Nuevos Modelos 2026-08-13

DeepSeek publicó su modelo insignia sin anunciarlo: los mismos 1,6 billones de parámetros, cinco veces la puntuación en agentes

La noche del miércoles en Pekín, la documentación de la API de DeepSeek pasó en silencio de la versión preliminar de V4-Pro a una compilación llamada DeepSeek-V4-Pro-0813. No hubo entrada de blog ni acto de presentación. Es la primera versión terminada del modelo insignia que estaba en vista previa desde el 24 de abril, y la arquitectura no cambió: 1,6 billones de parámetros en una mezcla de expertos, unos 49.000 millones activos por token, un millón de tokens de contexto y licencia MIT. Todo se movió en el entrenamiento posterior, y se movió sobre todo donde trabajan los agentes. Según las cifras del propio DeepSeek, DeepSWE pasa de 12,8 a 62,7, Terminal Bench de 72,1 a 87,9, Cybergym de 52,7 a 83,3 y NL2Repo de 38,5 a 61,5. La API habla ahora también los protocolos Responses y Anthropic, de modo que encaja en Codex y Claude Code sin capa intermedia. El precio se mantiene en 3 yuanes por millón de tokens de entrada y 6 por millón de salida, con una nota de la empresa que avisa de una subida importante dentro de poco.

Por qué importaLo interesante no es el tamaño, porque el tamaño no ha cambiado. Un modelo que en abril sacaba 12,8 en una prueba de programación con agentes saca 62,7 en agosto con el mismo número de parámetros y otro entrenamiento posterior. Eso indica que casi todo el margen que queda en agentes está en el método de entrenamiento, no en cuántos pesos puedas costear. Para quien paga por hacer funcionar un agente de programación, la cifra práctica es la factura: unos 0,84 dólares por millón de tokens de salida, menos de una séptima parte de lo que cobra la frontera cerrada, y con una licencia MIT que permite alojarlo uno mismo. DeepSeek ha advertido en el mismo sitio de que ese precio no se va a quedar ahí.

#Programación #Agentes IA

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