DeepSeek lanza V4.1-Flash-1017, una actualización que, según dice, es más rápida y genera respuestas más cortas

DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V4.1-Flash-1017, una versión actualizada de su modelo V4.1-Flash. En el anuncio del lanzamiento, la empresa dijo que la nueva versión obtiene mejores puntuaciones en benchmarks, completa las tareas con mayor rapidez y genera respuestas más cortas que su predecesora, y calificó el resultado de «una mejora de Pareto en rendimiento y coste». Según DeepSeek, el modelo está disponible en su sitio web, en su aplicación y a través de su API, y los pesos se han publicado en Hugging Face y ModelScope.

The Economic Times, que reprodujo un despacho de agencia, informó de que DeepSeek anunció la actualización el sábado por la tarde en una serie de publicaciones en X y la describió como una revisión menor de la anterior V4.1-Flash. El informe citó el informe técnico de la empresa en Hugging Face, que afirma «mejoras sustanciales en razonamiento, programación, tareas agénticas y benchmarks visuales». Según el informe, DeepSeek también publicó puntuaciones en Humanity's Last Exam, una prueba de miles de preguntas que abarcan matemáticas, ciencias y humanidades, con un rango de 36,8 a 42,6 para el nuevo modelo frente a 36,8 a 39,1 para V4.1-Flash. Ninguna de las dos fuentes explica qué representan esos rangos, y las cifras no se han verificado de forma independiente.

DeepSeek dijo que el modelo se entrenó mediante aprendizaje por refuerzo con autorretroalimentación para mejorar en la creación de proyectos completos de principio a fin, y mostró ejemplos como un modelo 3D de la Ciudad Prohibida, un juego de carreras para navegador y una recreación de Portal 2 hecha con el motor Godot. La empresa indicó que el modelo se ha optimizado para herramientas como DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy y WorkBuddy, y recomienda DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 o posterior. También publicó un gráfico que compara el Pass@1 en DeepSWE v1.1 con el coste por tarea, medido con el arnés mini-swe-v2.

Junto con el modelo, DeepSeek abrió sus API Search y Fetch a todos los usuarios. Afirmó que funcionan con su propio motor de búsqueda, que según la empresa gestiona cientos de millones de solicitudes al día, y fijó el precio de cada endpoint en 0,75 $ por cada 1.000 llamadas. Según la empresa, los usuarios de la API de DeepSeek pueden usar estas herramientas gratis mediante herramientas del lado del servidor en DeepSeek Harness, Claude Code y Codex hasta que comience la facturación el 31 de octubre de 2026, a las 16:00 UTC.

El informe sitúa el lanzamiento en una competencia más amplia entre los modelos chinos de pesos abiertos y los sistemas propietarios estadounidenses de mayor coste de empresas como OpenAI y Anthropic, así como rivales nacionales como Moonshot Kimi y Z.ai. Señaló que el fuerte descuento con el que se ofreció V4.1-Flash tras su lanzamiento a principios de septiembre fue seguido de fuertes caídas en las acciones, cotizadas en Hong Kong, de competidores como MiniMax, Z.ai y Alibaba. El informe también indicó que DeepSeek sufrió días antes, esa misma semana, una caída de servidores de unas cinco horas, que algunos expertos vincularon a una capacidad de cómputo insuficiente, y que las ralentizaciones e interrupciones se han vuelto más frecuentes en los últimos meses a medida que ha crecido la demanda de los desarrolladores.