DeepSeek en un minuto
DeepSeek puede procesar texto y código, desarrollar soluciones y, con los modelos adecuados, interpretar imágenes. Un chat, una API y unos pesos descargables ofrecen formas distintas de utilizarlo. A 8 de octubre de 2026, V4.1-Flash es el lanzamiento más reciente del registro oficial; la API también sigue ofreciendo V4-Pro-0813.
¿Qué modelos de DeepSeek están vigentes?
El registro oficial recoge DeepSeek-V4.1-Flash, presentado el 10 de septiembre de 2026. En la fecha de revisión, el identificador deepseek-flash de la API corresponde a esa versión. La tabla vigente también incluye deepseek-v4-pro, con la versión V4-Pro-0813. V3 y R1 forman parte de la evolución de la familia, pero no son su lanzamiento más reciente.
V4.1-Flash recibe texto e imágenes y devuelve texto. Puede, por ejemplo, explicar un gráfico o relacionar una fotografía de producto con sus especificaciones. Comprender imágenes no implica generar imágenes o vídeos. En programación puede proponer código; un entorno de desarrollo todavía debe ejecutarlo y comprobarlo.
La API permite ajustar el esfuerzo de razonamiento. Dedicar más cálculo puede ayudar en una tarea difícil, pero no garantiza una respuesta correcta. Antes de comparar resultados de distintos meses, comprueba a qué versión apunta cada alias de la API.
MoE, contexto y pesos abiertos
V4.1-Flash utiliza Mixture of Experts (MoE): para cada token se activa una selección de componentes especializados. Por eso el número total de parámetros no equivale al número utilizado en un paso. La ficha del modelo también describe una arquitectura Causal Encoder-Decoder y compresión del almacenamiento temporal del contexto. Su objetivo es procesar entradas largas con mayor eficiencia.
La ficha indica un contexto de hasta un millón de tokens. Es espacio de trabajo para contexto y salida, no una garantía de recuperar correctamente cada detalle de un expediente. Los adjuntos, las instrucciones y los resultados de herramientas comparten ese espacio; la interfaz del producto puede imponer límites propios.
Los pesos de V4.1-Flash están disponibles con licencia MIT. Open weights permite ejecutar o adaptar el modelo según las condiciones de su licencia. Sigue haciendo falta hardware y mantenimiento. Tampoco significa que todos los datos de entrenamiento sean públicos.
Las tablas de evaluación del modelo las publica DeepSeek. Son mediciones del proveedor, no una validación independiente ni una prueba de que sea la mejor opción para cualquier tarea.
Ejemplo para una tienda online
Una tienda recibe información de productos en textos e imágenes. Una aplicación puede pedir a DeepSeek que proponga atributos y marque los datos ausentes. Después, una persona comprueba medidas, materiales y afirmaciones antes de llevar la información al CMS. Una herramienta solo escribe en el CMS cuando existen esa integración y el permiso correspondiente.
Con una instalación propia gestionas el modelo, la infraestructura y las actualizaciones. Con la API, el proveedor gestiona el modelo y se aplican sus condiciones de servicio. Compara ambas vías con tus documentos, su tasa de errores y el coste total de operación. La tabla de precios vigente está enlazada en las fuentes; unas cifras fijas quedarían obsoletas rápidamente.