DeepSeek V4.1 Flash recibe una actualización: más rápido, con respuestas más breves y pesos abiertos
DeepSeek V4.1 Flash se actualizó a la versión 1017, con mejoras en los benchmarks propios, menos tiempo de ejecución y pesos con licencia MIT.
DeepSeek V4.1 Flash se actualizó a la versión 1017, con mejoras en los benchmarks propios, menos tiempo de ejecución y pesos con licencia MIT.
DeepSeek V4.1 Flash se actualizó a la versión DeepSeek-V4.1-Flash-1017. La empresa lo anunció el sábado 17 de octubre de 2026. El modelo original había salido el 10 de septiembre.
El model card publicado en Hugging Face describe el cambio como una actualización menor. Aun así, la compañía asegura mejoras en razonamiento, programación, tareas de agentes y pruebas visuales. Además, sostiene que el modelo tarda menos en ejecutar tareas y escribe respuestas más cortas.
Qué cambia en DeepSeek V4.1 Flash con la 1017
Para quien ya lo usa, el cambio llega sin trámites. La web y la app oficiales ya funcionan con la nueva versión. En la API, según el anuncio oficial, el método de llamada y los precios se mantienen sin cambios: alcanza con usar el nombre deepseek-flash.
El punto práctico está en la velocidad y el costo. DeepSeek explica que redujo el tiempo de ejecución de las tareas y la longitud de las salidas. Por lo tanto, completar un trabajo debería llevar menos tiempo y costar menos, con el mismo precio por uso.
La empresa también aclara que optimizó el modelo para DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy y WorkBuddy. Para aprovecharlo, recomienda actualizar a DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 o posterior.
Los resultados de DeepSeek V4.1 Flash en pruebas
El model card compara la versión nueva con la anterior de V4.1 Flash. Son estos algunos resultados:
- HLE, sin herramientas: 42,6 contra 36,8.
- Terminal-Bench 4.0: 42,3 contra 31,2.
- DeepSWE v1.1: 77,0 contra 74,2.
- ProgramBench: 29,1 contra 20,3.
- NL2Repo-Bench: 68,2 contra 65,4.
- Automation-Bench v1.0.6: 60,5 contra 54,8.
- Agents’ Last Exam: 35,4 contra 31,8.
- Chartography, con herramientas: 83,0 contra 78,9.
- BabyVision, con herramientas: 92,5 contra 89,6.
- ZeroBench-main, con herramientas: 51,0 contra 49,0.
Cabe señalar los límites de estos números. En HLE, la empresa también informa un valor sobre el subconjunto de solo texto: 44,0 para la versión nueva y 39,1 para la anterior. DeepSWE se evaluó con el framework Mini-SWE-V2, y ZeroBench-main con Pass@5. Además, todas las cifras las publica la propia empresa y no fueron verificadas de forma independiente.
Pesos abiertos con licencia MIT
Por otro lado, el repositorio y los pesos de DeepSeek V4.1 Flash están bajo licencia MIT. Esto permite descargarlos y correrlos por cuenta propia. La ficha en Hugging Face indica 763 mil millones de parámetros.
Los parámetros de uso recomendados incluyen una ventana de contexto de 1 millón de tokens. El mismo documento sugiere un máximo de salida de al menos 256 mil tokens.
En síntesis, la 1017 no cambia la forma de usar el modelo ni su precio. Lo que promete es el mismo servicio con respuestas más breves, menos tiempo de ejecución y mejores números en las pruebas que publica la empresa.
Más noticias de Tecnología en MonoLito.
Leé también: Xbox Nano Controller: el control más chico de la marca ya se reserva y llega a la Argentina en noviembre