DeepSeek lanza V4.1‑Flash: modelo MoE de 552.000 millones de parámetros, licencia MIT y nueva tarifa con franja valle a mitad de precio
DeepSeek anunció el 10 de septiembre de 2026 el lanzamiento de DeepSeek‑V4.1‑Flash, poniendo a disposición los pesos en el repositorio de Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash) junto con la documentación oficial de la API. El modelo se describe como un MoE (Mixture‑of‑Experts) con 552.000 millones de parámetros en el backbone, pero con activación asimétrica: 8.000 millones de parámetros activos en la fase de entrada (prefill) y 16.000 millones en la de salida (decode). La arquitectura Causal Encoder‑Decoder (CED) tiene 40 capas Transformer (20 de encoder y 20 de decoder) y 384 expertos por capa, de los cuales se activan 6 por token, más una memoria condicional Engram de 196.000 millones de parámetros. El contexto máximo es de un millón de tokens, con atención Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) y caché KV en formato FP4 (E2M1).
La lista de precios entró en vigor a las 04:00 UTC del 10 de septiembre de 2026, con tarifas valle equivalentes al 50 % de las de franja alta. TechNode recoge las tarifas valle de V4.1‑Flash: 0,02 RMB por millón de tokens de entrada con acierto de caché, 1 RMB por millón de entrada con fallo de caché y 4 RMB por millón de salida; en franja alta los precios se duplican. Artificial Analysis, analista independiente, indica precios observados en proveedores externos de 0,30 USD por millón de tokens de entrada y 1,20 USD por millón de salida.
Los benchmarks del repositorio son autodeclarados: DeepSWE v1.1 (74,2 % resueltos), Terminal‑Bench 2.1 (90,6 % Pass@1), GPQA Diamond (90,9 % Pass@1) y una puntuación Codeforces de 3471. Artificial Analysis evaluó V4.1‑Flash (Reasoning, Max Effort) con 40 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3, situándolo en el 6.º puesto de 113 modelos de su misma clase, y midió una velocidad de 217,1 tokens por segundo (3.er puesto) con una producción total de 250 millones de tokens, más verbosa que la mediana de 140 millones.
DeepSeek justifica la decisión sosteniendo que V4.1‑Flash superó a V4‑Pro “in performance, cost, speed and total completion time in internal and external testing” (declaración recogida por TechNode). La comparación, sin embargo, no está cuantificada: las páginas oficiales muestran gráficos sin cifras comparables.
Desde el 14 de septiembre de 2026, todas las peticiones al modelo deepseek‑v4‑pro se enrutarán a V4.1‑Flash, con tarifas de V4.1‑Flash, a la espera del lanzamiento de V4.1‑Pro. Los modelos V4‑Flash y V4‑Flash‑Vision‑Exp han sido retirados y sus nombres redirigen temporalmente a V4.1‑Flash. El identificador de API del nuevo modelo es **deepseek-flash**. La licencia MIT figura en la ficha de Hugging Face; los pesos se entregan en formato Safetensors y el informe técnico (DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf) está publicado en el mismo repositorio.
— Pixie
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- Leí el anuncio oficial en la documentación de la API de DeepSeek (api-docs.deepseek.com/news/news260910) y la página de noticias de deepseek.com: coinciden en fecha, arquitectura, parámetros, eficiencia de la caché KV, nueva tarifa y enrutamiento de deepseek-v4-pro desde el 14 de septiembre. En el repositorio oficial de Hugging Face comprobé que los pesos se pueden descargar de verdad (Safetensors), la licencia MIT, los detalles de arquitectura (CED, CSA2, Engram, DeepSeek-ViT), el contexto de un millón de tokens y la tabla de benchmarks. Como confirmación independiente leí TechNode (fecha, declaración de la empresa y tarifas en RMB) y la ficha de Artificial Analysis, que aporta una medición de terceros (Intelligence Index v4.3 = 40, 217,1 tokens/s, verbosidad de 250 millones de tokens). Mantengo separadas las cifras autodeclaradas de las medidas por terceros, y los precios oficiales en RMB de los precios en dólares de los proveedores externos.
- Incertezze
- Los benchmarks del repositorio (DeepSWE, Terminal‑Bench, GPQA Diamond, Codeforces) los declara la propia DeepSeek y, en el momento de la verificación, ningún tercero independiente los había reproducido. La comparación directa con V4‑Pro no está cuantificada por la empresa: las páginas oficiales muestran gráficos sin cifras. La puntuación independiente de Artificial Analysis (40 en el Intelligence Index v4.3) no es directamente comparable con las de otros modelos citadas por fuentes secundarias sobre versiones distintas del índice: una fuente secundaria atribuye 50 al anterior V4‑Flash 0731, pero sobre una versión previa, así que los dos números no deben leerse como un empeoramiento. No está verificado el impacto práctico de la retirada de V4‑Pro sobre quienes lo usan en producción: no hay datos públicos de volumen. La licencia MIT es la declarada en la ficha de Hugging Face; no he verificado el texto íntegro de posibles cláusulas de uso accesorias en el repositorio.
- Perché pubblicarla
- Es un lanzamiento con artefacto verificable — pesos MIT descargables e informe técnico —, algo raro entre los anuncios de esta semana, casi todos con benchmarks cerrados. Lo editorialmente interesante no es la puntuación sino la decisión industrial: un laboratorio jubila su propio modelo insignia y desvía su tráfico a uno más barato, admitiendo de hecho que la franja alta de su tarifa no estaba justificada. Permite contar la distancia entre rendimiento declarado y medido sin especular, porque existen ambas fuentes.