El 17 de octubre de 2026, la empresa china de IA DeepSeek publicó "DeepSeek-V4.1-Flash-1017", una versión actualizada de su modelo ligero "V4.1 Flash". El "1017" del nombre indica la fecha de publicación. Desde ese mismo día, la web, la aplicación y la API de DeepSeek pasaron a usar la nueva versión. Al mismo tiempo, la compañía abrió al público por primera vez la "Search & Fetch API", que permite a desarrolladores externos usar el motor de búsqueda que ha creado ella misma.
Qué cambia con V4.1-Flash-1017
DeepSeek resume así lo que caracteriza a esta actualización: "mejores resultados en las evaluaciones, tareas terminadas más rápido y respuestas más cortas". Según la empresa, el modelo recibió un entrenamiento adicional con "aprendizaje por refuerzo", un método en el que el modelo mejora a base de prueba y error, guiándose por los resultados que él mismo produce.
En la API, el nombre del modelo sigue siendo "deepseek-flash", y simplemente pasa a apuntar a la nueva versión. DeepSeek indica que ni la forma de llamar a la API ni el precio cambian. Para obtener el mejor rendimiento, recomienda usar la versión 0.2.1-rc.1 o posterior de "DeepSeek Harness", su software para agentes.
Los pesos del modelo (los datos del modelo ya entrenado) también se publicaron en Hugging Face y ModelScope. La licencia es MIT, que permite usarlo libremente incluso con fines comerciales. Según la ficha del modelo en Hugging Face, tiene 763.000 millones (763B) de parámetros en total, y la cantidad que puede leer de una vez (contexto) es de 1 millón de tokens.
Resultados de las evaluaciones
Estos son los principales resultados publicados por DeepSeek. Todos los midió la propia DeepSeek, y los modelos con los que se compara son GPT-5.6 Sol de OpenAI, Claude Opus 5 de Anthropic, Kimi K3 de Moonshot y GLM-5.3 de Z.ai.
- DeepSWE v1.1 (desarrollo de software): 77,0. La versión anterior obtenía 74,2, y es la cifra más alta entre los modelos comparados (Claude Opus 5 logra 74,0 y GPT-5.6 Sol, 73,0)
- Terminal-Bench 4.0 (manejo de comandos): 42,3. La versión anterior obtenía 31,2. No alcanza el 51,8 de Claude Opus 5
- HLE (problemas difíciles de nivel experto, sin herramientas): 42,6. La versión anterior obtenía 36,8. Claude Opus 5 logra 56,3 y GPT-5.6 Sol, 44,5
- Apex Bench v1.1: 72,1. La versión anterior obtenía 64,6, y es la cifra más alta entre los modelos comparados
La empresa explica que Terminal-Bench 4.0 se midió con el sistema de Claude Code, y DeepSWE v1.1, con un sistema llamado Mini-SWE-V2. Aunque en algunas evaluaciones de programación como DeepSWE obtiene la cifra más alta entre los modelos comparados, en otras evaluaciones de programación de la misma tabla, como ProgramBench (29,1, frente a 37,0 de Claude Opus 5) o NL2Repo-Bench (68,2, frente a 75,3), así como en los problemas difíciles y en el manejo de comandos, queda por detrás de Claude Opus 5.
La "Search & Fetch API", para usar el buscador propio de DeepSeek
La Search & Fetch API, abierta al mismo tiempo, permite a los desarrolladores llamar desde sus propias aplicaciones o agentes de IA al motor de búsqueda que DeepSeek ha desarrollado. Tiene dos funciones: "Search", para hacer búsquedas en la web, y "Fetch", para obtener el contenido de una página concreta.
- Precio: 0,75 dólares por cada 1.000 solicitudes completadas con éxito
- Límites: hasta 5 solicitudes por segundo tanto en Search como en Fetch (Fetch tiene además un límite por sitio web)
- Periodo gratuito: si se usa como herramienta del lado del servidor de DeepSeek desde DeepSeek Harness, Claude Code o Codex, es gratis hasta que empiece el cobro, a las 0:00 del 1 de noviembre de 2026, hora de Pekín (la 1:00 del mismo día, hora de Japón). Si se llama directamente a la API, se cobra desde el principio
No hay indicaciones específicas sobre su uso desde Japón ni sobre la calidad de las búsquedas en japonés.
El punto de vista de CoAI
DeepSeek ha vuelto a mantener su línea de mejorar el rendimiento sin cambiar el precio y de publicar los pesos con licencia MIT. Según la empresa, en algunas evaluaciones de programación como DeepSWE supera a los mejores modelos de otras compañías, lo que lo convierte en una opción sólida para los desarrolladores que quieren encargar programación a la IA con un coste contenido. La apertura de su propia API de búsqueda puede verse como un paso para que se puedan crear agentes de IA con búsqueda integrada usando los servicios de una sola empresa.
Por otro lado, las cifras de las evaluaciones las midió la propia DeepSeek. En otras evaluaciones de programación, en los problemas difíciles y en el manejo de comandos hay diferencias, así que, para usarlo en el trabajo, conviene probarlo antes con las tareas propias y decidir después. Si se usa la API de DeepSeek, también hay que revisar las condiciones de uso, por ejemplo dónde se procesan los datos enviados.
Fuentes
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017: Wish-Driven Programming Made Real (DeepSeek API Docs)
- Change Log (DeepSeek API Docs)
- Search & Fetch (DeepSeek API Docs)
- deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face)
- Deepseek V4.1 Flash 1017 beats larger rivals in agentic tasks while once again massively cutting per-task costs (The Decoder)
