DeepSeek-V4.1-Flash-1017: novedades, hardware necesario, cómo usarlo gratis

Promete mejor razonamiento y programación, y reduce el tiempo y la longitud de sus respuestas.

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 es el último lanzamiento de DeepSeek. Según la ficha del modelo, tiene 763.2 mil millones de parámetros, pero solo 228.1 mil millones están activos por cada token gracias a un diseño de mezcla de expertos. La ventana de contexto llega a un millón de tokens, muy por encima de la mayoría de los modelos abiertos. Todos los pesos se publican con licencia MIT, así que puedes descargarlos de Hugging Face y ejecutarlos tú mismo si tienes el hardware.

Esta versión es una actualización menor de DeepSeek-V4.1-Flash, pero la ficha del modelo dice que aporta mejoras sustanciales en razonamiento, programación, tareas de agente y pruebas visuales. También reduce el tiempo que tarda en terminar una tarea y la longitud de lo que genera, lo que supone un menor coste de cálculo. Estos cambios mejoran la relación entre rendimiento y coste en muchas aplicaciones de tipo agente.

El equipo de DeepSeek informa de varias cifras de pruebas. En el test HLE sin herramientas, el modelo obtiene 42.6, frente a 36.8 en la versión anterior. Terminal‑Bench 4.0 sube a 42.3 desde 31.2. ProgramBench, que mide la capacidad de programar, pasa a 29.1 frente a 20.3 antes. En la prueba visual BabyVision con herramientas llega a 92.5, superando el 89.6 de su predecesor. Estas cifras apuntan a mejoras constantes en varios ámbitos.

Según la ficha, el modelo destaca en razonamiento, programación y tareas visuales, y funciona más rápido con respuestas más cortas. El contexto de un millón de tokens es una clara ventaja para trabajos largos. Sin embargo, la demanda de memoria es enorme: a 4 bits de precisión sigue necesitando unos 465 GB para un contexto de 8K, y ningún equipo doméstico de nuestra lista puede alojarlo por completo. Así que, aunque sus capacidades impresionan, el requisito de hardware es un gran límite.

Si eres investigador y necesitas una ventana de contexto enorme, o desarrollador y creas agentes autónomos que se benefician de un mejor razonamiento y programación, este modelo puede encajarte. También sirve para quien quiere pesos abiertos y gratis y está listo para asumir la demanda de memoria. Para aficionados sin hardware de gama alta, el tamaño puede ser prohibitivo, pero la licencia MIT permite experimentar con recursos en la nube si lo prefieres.

¿Qué necesitas para ejecutarlo en casa? A 4 bits ocupa unos 465 gigabytes de memoria. Ningún equipo doméstico de nuestra lista lo aloja por completo.

Todavía no hay una API gratuita. Los pesos son abiertos: puedes descargarlos de Hugging Face con licencia MIT. Arena aún no lo ha clasificado: añadiremos la puntuación en cuanto lleguen los votos.

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