Especial Deepseek 3.2 vs Claude 4.5 Soneto para codificación agentica: en este artículo evaluamos y traducimos al español una prueba práctica que compara DeepSeek V3.2 Speciale y Claude Sonnet 4.5 en la creación de una aplicación full stack de votación de características para equipos internos.

Resumen ejecutivo TLDR DeepSeek V3.2 demostró razonamiento sólido y eficiencia en coste pero entregó una app parcialmente funcional con problemas en ejecución, velocidad y fiabilidad; requirió correcciones manuales en la base de datos, RPA y configuración de NextJS y TypeScript. Claude Sonnet 4.5 completó la app de extremo a extremo con un flujo de trabajo más limpio, mejor manejo de la ambigüedad, pruebas y validación, aunque a un coste significativamente mayor. En resumen, DeepSeek es ideal para experimentos económicos y setups open source, mientras Claude es preferible para builds multi paso confiables en entornos empresariales.

Descripción de la app probada La aplicación es un Team Feature Voting Board que permite a equipos internos presentar ideas de funcionalidades, votar a favor o en contra y comentar propuestas. La interfaz muestra conteo de votos, estado y metadatos básicos por funcionalidad, permite filtrar por estado como backlog, pending, approved, rejected, inprogress y evita votos duplicados por usuario. Para las pruebas se usó Rube MCP como orquestador de herramientas, Supabase como base de datos y un archivo Figma como referencia de diseño.

Metodología de prueba Se utilizó Claude Sonnet 4.5 con Claude Code y DeepSeek V3.2 Speciale con Opencode. El flujo de trabajo incluyó definir alcance y brief, crear epics y tickets en Linear, diseñar frames en Figma, definir esquema y migraciones de Supabase, diseñar endpoints API, planificar arquitectura frontend, implementar la lógica backend de votos y comentarios, construir pantallas frontend, manejo de estado y commits en GitHub. Se mantuvo un prompt central con instrucciones y se usó rube_mcp para conectar herramientas y automatizar pasos.

Resultados clave DeepSeek V3.2: siguió un flujo paso a paso, detectó y almacenó URLs de DB, reglas RLS e incluso el ID de la base de datos; fragmentó tareas en listas y atacó ítem por ítem; consiguió referenciar el archivo Figma pero dejó funcionalidad rota en varias partes y no realizó commits automáticos de forma consistente. Coste aproximado 2 USD, tokens ~8.4M con auto compact, tiempo total alrededor de 1.45 horas con guía adicional, calidad media y resultado parcialmente funcional.

Claude Sonnet 4.5: planificó APIs considerando límites de tasa, detectó que el archivo del Figma era un make file y guió para localizar el diseño correcto, generó scripts para commitear archivos por lotes, recreó diseños cuando la obtención falló y en la mayoría de casos generó backend y frontend completos en un solo golpe. Ejecutó pruebas tras cada funcionalidad y avanzó solo cuando cada paso funcionó. Coste aproximado 10 USD, tokens ~14M con auto compact, tiempo alrededor de 50 minutos, calidad media-alta y resultado plenamente funcional salvo el commit final que requirió intervención manual.

Comparativa práctica y recomendaciones DeepSeek V3.2 convence por su enfoque reasoning first y por ser una opción open source y económica cuando se busca prototipado rápido o herramientas personalizadas. Sin embargo en builds complejos y con dependencias múltiples puede necesitar supervisión humana y ajustes en la ejecución. Claude Sonnet 4.5 destaca en escenarios donde la ejecución confiable, el testing y la orquestación de pasos encadenados son críticos y donde el coste es asumible. Recomendación pragmática combinar modelos: usar modelos open source como DeepSeek para brainstorming y generación de piezas, y modelos propietarios como Sonnet para ensamblado final, pruebas y entrega.

Caso real: construcción de la app de votación usando rube_mcp y Supabase mostró que ambos modelos entienden herramientas y llaman APIs, pero Claude maneja mejor la ambigüedad, la validación y la velocidad de entrega. DeepSeek mantiene memoria del contexto y uso de herramientas, pero su latencia y la necesidad de correcciones manuales lo hacen más adecuado para desarrollos personales o fases tempranas de prototipado.

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Conclusión final Elige DeepSeek V3.2 si quieres un enfoque económico, open source y reasoning first para prototipos y proyectos personales. Elige Claude Sonnet 4.5 si necesitas robustez, pruebas automatizadas y ejecución fiable en proyectos empresariales complejos. Para muchas empresas la mejor estrategia es una combinación de ambos, complementada con servicios profesionales como los que ofrece Q2BSTUDIO para integración, seguridad y despliegue en la nube.

Preguntas frecuentes y respuestas rápidas Q Which model ejecuta mejor full stack A Claude Sonnet 4.5 completó la app de forma confiable mientras DeepSeek entregó una versión parcial. Q Cuál es más coste eficiente en flujos largos de razonamiento A DeepSeek V3.2 es más barato pero requiere más intervención manual. Q Para cuándo elegir Claude sobre DeepSeek A Cuando se precise planificación multi paso estable, mejor uso de herramientas y ejecución de extremo a extremo sin sorpresas. Q Modelo para setups open source y flexibles A DeepSeek V3.2 destaca para proyectos personales y entornos open source.

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