La actualización del modelo
DeepSeek ha publicado V4.1-Flash-1017 en Hugging Face con licencia MIT. Su ficha de modelo lo describe como una actualización menor de V4.1-Flash, con mejoras en razonamiento, programación, tareas agénticas y pruebas visuales, y dice que reduce tanto el tiempo de ejecución de las tareas como la longitud de salida. La ventana de contexto es de un millón de tokens; DeepSeek recomienda temperatura 1,0, top_p 1,0 y un máximo de salida de al menos 256.000 tokens.
Las cifras de la empresa, que son suyas, sitúan al punto de control por delante de su antecesor en todas las pruebas publicadas. En Humanity’s Last Exam sin herramientas obtiene 42,6 frente a 36,8. En Terminal-Bench 4.0 logra 42,3 frente a 31,2, y en ProgramBench 29,1 frente a 20,3: saltos de once y nueve puntos, mucho para un punto de control descrito como menor. DeepSWE v1.1 pasa de 74,2 a 77,0, NL2Repo-Bench de 65,4 a 68,2, Automation-Bench de 54,8 a 60,5 y Apex Bench de 64,6 a 72,1. La ficha compara además el modelo con Kimi K3, GLM-5.3, GPT-5.6 Sol y Claude Opus 5.
Un número no encaja. El anuncio de septiembre de DeepSeek describía V4.1-Flash como una mezcla de expertos de 552.000 millones de parámetros, con 8.000 millones activos para la entrada y 16.000 millones para la salida. Los metadatos de tensores del repositorio de Hugging Face para el punto de control 1017 suman 763.000 millones de parámetros entre precisiones mezcladas, lo que es otra contabilidad y no otro modelo, y la empresa no ha conciliado públicamente ambas cifras.
El cambio que nadie tiene que hacer
El cambio de más calado es operativo. La documentación de la API indica que deepseek-flash lo sirve ahora V4.1-Flash-1017 y que la forma de llamarlo no cambia. Los nombres heredados deepseek-v4-flash y deepseek-v4-flash-vision-exp quedan retirados; las peticiones a ellos se encaminan al nuevo punto de control y se facturan al precio de Flash.
Para quien tenga ese punto final en producción, el modelo de debajo cambió sin paso de migración, sin cadena de versión y sin opción de aceptarlo. Es cómodo y es también lo que hace difícil reproducir un resultado del mes pasado.
Un buscador con contador
Junto al modelo, DeepSeek ha documentado una API de búsqueda y recuperación construida sobre su propio buscador. Search devuelve resultados estructurados para una consulta; Fetch recupera una única página y la devuelve en Markdown. Ambos son puntos finales JSON en api.deepseek.com con autenticación estándar por token.
Cada uno cuesta 0,75 dólares por cada 1.000 peticiones con éxito, y DeepSeek solo factura las respuestas HTTP 200 que devuelven algo: las peticiones fallidas, los resultados vacíos y los tiempos de espera no se cobran, y pedir más resultados con el parámetro count no cambia el precio. Cada punto final permite cinco peticiones por segundo a nivel de cuenta, con cuotas independientes, y Fetch añade un límite por dominio; pasarse devuelve un 429.
El periodo gratuito es la parte con fecha. Las llamadas a herramientas del lado del servidor hechas desde DeepSeek Harness, Claude Code o Codex son gratis ahora, y la facturación por petición empieza a medianoche, hora de Pekín, del 1 de noviembre de 2026.
Qué vigilar
Dos cosas. Si evaluadores independientes reproducen las mejoras del 1017, porque todas las cifras anteriores son de DeepSeek. Y qué ocurre con el uso el 1 de noviembre, cuando una capa de recuperación gratuita dentro de tres entornos de programación muy usados empiece a costar dinero por petición.
