DeepSeek ha publicado DeepSeek-V4.1-Flash-1017, una actualización de su modelo barato que, según sus propias pruebas, saca 77,0 en DeepSWE v1.1 (un examen para agentes que programan) frente a 74,0 de Claude Opus 5 y 73,0 de GPT-5.6 Sol. Los pesos se pueden descargar gratis con licencia MIT. Y a la vez, el laboratorio chino ha abierto a todo el mundo sus APIs de búsqueda y lectura web a 0,75 dólares por cada 1.000 peticiones, según su nota oficial del 17 de octubre.
Son dos anuncios en uno. El modelo es la parte que va a dar titulares. La búsqueda es la que más va a notar quien tenga agentes en producción.
Puntos clave de DeepSeek-V4.1-Flash-1017
- Qué es: una actualización menor de V4.1-Flash, que salió el 10 de septiembre. Ya está en la web, la app y la API bajo el nombre `deepseek-flash`. Los nombres antiguos (`deepseek-v4-flash`) siguen funcionando, pero ya responde este modelo.
- Ficha técnica: contexto de 1 millón de tokens, salida máxima de 384.000, visión, llamadas a herramientas y modo de razonamiento activado por defecto.
- Precio de la API: 0,30 dólares por millón de tokens de entrada (sin caché) y 1,20 por millón de salida en hora punta. Fuera de punta, la mitad: 0,15 y 0,60.
- Búsqueda y lectura web: 0,75 dólares por cada 1.000 peticiones correctas en cada API. Gratis desde DeepSeek Harness, Claude Code y Codex hasta el 1 de noviembre a las 00:00 de Pekín (17:00 del 31 de octubre en hora peninsular).
Los números, con su letra pequeña
La ficha del modelo en Hugging Face trae la tabla completa. DeepSeek gana a Opus 5 en las pruebas de agentes y automatización:
- DeepSWE v1.1: 77,0 frente a 74,0.
- Automation-Bench: 60,5 frente a 50,3.
- Agents' Last Exam: 35,4 frente a 28,6.
- Apex Bench: 72,1 frente a 65,8.
Y pierde en razonamiento difícil y en programación larga:
- Humanity's Last Exam sin herramientas: 42,6 frente a 56,3.
- Terminal-Bench 4.0: 42,3 frente a 51,8.
- ProgramBench: 29,1 frente a 37,0.
- NL2Repo-Bench (montar un repositorio entero desde una descripción): 68,2 frente a 75,3.
Dos avisos antes de cambiar nada. El primero: las pruebas las ha hecho la propia DeepSeek, sin réplica independiente todavía. El segundo pesa más. Compara con Claude Opus 5 y GPT-5.6 Sol, que ya no son lo último de cada casa. Anthropic sacó Claude Opus 5.5 el 22 de septiembre y OpenAI GPT-6 Sol ese mismo día. Ganar en DeepSWE a la generación anterior ya lo anunció Meta con Muse Spark 1.3 a principios de septiembre.
Lo que sí es difícil de discutir es el precio. En agosto, Artificial Analysis calculó que la versión anterior de Flash costaba unos 3 céntimos en pasar su batería entera de pruebas, frente a 1,86 dólares de GPT-5.6 Sol y 3,15 de Claude Fable 5, según recoge The Neuron. DeepSeek dice que esta versión además termina antes las tareas y escribe respuestas más cortas, así que gasta menos tokens por trabajo.
Ojo con el horario de punta si lo vas a usar desde España. DeepSeek cobra el doble de 01:00 a 04:00 y de 06:00 a 10:00 UTC, de lunes a viernes. En hora peninsular son de 3:00 a 6:00 y de 8:00 a 12:00 hasta el cambio de hora del 25 de octubre, y una hora antes desde entonces. O sea, justo la mañana de oficina.
Search y Fetch, la parte que más va a notar tu factura
Search devuelve resultados ordenados para una consulta. Fetch abre una página y devuelve su texto en Markdown, limpio para pasárselo a un modelo. Las dos funcionan sobre el buscador propio de DeepSeek, que según la empresa atiende cientos de millones de peticiones al día.
Cuestan 0,75 dólares por cada 1.000 peticiones correctas, y las fallidas o vacías no se cobran. Las alternativas que usan hoy muchos agentes (Brave, Tavily, Perplexity) parten de 5 dólares por cada 1.000, según una comparativa de precios que cita The Neuron. De ahí sale el 85% de ahorro.
La API de DeepSeek acepta el formato de Anthropic, así que Claude Code puede apuntar a DeepSeek como modelo y usar estas búsquedas sin tocar código. DeepSeek ya lo empujaba con su propio arnés de agentes, que estrenó app de escritorio para Mac y Windows a primeros de octubre.
El contexto que no sale en la nota
DeepSeek no lanza en el vacío. El 8 de septiembre la NSA, el FBI y CISA publicaron un aviso conjunto acusando a DeepSeek y Alibaba de entrenar con respuestas de modelos estadounidenses a escala industrial, la llamada destilación. Anthropic ya había destapado 200 millones de intercambios usados para copiar a Claude, y China investiga a DeepSeek y Moonshot por esas mismas fugas.
Desde el otro lado, el viernes China propuso controles de exportación sobre 23 tecnologías de IA, entre ellas los pesos de modelos de más de 2 billones de parámetros o de los diez mejores del mundo, según Bloomberg. Y en chips, IDC calcula que la cuota de Nvidia en el mercado chino de chips de IA bajó al 34% a principios de 2026, con Huawei ya en el 28%.
Mientras tanto, el modelo ya está en la calle. En OpenRouter lo sirven cerca de una docena de proveedores, y en Hugging Face acumula 17.924 descargas y 1.585 "me gusta" en dos días.
¿Es seguro usar DeepSeek en la empresa?
Depende de dónde corra. Si descargas los pesos y lo ejecutas en tus servidores o en un proveedor europeo o estadounidense, los datos no salen de ahí: la licencia MIT lo permite sin pedir permiso a nadie.
La API, y sobre todo Search y Fetch, corren en servidores de DeepSeek. Ahí lo que mandes sale de tu casa. Varios gobiernos restringen DeepSeek en dispositivos oficiales, así que antes de conectarlo a nada interno conviene preguntar a IT y dejar fuera cualquier dato confidencial.
Por qué importa
Un modelo abierto así pone techo a los precios de todo el mercado. Si para programación rutinaria, clasificación o agentes que buscan en la web pública te vale un modelo que cuesta céntimos, pagar diez veces más a Anthropic u OpenAI tiene que justificarse con resultados.
La prueba sensata cuesta poco: coge una tarea repetitiva que ya hagas con Claude o ChatGPT, pásala por DeepSeek alojado en un proveedor que no sea DeepSeek, y compara calidad y factura con tus datos. Y apunta dos fechas: el 1 de noviembre, cuando empieza a cobrarse la búsqueda, y el día que alguien independiente reproduzca ese 77,0.
Fuente original: api-docs.deepseek.com
Relacionado
