Model Releases
DeepSeek-V4: El Nuevo Estándar en Modelos Abiertos de IA (2026)
DeepSeek lanza V4-Pro y V4-Flash con un contexto de 1M tokens y precios disruptivos.
24 de abril de 2026
Model ReleaseDeepSeek-V4
Introducción
DeepSeek ha redefinido el panorama de la inteligencia artificial con el lanzamiento de su modelo V4 en abril de 2026. Este nuevo modelo representa un hito histórico en la carrera tecnológica global, desafiando a los gigantes estadounidenses con una arquitectura de MoE masiva y un contexto de 1 millón de tokens. Su disponibilidad como open-source y su estrategia de precios agresiva marcan un antes y un después para el ecosistema de desarrollo. La compañía ha posicionado a V4 como una respuesta directa a la necesidad de modelos de alto rendimiento que no dependan exclusivamente de proveedores occidentales.
El lanzamiento de V4 coincide con un aumento significativo en la competencia entre China y Estados Unidos en el sector de la IA. Al ofrecer versiones tanto Pro como Flash, DeepSeek demuestra su compromiso con la eficiencia y la accesibilidad. Este modelo no solo busca competir en métricas de rendimiento, sino también en la democratización del acceso a modelos de gran escala. Para los ingenieros, esto significa nuevas oportunidades para construir aplicaciones de IA más robustas y económicas.
La importancia de este lanzamiento radica en la transparencia y la capacidad de integración. Al ser open-source, los desarrolladores pueden inspeccionar el código y optimizar el modelo para hardware específico. Esto contrasta con los modelos cerrados que limitan la investigación y el fine-tuning. La fecha de lanzamiento del 24 de abril de 2026 marca un punto de inflexión en la disponibilidad de tecnología de punta para la comunidad técnica global.
- Lanzamiento histórico en abril de 2026.
- Competencia directa con modelos closed-source.
- Enfoque en open-source y transparencia.
Características Clave y Arquitectura
El modelo se divide en dos variantes principales diseñadas para diferentes necesidades de rendimiento y costo: V4-Pro y V4-Flash. V4-Pro cuenta con 1.6T de parámetros totales y 49B activos, mientras que V4-Flash utiliza 284B totales con 13B activos. Ambos soportan un contexto de 1M tokens y un output máximo de 384K tokens. La arquitectura MoE permite eficiencia sin sacrificar capacidad de razonamiento, lo que es crucial para aplicaciones en tiempo real.
La optimización de hardware es otro aspecto destacado. El modelo ha sido entrenado y optimizado para ser compatible con chips de Huawei, lo que reduce la latencia y los costos de inferencia en infraestructuras de la región asiática. Además, el soporte para múltiples modos de pensamiento incluye un thinking mode por defecto, ideal para tareas complejas que requieren razonamiento paso a paso.
La compatibilidad técnica es robusta. El modelo soporta el formato API de OpenAI y Anthropic, facilitando la migración de flujos de trabajo existentes. También incluye soporte nativo para JSON output, Tool Calls y Chat Prefix Completion en beta. Estas características son vitales para la integración en pipelines de automatización y agentes de IA autónomos.