Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4: ¿qué modelo deberías usar?

Si estás decidiendo entre Claude Opus 4.7 y DeepSeek V4 para tu próximo proyecto, la elección supone una disyuntiva real: el buque insignia cerrado y pulido de Anthropic frente al retador de pesos abiertos con una estrategia de precio muy agresiva. Ambos llegaron con pocos días de diferencia en abril de 2026, y ambos afirman un rendimiento cercano a la frontera en codificación agente y razonamiento con contextos largos.

Lo interesante de esta comparación es que DeepSeek V4 es el primer modelo de pesos abiertos que realmente puede compararse con Opus 4.7 en benchmarks de agentes. A la vez, Opus 4.7 incorpora funciones como presupuestos de tareas, un nivel de esfuerzo xhigh y el nuevo comando /ultrareview en Claude Code, para las que DeepSeek aún no tiene equivalentes.

En este artículo, compararé Claude Opus 4.7 y DeepSeek V4 en cinco dimensiones clave: codificación y flujos de trabajo con agentes, tareas de razonamiento y conocimiento, uso multimodal y de herramientas, precios y acceso con pesos abiertos. También puedes ver nuestras guías dedicadas de DeepSeek V4 y Claude Opus 4.7 para profundizar en cada modelo.

¿Qué es Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 es el último modelo insignia de Anthropic, lanzado el 16 de abril de 2026. Está diseñado para flujos de trabajo agente complejos y de larga duración, con especial foco en ingeniería de software y tareas de visión de alta resolución. El modelo acepta imágenes de hasta 2.576 píxeles en el lado largo, alrededor de 3,75 megapíxeles, más del triple de la resolución admitida por modelos anteriores de Claude.

La versión introduce un nuevo nivel de esfuerzo xhigh, situado entre high y max, presupuestos de tareas en beta pública para controlar el gasto de tokens en ejecuciones largas, y un comando /ultrareview en Claude Code para sesiones dedicadas de revisión de código. Anthropic también señala que Opus 4.7 es el primer modelo que incorpora salvaguardas cibernéticas en tiempo real como parte de su iniciativa Project Glasswing, convirtiéndolo en un banco de pruebas para funciones de seguridad antes de un lanzamiento más amplio de la clase Mythos.

Para ver Opus 4.7 en acción, echa un vistazo a nuestro tutorial práctico de benchmark de Claude Opus 4.7, que evalúa si la memoria de autocrítica de Opus 4.7 mejora el rendimiento en codificación, y nuestro tutorial de la API de Claude Opus 4.7 que te guía para crear una app de digitalización con la API de Anthropic. También puedes ver cómo se compara con otros modelos insignia en nuestros análisis frente a Gemini 3.1 Pro y GPT-5.5.

¿Qué es DeepSeek V4?

DeepSeek V4 es una versión de preview del laboratorio chino DeepSeek, lanzada el 24 de abril de 2026. Llega en dos variantes: V4-Pro, con 1,6 billones de parámetros totales y 49.000 millones activos, y V4-Flash, con 284.000 millones totales y 13.000 millones activos. Ambas usan una arquitectura Mixture of Experts y ofrecen una ventana de contexto de 1 millón de tokens como valor predeterminado en todos los servicios.

La gran promesa es la eficiencia estructural. DeepSeek afirma que V4-Pro requiere solo el 27% de los FLOPs de inferencia por token y el 10% de la caché KV comparado con su predecesor, V3.2, en un escenario de 1M de tokens de contexto. Ambos modelos son de pesos abiertos bajo licencia MIT y están disponibles en Hugging Face. La API es compatible tanto con los formatos de OpenAI como de Anthropic, y ambos modelos ofrecen modos con y sin "pensamiento".

Para un desglose completo de la arquitectura, los benchmarks y las opciones de acceso de DeepSeek V4, consulta nuestra guía de DeepSeek V4. Además, no te pierdas nuestra comparación de DeepSeek V4 vs GPT-5.5.

Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4: comparación directa

Aquí tienes un resumen rápido antes de entrar en detalle. La tabla cubre las dimensiones más relevantes para decidir entre ambos modelos.

Codificación y flujos de trabajo con agentes

La codificación con agentes es donde la brecha entre ambos modelos más se nota. En SWE-bench Pro, que evalúa la resolución de incidencias reales de GitHub en repositorios open source de Python, Opus 4.7 logra un 64,3% frente al 55,4% de DeepSeek V4-Pro. Es casi una diferencia de 9 puntos en un benchmark usado ampliamente como indicador de capacidad de codificación en producción.

En Terminal-Bench 2.0, la cosa está más reñida. Opus 4.7 alcanza un 69,4% y DeepSeek V4-Pro un 67,9%, una brecha de unos 1,5 puntos. Ambos modelos quedan por detrás de GPT-5.5, que lidera con un 82,7%.

Opus 4.7 también viene con herramientas específicas para agentes que DeepSeek V4 aún no iguala. El nivel de esfuerzo xhigh, los presupuestos de tareas para controlar el gasto de tokens y /ultrareview en Claude Code son funciones orientadas a producción. DeepSeek V4 afirma integración con Claude Code, OpenClaw y OpenCode, y dice que ya usa V4-Pro internamente para su propia codificación con agentes. Pero el ecosistema de Opus 4.7 está más maduro para equipos que ya trabajan con Claude Code.

Para trabajo de ingeniería a nivel de repositorio, Opus 4.7 es la opción más sólida. La brecha en SWE-bench Pro es real y el entorno de herramientas de agentes está más desarrollado. DeepSeek V4-Pro compite bien en tareas de terminal, pero no cierra la brecha en el benchmark de codificación más exigente.

Razonamiento y tareas de conocimiento

En GPQA Diamond, que evalúa razonamiento a nivel de posgrado en ciencia y matemáticas, Opus 4.7 consigue un 94,2% y DeepSeek V4-Pro un 90,1%. Ambos son fuertes, pero la diferencia de 4 puntos es relevante dado que GPQA Diamond está cada vez más saturado en la frontera. Gemini 3.1 Pro obtiene un 94,3% en el mismo benchmark, así que Opus 4.7 y Gemini están prácticamente empatados mientras DeepSeek queda un poco por detrás.

En MMLU-Pro, DeepSeek V4-Pro-Max logra un 87,5%, competitivo frente a modelos frontera de generaciones anteriores. En GSM8K de matemáticas, alcanza un 92,6%. Son cifras muy sólidas para un modelo de pesos abiertos, aunque Anthropic no publica la puntuación de MMLU-Pro de Opus 4.7 en las notas de lanzamiento, lo que dificulta una comparación directa.

Opus 4.7 brilla especialmente en Humanity's Last Exam, un conjunto de preguntas de nivel posgrado en ciencia, matemáticas y humanidades: obtiene un 46,9% sin herramientas y un 54,7% con herramientas. Lidera el ranking sin herramientas y queda segundo con herramientas, por detrás del GPT-5.5 Pro (58,7%). DeepSeek V4 Pro se queda por detrás de forma significativa, pero no demasiado lejos, con un 48,2% en la versión con herramientas.

Podemos decir con seguridad que Opus 4.7 es la mejor elección para las tareas de razonamiento más difíciles.

Uso de herramientas e interacción con el ordenador

Opus 4.7 lidera en los dos benchmarks principales de uso de herramientas de esta comparación. En MCP-Atlas, que evalúa el rendimiento en flujos complejos con múltiples herramientas, Opus 4.7 consigue un 77,3%, la puntuación más alta de cualquier modelo. DeepSeek V4 Pro logra un 73,6%, sorprendentemente cerca y el mejor resultado entre los modelos de pesos abiertos, situando a GLM-5.1 Thinking (71,8%) en segundo lugar.

En OSWorld-Verified, que mide la capacidad de un modelo para completar tareas controlando una interfaz de ordenador, Opus 4.7 logra un 78,0%, subiendo desde el 72,7% de Opus 4.6 y a la par con GPT-5.5 (78,7%). 

DeepSeek V4 no publica puntuaciones en OSWorld en sus notas de lanzamiento. El anuncio oficial indica que V4-Flash rinde a la par que V4-Pro en tareas de agente simples, y que V4-Pro es el estado del arte open source en benchmarks de codificación con agentes. Pero sin cifras publicadas de uso del ordenador, es difícil comparar directamente en esta dimensión.

Un resultado llamativo es que DeepSeek V4 Pro lidera en búsqueda con agentes: su puntuación BrowseComp de 83,4% supera a Opus 4.7 (79,3%) y se queda a solo un punto porcentual del líder, GPT-5.5 (84,4%).

Si tu flujo depende de la orquestación multi-herramienta o de agentes que usan el ordenador, Opus 4.7 es la opción con mejores evidencias. Para casos especializados en búsqueda con agentes, sin embargo, DeepSeek V4 Pro es mejor elección, y más aún teniendo en cuenta su precio muy inferior.

Capacidades multimodales

Opus 4.7 ha dado un salto importante en visión. Ahora acepta imágenes de hasta 2.576 píxeles en el lado largo, unos 3,75 megapíxeles, más del triple que los modelos anteriores de Claude. En CharXiv Reasoning, que evalúa razonamiento visual sobre gráficos y figuras, Opus 4.7 alcanza un 82,1% sin herramientas y un 91,0% con herramientas, frente al 69,1% y 84,7% de Opus 4.6.

Las notas de lanzamiento de DeepSeek V4 no incluyen puntuaciones de benchmarks multimodales ni especificaciones detalladas de entrada de imágenes. El anuncio oficial se centra en la codificación con agentes basada en texto y la eficiencia en contextos largos. Para flujos que dependan de análisis de imágenes de alta resolución, lectura densa de gráficos o agentes de uso del ordenador que necesiten interpretar capturas de pantalla, Opus 4.7 es la elección clara según la evidencia disponible.

Precios

Aquí es donde DeepSeek V4 presenta su mejor argumento. DeepSeek V4-Pro cuesta $1,74 por millón de tokens de entrada y $3,48 por millón de tokens de salida. Opus 4.7 cuesta $5,00 por millón de tokens de entrada y $25,00 por millón de tokens de salida. Solo en tokens de salida, Opus 4.7 es más de 7 veces más caro que V4-Pro.

DeepSeek V4-Flash es aún más económico: $0,14 por millón de tokens de entrada y $0,28 por millón de tokens de salida. Para cargas de alto volumen en las que el razonamiento de V4-Flash sea suficiente, la diferencia de coste frente a Opus 4.7 es abismal. Nuestra guía de DeepSeek V4 señala que V4-Flash incluso rebaja con creces a modelos pequeños como GPT-5.4 Nano en precio.

Hay una salvedad importante sobre el precio de Opus 4.7. El modelo incorpora un nuevo tokenizador que asigna la misma entrada a entre 1,0 y 1,35 veces más tokens que Opus 4.6, según el tipo de contenido. En niveles de esfuerzo altos también produce más tokens de salida. Anthropic recomienda medir el uso real de tokens en tráfico real antes de asumir que el precio por token se traduce directamente en coste.

Para equipos que ejecutan canalizaciones de agentes de alto volumen y para los que la brecha de benchmarks entre Opus 4.7 y V4-Pro es asumible, el precio de DeepSeek V4-Pro es un argumento de peso. La diferencia en el coste de tokens de salida es lo bastante grande como para cambiar la economía de los agentes de larga duración.

Acceso con pesos abiertos y flexibilidad de despliegue

DeepSeek V4 es de pesos abiertos bajo licencia MIT. Los pesos de V4-Pro y V4-Flash están disponibles en Hugging Face. V4-Pro es una descarga de 865 GB, lo que descarta hardware de consumo, pero para equipos con infraestructura para autoalojar, la licencia MIT implica cero dependencia de API y control total del despliegue.

Opus 4.7 es cerrado. Está disponible a través de la API de Claude, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI y Microsoft Foundry. No hay opción de autoalojamiento. Para sectores regulados o equipos con requisitos estrictos de residencia de datos, la restricción de solo nube es una limitación real, aunque la disponibilidad en tres grandes nubes aporta cierta flexibilidad sobre dónde se ejecuta la inferencia.

DeepSeek también es compatible con los formatos de las APIs de OpenAI y Anthropic, lo que significa que migrar código existente a V4-Pro suele requerir solo actualizar el parámetro del modelo. Los endpoints heredados deepseek-chat y deepseek-reasoner se retirarán el 24 de julio de 2026, así que los equipos que los usen deberían planificar la migración a deepseek-v4-flash o deepseek-v4-pro.

Cuándo elegir Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4

La decisión se reduce sobre todo a tres factores: cuánto te importa la brecha en tareas de codificación difíciles, si el acceso con pesos abiertos es un requisito y cuál es tu presupuesto de tokens a escala.

Elige Claude Opus 4.7 si…

• Tu trabajo gira en torno a tareas duras de ingeniería de software. La brecha de 8,9 puntos en SWE-bench Pro sobre V4-Pro es el mayor factor diferencial de esta comparación y se mantiene en pruebas de terceros, como Cursor (70% vs 58% en CursorBench) y Rakuten (3 veces más tareas de producción resueltas que Opus 4.6).
• Estás construyendo sistemas de agentes en producción que dependen del uso del ordenador. Opus 4.7 lidera MCP-Atlas con un 77,3% y logra un 78,0% en OSWorld-Verified, donde DeepSeek V4 no publica puntuación.
• La visión de alta resolución forma parte de tu pipeline. El salto a soporte de 3,75 MP y la mejora de 13 puntos en CharXiv Reasoning abren casos como extracción densa de gráficos y agentes que leen capturas complejas.
• Ya usas Claude Code y quieres el stack completo de herramientas para agentes, incluidos presupuestos de tareas, esfuerzo xhigh y /ultrareview.

Elige DeepSeek V4 si…

• El coste es la principal restricción. Con $3,48 por millón de tokens de salida frente a $25,00 de Opus 4.7, V4-Pro es muchísimo más barato para cargas con mucha salida. V4-Flash, con $0,28 por millón de tokens de salida, está en otra liga de coste.
• Necesitas despliegue autoalojado o en entornos aislados. La licencia MIT y la disponibilidad en Hugging Face hacen que V4 sea la única opción aquí; Opus 4.7 solo está en la nube.
• Quieres hacer fine-tuning o modificar los pesos del modelo. La licencia MIT lo permite; los términos de Anthropic no.
• Ejecutas canalizaciones de alto volumen en las que la economía de Opus 4.7 no funciona a escala y aceptas ciertas concesiones de rendimiento en las tareas más difíciles.

Conclusiones

Si tuviera que elegir un único modelo para codificación con agentes en producción sin restricción de presupuesto, usaría Opus 4.7 (o GPT-5.5). La brecha en SWE-bench Pro es real, los benchmarks de uso de herramientas son los mejores de la comparación y el ecosistema de agentes alrededor de Claude Code está más desarrollado. Solo las mejoras en visión —de 1,15 MP a 3,75 MP con 13 puntos más en CharXiv— ya suponen una actualización importante para flujos multimodales.

Dicho esto, DeepSeek V4-Pro es el retador de pesos abiertos más creíble frente a un modelo cerrado de primera línea que he visto. El argumento de precio es difícil de ignorar a escala: si generas millones de tokens de salida al día, la diferencia entre $3,48 y $25,00 por millón de tokens cambia por completo la viabilidad económica. Y la licencia MIT aporta un valor real a equipos que necesitan flexibilidad de despliegue o quieren hacer fine-tuning.

Mi recomendación práctica: usa Opus 4.7 para las tareas de codificación y agentes más exigentes, donde el rendimiento en benchmarks se traduce directamente en menos errores y menos supervisión. Usa DeepSeek V4-Pro cuando el coste importe y la complejidad de la tarea sea moderada. Usa V4-Flash para cargas de alto volumen y bajo riesgo donde necesites minimizar costes. En la mayoría de casos, los modelos no compiten por el mismo usuario.

Si quieres ponerte manos a la obra con estos modelos y construir flujos reales, te recomiendo empezar por nuestro itinerario de aprendizaje AI Agent Fundamentals, que cubre cómo crear y desplegar sistemas con agentes usando modelos frontera. Para prompt engineering que funcione tanto con Opus 4.7 como con DeepSeek V4, nuestro curso Understanding Prompt Engineering es un buen punto de partida.