93.0 e IFBench con 82.8 refuerzan el caso para tareas que combinan código con documentos, capturas, diagramas o instrucciones detalladas. Úsalo para depuración rica en evidencias, pero mantén la corrección del parche y los resultados de pruebas como chequeos de aceptación por separado.
GLM 5.3: programación y razonamiento en seguridad
GLM 5.3 es un candidato especializado en razonamiento de seguridad, no un ganador generalista de programación. Su 84.5% reportado en CyberGym frente a 54.4% en ExploitBench apunta a un patrón claro: el descubrimiento de vulnerabilidades es más fuerte que la finalización fiable de exploits. Eso convierte la revisión de código defensiva, el mapeo de superficie de ataque y el trazado de flujos de datos en las pruebas iniciales adecuadas. Evita extrapolar estos resultados de seguridad al desarrollo de funcionalidades ordinarias hasta que haya evidencia comparable de programación sobre repositorios.
Benchmarks publicados de programación y razonamiento
Los números a continuación responden a preguntas acotadas sobre programación, razonamiento o seguridad. No forman un ranking universal porque los proveedores usan distintos arneses, prompts, andamiajes de herramientas y ajustes de razonamiento. Usa cada resultado para diseñar un caso de prueba y luego compara parches aceptados y explicaciones verificadas en tu propio entorno.
| Modelo | Evidencia de programación | Evidencia de razonamiento | Interpretación útil |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; NL2Repo-Bench: 65.4 | GPQA Diamond: 90.9; MathArena Apex: 65.6 | Pruébalo primero para programación agente y depuración multietapa; registra reasoning_effort en cada ejecución. |
| Kimi K3 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; ProgramBench: 77.8 | BrowseComp: 91.2; DeepSearchQA: 95.0 | Prueba flujos de trabajo largos en repositorios y búsqueda, donde la continuidad del plan importa. |
| Qwen3.8-Max | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7 | PaperBench: 93.0; IFBench: 82.8 | Prueba tareas de ingeniería que combinan código con documentos o evidencia visual. |
| GLM 5.3 | CyberGym: 84.5% | ExploitBench: 54.4% | Úsalo para análisis defensivo de vulnerabilidades; la fuerza en descubrimiento no implica exploits fiables. |
Una prueba justa de programación y razonamiento
Ejecuta cada modelo con el mismo prompt de sistema, snapshot del repositorio, esquema de herramientas, tiempo de espera, regla de reintento y prueba de aceptación. Mantén los controles de razonamiento específicos del modelo en sus valores por defecto documentados salvo que la prueba trate explícitamente de esos controles.
- «Parche de repositorio»: “Arregla la prueba fallida de paginación sin cambiar la API pública. Devuelve un parche y explica la causa raíz.” Acepta solo si toda la suite de pruebas pasa sin un parche humano.
- «Razonamiento entre archivos»: “Traza el flujo de autenticación en estos archivos e identifica la condición que permite un token expirado.” Acepta solo si el modelo cita los archivos correctos y la ruta de flujo de control adecuada.
- «Agente con herramientas»: “Inspecciona el repositorio, propone un plan, edita el mínimo de archivos, ejecuta pruebas y detente tras dos intentos fallidos.” Registra validez de llamadas a herramientas, reintentos y si el agente obedece la condición de parada.
- «Triaje sensible al coste»: “Clasifica estos 100 issues, identifica duplicados y recomienda los 10 bugs de mayor riesgo.” Mide clasificaciones aceptadas por dólar, no solo precio por token.
Para cada tarea, captura éxito/fracaso, correcciones humanas, tokens de entrada, tokens de salida y de razonamiento, latencia, reintentos y coste total. El modelo con el menor precio por token aún puede ser más caro si necesita más reintentos o revisión.
Coste de API de LLM por tarea aceptada
Precios verificados el 14 de septiembre de 2026. Las tarifas siguientes son los precios actuales de CometAPI por 1M de tokens. El ejemplo usa 100K tokens de entrada y 10K de salida sin aciertos de caché, reintentos, cargos por herramientas, impuestos ni descuentos específicos de cuenta. CometAPI lista un 20% de descuento frente al precio oficial mostrado para estas rutas; DeepSeek V4.1 Flash también puede recibir un multiplicador de solicitudes de 2× entre 01:00–04:00 y 06:00–10:00 UTC en días laborables.
| Modelo | Entrada / 1M | Salida / 1M | 100K de entrada + 10K de salida |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | $0.12 | $0.48 | $0.0168 |
| GLM 5.3 | $1.12 | $3.528 | $0.1473 |
| Qwen3.8-Max | $1.60 | $4.80 | $0.2080 |
| Kimi K3 | $2.40 | $12.00 | $0.3600 |
A las tarifas base verificadas, DeepSeek V4.1 Flash es la ruta más barata en esta comparación con $0.0168 para la carga de ejemplo. Una ventana laborable con multiplicador 2× elevaría ese ejemplo a $0.0336. Aun así, la clasificación es secundaria a la tasa de aceptación: una solicitud más barata no es trabajo más barato si crea más parches fallidos, reintentos o revisión.
Una métrica útil en producción es:
Coste por tarea aceptada = tokens del modelo + llamadas a herramientas + reintentos + gasto por fallback + coste de revisión humana.
Comparación de LLM chinos mediante una única integración con CometAPI
CometAPI ofrece a la lista corta de cuatro modelos una clave API, una URL base compatible con OpenAI —https://api.cometapi.com/v1— y un único flujo de facturación. Eso hace práctico ejecutar el mismo arnés de programación y razonamiento contra cada ruta sin mantener cuatro integraciones de proveedor.
- Obtén una clave API de CometAPI.
- Establece la URL base compatible con OpenAI en
https://api.cometapi.com/v1. - Mantén fijos la tarea, el snapshot del repositorio, las pruebas de aceptación y la forma de la solicitud mientras cambias el ID de modelo entre
deepseek-v4.1-flash,kimi-k3,qwen3.8-maxyglm-5.3. Registra los ajustes de razonamiento específicos del modelo y el comportamiento de las herramientas con cada resultado.
Gestión de errores en producción con CometAPI
- 401 Unauthorized: confirma que la solicitud usa una clave de CometAPI y el encabezado
Bearer. - 404 Not Found: incluye
/v1en la URL base y copia el ID de modelo actual exacto del catálogo. - 429 o errores de capacidad: usa backoff exponencial, limita reintentos y enruta a otro modelo probado solo cuando ese modelo ya haya pasado la misma prueba de aceptación de programación y razonamiento.
- Coste inesperado: inspecciona los campos de uso, esfuerzo de razonamiento, reintentos, comportamiento de caché y las ventanas de multiplicador por tiempo entre semana para DeepSeek V4.1 Flash.
- Parámetros de modelo inválidos: no asumas que todos los modelos compatibles con OpenAI aceptan los mismos ajustes de razonamiento o muestreo. Kimi K3, por ejemplo, documenta un comportamiento de muestreo fijo y operación solo de pensamiento.
Recomendación final
Para la mayoría de equipos de desarrollo, DeepSeek V4.1 Flash es la primera prueba general de programación y razonamiento porque su lanzamiento oficial publica resultados sólidos en terminal, repositorios y razonamiento. Añade Kimi K3 cuando la continuidad de un agente de larga ejecución sea el principal riesgo, Qwen3.8-Max cuando la evidencia de ingeniería incluya documentos o entradas visuales, y GLM 5.3 cuando la tarea sea análisis de seguridad defensiva.
Si los pesos abiertos son un requisito de adquisición, DeepSeek V4.1 Flash tiene un checkpoint publicado y licencia MIT. Trata Kimi K3, Qwen3.8-Max y GLM 5.3 como rutas alojadas de comparación a menos que el checkpoint exacto y la licencia que pretendes desplegar estén verificados de forma independiente el día de su publicación.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor LLM chino para programación?
Empieza con DeepSeek V4.1 Flash para una evaluación amplia de programación y razonamiento, Kimi K3 para agentes de repositorio de larga ejecución, Qwen3.8-Max para ingeniería multimodal rica en evidencias, y GLM 5.3 para revisión de seguridad defensiva. La mejor ruta en producción es la que pasa tus pruebas fijas de repositorio con la menor corrección.
¿Cuál es el modelo más barato en esta lista corta?
A 14 de septiembre de 2026, DeepSeek V4.1 Flash tiene las tarifas base publicadas más bajas en CometAPI dentro de esta comparación. Sus multiplicadores por tiempo en días laborables pueden cambiar el coste efectivo por solicitud, así que consulta la página del modelo en vivo antes del despliegue.
¿Qwen3.8-Max tiene pesos abiertos?
El acceso mediante API alojada está confirmado en CometAPI, pero no se verificaron un checkpoint descargable y su licencia para este artículo el 26 de agosto de 2026. No lo etiquetes como autoalojable hasta que esos artefactos se publiquen.
¿GLM 5.3 tiene pesos abiertos?
Se ha anunciado un lanzamiento con pesos abiertos, mientras que la página actual de CometAPI aún indica que el artefacto público está planificado. Trátalo como accesible por API y mantén el autoalojamiento en observación hasta que los pesos y la licencia sean verificables.
¿Qué modelo admite entrada de imagen o video?
DeepSeek V4.1 Flash acepta texto e imágenes, mientras que Qwen3.8-Max figura con entrada de texto, imagen, PDF y video. Usa esas capacidades solo cuando la tarea de programación dependa realmente de evidencia visual o documental; prueba la ruta exacta de CometAPI antes de documentar soporte en producción.
¿Puedo cambiar de modelo sin cambiar mi infraestructura?
Normalmente sí. Mantén la URL base de CometAPI y la clave API, luego cambia el valor de model. Vuelve a probar parámetros específicos del modelo, cargas multimodales, controles de razonamiento y comportamiento de herramientas antes de producción.
¿Cuál es la diferencia entre código abierto y pesos abiertos?
Pesos abiertos significa que los parámetros entrenados son descargables bajo una licencia declarada. Código abierto es un reclamo más amplio que puede incluir código de entrenamiento, información de datos y reproducibilidad. Verifica el checkpoint y la licencia reales en lugar de confiar en etiquetas de marketing.