Ponemos Qwen3.8 Flash, DeepSeek V4 Pro 0813, MiniMax M3 y Semilla 2.1 Turbo Enfrentándose entre sí en tres pruebas de código one-shot, todas ejecutándose en EmpirioLabs. Mismo prompt cada uno, one shot, sin ediciones y todos los resultados renderizados en vivo en un navegador real.
Mira la comparación a cuatro bandas
Especificaciones de un vistazo
| Qwen3.8 Flash | DeepSeek V4 Pro 0813 | MiniMax M3 | Semilla 2.1 Turbo | |
|---|---|---|---|---|
| Maker | Alibaba | DeepSeek | MiniMax | ByteDance |
| Ventana de contexto | 1.000.000 de fichas | 1.000.000 de fichas | 1.000.000 de fichas | 256.000 fichas |
| Entrada | Texto, imágenes y vídeo | Texto | Texto, imágenes y vídeo | Texto, imágenes y vídeo |
| Razonamiento | Esfuerzo al máximo | Esfuerzo al máximo | Pensando en el momento o en el aire | Esfuerzo al máximo |
| Salida estructurada | Esquema JSON estricto | Esquema JSON estricto | Modo JSON | Esquema JSON estricto |
| Precio de entrada | $0.16 por cada 1M de fichas | $1.32 por cada 1M de fichas | $0.225 por 1 millón de tokens hasta 512K de contexto, $0.45 arriba | $0.63 por cada 1M de fichas |
| Precio de producción | $0.47 por cada 1M de fichas | $3.96 por cada 1M de fichas | $0.90 por 1 millón de tokens hasta 512K de contexto, $1.80 arriba | $3.13 por cada 1M de fichas |
Cómo lo gestionamos
Cada modelo recibía la misma indicación para tres tareas: construir una carrera de caracoles en un solo archivo HTML; construir un pato de goma en un baño de burbujas en un solo archivo HTML; construir barcos de papel bajo la lluvia en un solo archivo HTML. Cada tarea pedía un único archivo HTML autónomo sin bibliotecas externas que se animara por sí solo. Qwen3.8 Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 y Seed 2.1 Turbo funcionaban en reasoning_effort: "max"; MiniMax M3, que no tiene opción de esfuerzo, se ejecutó pensando sin pensar. Cada modelo tenía un presupuesto de salida de 65.536 tokens y un disparo por tarea. Los conteos de líneas y las lecturas de tokens-per-second en cada panel se miden a partir de las llamadas reales a la API, y cada resultado es el archivo que el modelo devolvió, renderizado tal cual.
Qué buscar
MiniMax M3 devolvía sus archivos más rápido, con unos 186 tokens por segundo. Qwen3.8 Flash escribía los archivos más largos, unas 780 líneas de media, y MiniMax M3 el más compacto, unas 510. MiniMax M3 usaba más tokens de salida, unos 43.000 por tarea, incluyendo su razonamiento. Observa cómo cada modelo da vida a su escena: el movimiento, el detalle y cómo sigue funcionando por sí solo. No estamos declarando un ganador. Ejecuta el clip y juzga los resultados según tu propio caso de uso.
Haz la misma prueba en EmpirioLabs
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "Autorización: Portador $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Tipo-Contenido: application/json" \ -d '{ "modelo": "qwen3-8-flash", "reasoning_effort": "max", "mensajes": [{"rol": "usuario", "contenido": "Construye una raza de caracol en un solo archivo HTML."}] }'Intercambio modelo a deepseek-v4-pro-0813, Minimax-M3 o seed-2-1-turbo para ejecutar la misma petición contra los demás, o intentarlos de forma interactiva en el parque infantil.
Preguntas frecuentes
¿Se editaron o volvieron a intentar los resultados?
No. Cada panel es el primer archivo que el modelo devolvió para ese prompt, renderizado exactamente como se devolvió. Se envió una solicitud que respondió sin archivo otra vez.
¿Por qué el nivel de razonamiento más alto?
Un comparativo justo muestra cada modelo en su mejor versión, así que cada uno funcionó con su configuración de razonamiento más alta: esfuerzo máximo para Qwen3.8 Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 y Seed 2.1 Turbo, pensando en MiniMax M3.
¿Qué modelo debería usar?
Qwen3.8 Flash tiene el precio de salida más bajo de los cuatro aquí. Ejecuta tu propia carga de trabajo contra cada uno antes de decidir: la misma solicitud funciona para los cuatro solo cambiando el nombre del modelo.
Pruébalo
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