Mercado de modelos

DeepSeek-V4-Flash es la variante ligera y rentable de la serie DeepSeek-V4. Si bien conserva la capacidad de contexto ultralargo de 1 millón de tokens, ofrece servicios API más rápidos y económicos gracias a un menor número de parámetros y activaciones.

DeepSeek-V4-Pro es la variante insignia de la serie DeepSeek-V4, construida sobre una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con parámetros totales a escala de billones y una ventana de contexto ultralarga de 1 millón de tokens. Alcanza un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto en capacidades de agente, conocimiento del mundo y razonamiento: llega al nivel de mejor de su clase en las pruebas de rendimiento de codificación de agente, supera significativamente a otros modelos de código abierto en las evaluaciones de conocimiento del mundo y ofrece resultados de razonamiento de primer nivel en tareas de matemáticas, STEM y codificación competitiva, comparables a los de los principales modelos de código cerrado.

La versión DeepSeek-R1 con peso 0528 ha mejorado significativamente la profundidad de sus capacidades de razonamiento e inferencia.

DeepSeek-V3.2 es un modelo que logra un excelente equilibrio entre eficiencia computacional y capacidades de razonamiento y de agente excepcionales. Sus principales innovaciones técnicas incluyen: Atención Dispersa de DeepSeek (DSA): Este novedoso mecanismo de atención eficiente reduce significativamente la complejidad computacional manteniendo en gran medida el rendimiento del modelo, destacando especialmente en escenarios de procesamiento de contexto extenso. Marco de Aprendizaje por Refuerzo Escalable: Mediante la adopción de protocolos avanzados de RL y un aumento sustancial de los recursos computacionales posteriores al entrenamiento, DeepSeek-V3.2 alcanza un rendimiento general comparable al de GPT-5. Cabe destacar que su variante de alto rendimiento computacional, DeepSeek-V3.2-Speciale, supera a GPT-5 e iguala a Gemini-3.0-Pro en tareas de razonamiento, llegando incluso a obtener la medalla de oro en competiciones como la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) y la Olimpiada Internacional de Informática (IOI) de 2025. Pipeline de síntesis de tareas para agentes a gran escala: un enfoque innovador para la generación de datos sintéticos que produce sistemáticamente grandes cantidades de datos de entrenamiento de alta calidad, lo que permite un post-entrenamiento de agentes más escalable y mejora las capacidades de cumplimiento y generalización del modelo en entornos interactivos complejos.