Un Nuevo Modelo Abierto
DeepSeek ha presentado DeepSeek-V4.1-Flash-1017, la versión más reciente de su modelo de inteligencia artificial. Anunciada el sábado 17 de octubre de 2026, la actualización promete completar tareas más rápido, con respuestas más breves y mejores resultados en las pruebas de rendimiento. Llega apenas un mes después del V4.1-Flash original, lanzado el 10 de septiembre como el modelo más pequeño de su nueva familia y con comprensión de imágenes integrada de serie.
Sin embargo, lo más llamativo no es su rendimiento, sino su filosofía. Al contrario que Google con Gemini 4 Argon, DeepSeek no esconde su modelo bajo llave: está disponible en su web, en su aplicación y en su API, y además ha publicado los pesos completos en Hugging Face y ModelScope bajo licencia MIT. Es decir, cualquiera puede descargarlo, modificarlo e instalarlo en su propio ordenador. La pregunta es si su ordenador podrá con él.
Destacando en Programación y Agentes
La gran novedad técnica de V4.1-Flash es su arquitectura. Se trata de un modelo de «mezcla de expertos» con 552.000 millones de parámetros, de los que solo se activan 8.000 millones al leer la petición y 16.000 millones al generar la respuesta. A eso suma un componente de memoria llamado Engram, con otros 196.000 millones de parámetros. El resultado: una ventana de contexto de 1 millón de tokens y respuestas de hasta 384.000 tokens, con un coste por token muy bajo.
Las pruebas de rendimiento acompañan. Según las cifras publicadas por la propia DeepSeek, en Humanity’s Last Exam (sin herramientas) pasa de 36,8 a 42,6 puntos; en Terminal-Bench 4.0 salta de 31,2 a 42,3, y en DeepSWE v1.1, referencia en ingeniería de software, sube de 74,2 a 77,0, a muy poca distancia del 77,9 de Gemini 4 Argon. En el índice de Artificial Analysis alcanza 45 puntos, frente a los 40 de la versión de septiembre.
Su punto fuerte es la creación de proyectos completos. DeepSeek lo ha entrenado con aprendizaje por refuerzo y autoevaluación, y entre sus demostraciones figuran una recreación de la Ciudad Prohibida en 3D, un juego de carreras para navegador y una versión de Portal 2 hecha con el motor Godot. Además, está optimizado para herramientas de programación como DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy y WorkBuddy.
El Reto de Instalarlo en Tu Propio PC
Que un modelo sea abierto no significa que quepa en cualquier ordenador. El modelo original ocupa 510 GB en disco, y la receta oficial de vLLM pide unos 614 GB de memoria de GPU para ejecutarlo a pleno rendimiento. Eso equivale a un servidor con cuatro GPU de centro de datos como las NVIDIA GB200 o GB300.
En la práctica, un PC gaming con 32 o 64 GB de RAM y una sola tarjeta gráfica se queda muy lejos. Instalar V4.1-Flash en casa es viable, pero solo para quien tenga un equipo de gama muy alta o un Mac con mucha memoria unificada, y aceptando que las versiones de 1 y 2 bits pierden algo de calidad. Para el resto, la opción realista sigue siendo la web, la app o la API de DeepSeek.
Desafíos en Estabilidad y en el Mercado
El primer reto es el propio tamaño. El salto de 286.000 millones de parámetros del anterior V4-Flash a los más de 550.000 actuales ha molestado a parte de la comunidad: el V4-Flash original funcionaba con unos 168 GB de memoria, y en los foros de Hugging Face varios usuarios ya piden una versión «Lite» que pueda ejecutar un usuario corriente.
El segundo es la fiabilidad del servicio. Según Bloomberg, la semana del lanzamiento DeepSeek sufrió una caída de unas cinco horas, y las ralentizaciones se han multiplicado en los últimos meses por la fuerte demanda. Ahí está precisamente el argumento a favor de la instalación local: quien lo ejecuta en su equipo no depende de los servidores de nadie.
El otro reto es la competencia. En la API, el modelo mantiene el mismo nombre (deepseek-flash) y los mismos precios, y las llamadas desde herramientas como Claude Code o Codex son gratuitas hasta el 31 de octubre. Aun así, compite con rivales chinos como Kimi de Moonshot y Z.ai, y con el recién llegado Muse Wonder de Meta, que obtiene 52 puntos en Artificial Analysis frente a sus 45. Mientras, su modelo más potente, V4.1 Pro, sigue sin fecha de lanzamiento.
Conclusión: ¿La IA de Todos o Solo de Quien Pueda Pagarla?
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 confirma que los modelos abiertos ya rozan a los cerrados: sus resultados en programación se acercan a los de Gemini 4 Argon y su licencia MIT permite a cualquiera descargarlo y usarlo sin pedir permiso. Sin embargo, su tamaño lo aleja del PC doméstico, y ejecutarlo en casa exige equipos de varios miles de euros.
Su lanzamiento marca también una paradoja de esta nueva era: mientras Google guarda su mejor modelo bajo llave, DeepSeek regala el suyo, pero hace falta un superordenador para aprovecharlo del todo.
