{"id":19221,"date":"2026-09-10T22:35:08","date_gmt":"2026-09-11T02:35:08","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.glbgpt.com\/?p=19221"},"modified":"2026-09-10T22:35:09","modified_gmt":"2026-09-11T02:35:09","slug":"deepseek-v4-1-flash-review","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.glbgpt.com\/es\/hub\/deepseek-v4-1-flash-review","title":{"rendered":"An\u00e1lisis r\u00e1pido de DeepSeek V4.1: pruebas de rendimiento, precios y novedades"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>DeepSeek V4.1 Flash es la versi\u00f3n de DeepSeek lanzada el 10 de septiembre de 2026, que incorpora la entrada nativa de im\u00e1genes, un menor consumo de memoria cach\u00e9, puntuaciones m\u00e1s altas de los agentes seg\u00fan los datos facilitados por los proveedores y tarifas de API m\u00e1s bajas.<\/strong> Es ideal para desarrolladores que ejecutan agentes con un gran volumen de trabajo o con gran cantidad de datos de entrada. La principal salvedad: DeepSeek ha ejecutado las pruebas de rendimiento publicadas, y V4 Pro sigue liderando determinadas pruebas de razonamiento de vanguardia.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img alt=\"\" fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"547\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-10-1024x547.png\" class=\"wp-image-19223\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-10-1024x547.png 1024w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-10-300x160.png 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-10-768x410.png 768w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-10-18x10.png 18w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-10-1536x820.png 1536w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-10-2048x1094.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-3e41869c wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-vivid-cyan-blue-to-vivid-purple-gradient-background has-text-color has-background has-link-color wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home\/deepseek-v4-1-flash?inviter=hub_popup&amp;login=1\"><strong>Prueba DeepSeek en GlobalGPT<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<nav aria-label=\"En esta rese\u00f1a\" style=\"box-sizing:border-box;margin:28px 0;padding:20px;border:1px solid #d4ddda;border-top:4px solid #326c55;border-radius:8px;background:#fbfcfb\"><strong style=\"display:block;color:#203b30;font-size:18px;line-height:1.4\">En esta rese\u00f1a<\/strong><ol style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(240px,1fr));gap:8px 28px;margin:14px 0 0;padding-left:22px;line-height:1.55\"><li><a href=\"#what-is-deepseek-v41-flash\" style=\"color:#285b48\">Descripci\u00f3n general de los modelos<\/a><\/li><li><a href=\"#whats-new\" style=\"color:#285b48\">Arquitectura y cach\u00e9<\/a><\/li><li><a href=\"#benchmarks\" style=\"color:#285b48\">Pruebas de rendimiento oficiales<\/a><\/li><li><a href=\"#pricing\" style=\"color:#285b48\">Precios API<\/a><\/li><li><a href=\"#api-vision-limits\" style=\"color:#285b48\">API, visi\u00f3n y l\u00edmites<\/a><\/li><li><a href=\"#flash-vs-pro\" style=\"color:#285b48\">Flash frente a V4 Pro<\/a><\/li><li><a href=\"#developer-reactions\" style=\"color:#285b48\">Reacciones de los desarrolladores<\/a><\/li><li><a href=\"#access\" style=\"color:#285b48\">V\u00edas de acceso<\/a><\/li><li><a href=\"#who-should-use\" style=\"color:#285b48\">\u00bfQui\u00e9n deber\u00eda utilizarlo?<\/a><\/li><li><a href=\"#verdict\" style=\"color:#285b48\">Veredicto<\/a><\/li><li><a href=\"#faq\" style=\"color:#285b48\">PREGUNTAS FRECUENTES<\/a><\/li><\/ol><\/nav>\n\n\n\n<h2 id=\"what-is-deepseek-v41-flash\" class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es el firmware DeepSeek V4.1?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">DeepSeek V4.1 Flash es un modelo multimodal de peso abierto dise\u00f1ado para la codificaci\u00f3n, el uso de herramientas, la comprensi\u00f3n visual y los flujos de trabajo de agentes con contextos extensos. DeepSeek lo lanz\u00f3 el 10 de septiembre de 2026 y publica los pesos como <code>DeepSeek-V4.1-Flash<\/code>, y expone el modelo alojado a trav\u00e9s del <code>deepseek-flash<\/code> Nombre de la API.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta versi\u00f3n es importante porque supone algo m\u00e1s que una simple mejora en las puntuaciones de los benchmarks. Flash admite texto e im\u00e1genes, ofrece una ventana de contexto de un mill\u00f3n de tokens y reduce considerablemente la memoria necesaria para su cach\u00e9 de clave-valor. Adem\u00e1s, DeepSeek ha rebajado las tarifas de su API alojada en comparaci\u00f3n con la tarifa V4 Pro anterior. Esta combinaci\u00f3n aborda un cuello de botella pr\u00e1ctico: mantener asequibles los agentes de ejecuci\u00f3n prolongada cuando se acumulan las indicaciones, el contexto del repositorio, las capturas de pantalla y el historial de herramientas.<\/p>\n\n\n\n<section aria-label=\"Especificaciones clave de la memoria flash DeepSeek V4.1\" style=\"box-sizing:border-box;margin:26px 0;padding:0;border-top:2px solid #326c55\"><div style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(180px,1fr));gap:1px;background:#d6dfdb;border:1px solid #d6dfdb\"><div style=\"box-sizing:border-box;padding:16px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#68766f;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Modelo de API<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:5px;color:#203b30;font-size:18px\"><code>deepseek-flash<\/code><\/strong><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;padding:16px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#68766f;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Contexto<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:5px;color:#203b30;font-size:18px\">1 mill\u00f3n de tokens<\/strong><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;padding:16px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#68766f;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Potencia m\u00e1xima<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:5px;color:#203b30;font-size:18px\">384 000 tokens<\/strong><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;padding:16px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#68766f;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Entrada \/ salida<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:5px;color:#203b30;font-size:18px\">Texto + imagen \/ texto<\/strong><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;padding:16px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#68766f;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Arquitectura<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:5px;color:#203b30;font-size:18px\">Red troncal 552B del Ministerio de Educaci\u00f3n<\/strong><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;padding:16px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#68766f;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Pesos<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:5px;color:#203b30;font-size:18px\">Licencia MIT<\/strong><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El modo \u00abThinking\u00bb est\u00e1 activado por defecto, aunque tambi\u00e9n est\u00e1 disponible el modo \u00abnon-thinking\u00bb. Se admiten la salida en formato JSON y las llamadas a herramientas. DeepSeek tambi\u00e9n ofrece compatibilidad con las API \u00abResponses\u00bb y \u00abAnthropic\u00bb, lo que reduce el trabajo de migraci\u00f3n para las aplicaciones que ya est\u00e1n estructuradas en torno a esas interfaces.<\/p>\n\n\n\n<aside aria-label=\"Advertencia sobre el enrutamiento del modelo\" style=\"box-sizing:border-box;margin:24px 0;padding:18px;border:1px solid #e3c78a;border-radius:8px;background:#fff8e8;color:#4f442c;line-height:1.65\"><strong style=\"display:block;margin-bottom:4px;color:#6e5118\">Cambio en la ruta: compru\u00e9balo ahora<\/strong>DeepSeek afirma que a partir de <strong>14 de septiembre de 2026 a las 04:00 UTC<\/strong>, solicitudes enviadas a <code>deepseek-v4-pro<\/code> Se redirigir\u00e1 a la versi\u00f3n V4.1 Flash a precios de Flash hasta que se lance la versi\u00f3n V4.1 Pro. Versi\u00f3n anterior <code>deepseek-v4-flash<\/code> y <code>deepseek-v4-flash-vision-exp<\/code> Los alias ya redirigen a Flash V4.1. Basad las evaluaciones en resultados anteriores y volved a comprobar los flujos de trabajo de producci\u00f3n en funci\u00f3n de este cambio.<\/aside>\n\n\n\n<h2 id=\"whats-new\" class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 novedades presenta la versi\u00f3n 4.1 de DeepSeek Flash?<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Una infraestructura central 552B MoE con capacidad de c\u00e1lculo asim\u00e9trica<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seg\u00fan la <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/DeepSeek-V4.1-Flash\/blob\/main\/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf\">Informe t\u00e9cnico DeepSeek V4.1<\/a>, el modelo utiliza una estructura base de \u00abmezcla de expertos\u00bb con 552 000 millones de par\u00e1metros, que incluye un codificador causal de 20 capas y un decodificador de 20 capas. El recuento total de par\u00e1metros no corresponde a la cantidad utilizada para cada token: DeepSeek registra aproximadamente 8 000 millones de par\u00e1metros activos durante el rellenado previo y 16 000 millones durante la decodificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ese dise\u00f1o asim\u00e9trico asigna diferentes presupuestos de computaci\u00f3n a las fases de \u00abprefill\u00bb y \u00abgeneraci\u00f3n\u00bb. El \u00abprefill\u00bb es la etapa en la que se procesan la indicaci\u00f3n, los documentos, las im\u00e1genes y la conversaci\u00f3n previa; la decodificaci\u00f3n genera la respuesta token a token. El menor consumo de computaci\u00f3n activa durante el \u00abprefill\u00bb resulta especialmente relevante para las cargas de trabajo a escala de repositorio y de agentes de investigaci\u00f3n, que dedican una gran parte de sus recursos a la lectura antes de escribir.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Una cach\u00e9 KV mucho m\u00e1s peque\u00f1a<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El informe indica que el tama\u00f1o global de la cach\u00e9 KV es de <strong>890 bytes por token<\/strong>, aproximadamente una cuarta parte de la cach\u00e9 de V4 Flash en memoria de gran ancho de banda. Seg\u00fan DeepSeek, el requisito de cach\u00e9 persistente es aproximadamente una octava parte del de la generaci\u00f3n anterior. En un contexto de un mill\u00f3n de tokens, se trata de una caracter\u00edstica de implementaci\u00f3n m\u00e1s que de un detalle abstracto de la arquitectura: el tama\u00f1o de la cach\u00e9 influye en el n\u00famero de sesiones prolongadas que un servidor puede mantener y en la cantidad de memoria que consume cada una de ellas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/static.futureshareai.com\/glb_features\/deepseek-v41-report-figure1_894c1855b2884af9aa73419eebf62959.webp\" alt=\"Informe t\u00e9cnico de Flash DeepSeek V4.1: Figura 1 con barras de referencia de rendimiento y comparaci\u00f3n de la cach\u00e9 KV\" width=\"905\" height=\"1280\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">El informe de DeepSeek compara los par\u00e1metros de referencia de determinados agentes e indica un tama\u00f1o global de la cach\u00e9 KV de 890 bytes por token. Se trata de evaluaciones oficiales, no de una prueba independiente de GlobalGPT.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Entrada de im\u00e1genes nativas y preentrenamiento multimodal<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La versi\u00f3n 4.1 de Flash admite im\u00e1genes de forma nativa, en lugar de utilizar un punto final independiente de la marca Vision. DeepSeek afirma que el modelo se entren\u00f3 previamente con un corpus multimodal de 45 billones de tokens. En la pr\u00e1ctica, esto hace que las capturas de pantalla, los gr\u00e1ficos, las tablas escaneadas, los estados de la interfaz y las entradas de depuraci\u00f3n visual formen parte de la misma conversaci\u00f3n del agente que el c\u00f3digo y el texto.<\/p>\n\n\n\n<section aria-label=\"Mapa de capacidades de Flash del DeepSeek V4.1\" style=\"box-sizing:border-box;display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(210px,1fr));gap:12px;margin:24px 0\"><div style=\"box-sizing:border-box;padding:17px;border:1px solid #d8dfda;border-radius:8px;background:#fbfcfb\"><strong style=\"display:block;color:#285b48;font-size:16px\">M\u00e1s informaci\u00f3n por sesi\u00f3n<\/strong><p style=\"margin:7px 0 0;color:#52635b;font-size:14px;line-height:1.55\">Un contexto de 1 mill\u00f3n de tokens puede albergar grandes repositorios, conjuntos de documentos extensos y un historial ampliado del agente, siempre que no se supere el l\u00edmite combinado de entrada y salida.<\/p><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;padding:17px;border:1px solid #e1d6bd;border-radius:8px;background:#fffaf0\"><strong style=\"display:block;color:#765515;font-size:16px\">Ver pruebas gr\u00e1ficas<\/strong><p style=\"margin:7px 0 0;color:#605842;font-size:14px;line-height:1.55\">Los archivos de entrada en formato JPEG, PNG, GIF y WebP se pueden combinar con texto para la extracci\u00f3n de tablas, el an\u00e1lisis de capturas de pantalla y la respuesta visual a preguntas.<\/p><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;padding:17px;border:1px solid #ded4d7;border-radius:8px;background:#fcf8f9\"><strong style=\"display:block;color:#824154;font-size:16px\">Actuar mediante herramientas<\/strong><p style=\"margin:7px 0 0;color:#5c5054;font-size:14px;line-height:1.55\">La llamada a herramientas, la salida estructurada en formato JSON y el entrenamiento orientado a agentes hacen que el modelo sea adecuado para flujos de trabajo que deben inspeccionar, tomar decisiones y cambiar de estado.<\/p><\/div><\/section>\n\n\n\n<h2 id=\"benchmarks\" class=\"wp-block-heading\">Pruebas de rendimiento de DeepSeek V4.1: lo que revelan los resultados oficiales<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los principales argumentos a favor de V4.1 Flash de DeepSeek se centran en las pruebas de rendimiento de codificaci\u00f3n y de agentes. El proveedor evalu\u00f3 el modelo de instrucciones con un esfuerzo experimental de 100, presentado p\u00fablicamente como el esfuerzo m\u00e1ximo de razonamiento, utilizando <code>temperatura=1,0<\/code> y <code>top_p=0,95<\/code>. Las pruebas del agente de c\u00f3digo utilizaron entornos de prueba espec\u00edficos y un contexto de un mill\u00f3n de tokens; las pruebas del agente visual utilizaron el c\u00f3digo Claude con un contexto de 512 000 tokens.<\/p>\n\n\n\n<section aria-label=\"Cuadro de mando de referencia seg\u00fan el informe DeepSeek\" style=\"box-sizing:border-box;margin:26px 0\"><div style=\"display:flex;flex-wrap:wrap;justify-content:space-between;gap:8px 16px;padding:0 0 12px;border-bottom:2px solid #326c55\"><strong style=\"color:#203b30;font-size:18px\">Informe de referencia elaborado por el proveedor<\/strong><span style=\"color:#69766f;font-size:13px\">M\u00e1ximo esfuerzo; los indicadores var\u00edan seg\u00fan el punto de referencia<\/span><\/div><div style=\"overflow-x:auto\"><table style=\"width:100%;min-width:670px;border-collapse:collapse;font-size:14px;line-height:1.45\"><thead><tr style=\"background:#eef4f1;color:#203b30\"><th scope=\"col\" style=\"padding:12px;text-align:left;border-bottom:1px solid #cfdad5\">Punto de referencia<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #cfdad5\">V4.1 Flash<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #cfdad5\">V4 Pro<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #cfdad5\">V4 Flash<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:12px;text-align:left;border-bottom:1px solid #cfdad5\">L\u00edder<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:11px 12px;text-align:left;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">Codeforces <small style=\"display:block;color:#6d7872;font-weight:400\">valoraci\u00f3n<\/small><\/th><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5;background:#e9f5ef;font-weight:700;color:#235b43\">3471<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">3348<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">3289<\/td><td style=\"padding:11px 12px;border-bottom:1px solid #e3e8e5;color:#235b43\">V4.1 Flash<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:11px 12px;text-align:left;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">Terminal-Bench 2.1 <small style=\"display:block;color:#6d7872;font-weight:400\">Pass@1<\/small><\/th><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5;background:#e9f5ef;font-weight:700;color:#235b43\">90.6<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">87.9<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">82.7<\/td><td style=\"padding:11px 12px;border-bottom:1px solid #e3e8e5;color:#235b43\">V4.1 Flash<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:11px 12px;text-align:left;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">DeepSWE v1.1 <small style=\"display:block;color:#6d7872;font-weight:400\">resuelto<\/small><\/th><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5;background:#e9f5ef;font-weight:700;color:#235b43\">74.2<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">62.7<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">54.4<\/td><td style=\"padding:11px 12px;border-bottom:1px solid #e3e8e5;color:#235b43\">V4.1 Flash<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:11px 12px;text-align:left;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">CyberGym <small style=\"display:block;color:#6d7872;font-weight:400\">Pass@1<\/small><\/th><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5;background:#e9f5ef;font-weight:700;color:#235b43\">88.1<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">83.3<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">76.7<\/td><td style=\"padding:11px 12px;border-bottom:1px solid #e3e8e5;color:#235b43\">V4.1 Flash<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:11px 12px;text-align:left;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">Banco de automatizaci\u00f3n <small style=\"display:block;color:#6d7872;font-weight:400\">Pass@1<\/small><\/th><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5;background:#e9f5ef;font-weight:700;color:#235b43\">54.8<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">43.2<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">37.7<\/td><td style=\"padding:11px 12px;border-bottom:1px solid #e3e8e5;color:#235b43\">V4.1 Flash<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:11px 12px;text-align:left;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">GPQA Diamante <small style=\"display:block;color:#6d7872;font-weight:400\">Pass@1<\/small><\/th><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">90.9<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5;background:#fff2dc;font-weight:700;color:#765515\">92.4<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">89.9<\/td><td style=\"padding:11px 12px;border-bottom:1px solid #e3e8e5;color:#765515\">V4 Pro<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:11px 12px;text-align:left;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">HLE solo texto <small style=\"display:block;color:#6d7872;font-weight:400\">Pass@1<\/small><\/th><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">39.1<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5;background:#fff2dc;font-weight:700;color:#765515\">42.7<\/td><td style=\"padding:11px 12px;text-align:right;border-bottom:1px solid #e3e8e5\">37.8<\/td><td style=\"padding:11px 12px;border-bottom:1px solid #e3e8e5;color:#765515\">V4 Pro<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><p style=\"margin:11px 0 0;color:#5c6862;font-size:13px;line-height:1.55\">Fuente: Informe t\u00e9cnico DeepSeek V4.1, tabla 3. Cuanto mayor sea el valor, mejor, dentro de cada fila. Codeforces es una puntuaci\u00f3n; los dem\u00e1s valores mostrados utilizan las m\u00e9tricas denominadas del informe, expresadas en porcentajes. No se deben comparar magnitudes entre filas.<\/p><\/section>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/static.futureshareai.com\/glb_features\/deepseek-v41-benchmark-table3_d862349fb87f42a189f51d971ed97546.webp\" alt=\"Informe t\u00e9cnico DeepSeek: Tabla 3, en la que se compara el modelo V4.1 Flash con el V4 Pro, el V4 Flash y otros modelos\" width=\"905\" height=\"1280\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Tabla oficial DeepSeek n.\u00ba 3 con esfuerzo m\u00e1ximo. Las puntuaciones se basan en diferentes m\u00e9tricas de referencia y no representan pruebas independientes de GlobalGPT.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este patr\u00f3n resulta \u00fatil, pero es m\u00e1s limitado que una afirmaci\u00f3n generalizada de que se trata de un \u201cmejor modelo\u201d. V4.1 Flash supera a V4 Pro en las cinco filas de programaci\u00f3n, terminales, seguridad y automatizaci\u00f3n que se muestran arriba. V4 Pro sigue por delante en GPQA Diamond y en el subconjunto de solo texto de \u00abHumanity\u2019s Last Exam\u00bb. Los desarrolladores que comparen una lista m\u00e1s amplia de candidatos para programaci\u00f3n pueden utilizar nuestro <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/best-ai-model-for-coding\/\">Gu\u00eda sobre el mejor modelo de IA para la programaci\u00f3n<\/a>, pero la evaluaci\u00f3n a nivel de aplicaci\u00f3n sigue siendo m\u00e1s importante que una sola tabla.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El esfuerzo de razonamiento tambi\u00e9n influye en el coste y el resultado. En el informe de DeepSeek, al aumentar el esfuerzo experimental de 25 a 100, la puntuaci\u00f3n de DeepSWE v1.1 pas\u00f3 de 66,0 a 74,2 y la de Terminal-Bench 2.1, de 82,4 a 90,6, mientras que se consum\u00edan aproximadamente 2,5 veces m\u00e1s tokens de salida. Las ocho configuraciones de agentes del informe tambi\u00e9n produjeron resultados sustancialmente diferentes a partir del mismo punto de control, por lo que la elecci\u00f3n del marco forma parte del sistema medido.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">DeepSeek se\u00f1ala que la robustez ante entradas extremas no est\u00e1 totalmente caracterizada. El informe se\u00f1ala que los errores de selecci\u00f3n de CSA2 y la reconstrucci\u00f3n aproximada del estado mediante atenci\u00f3n de ventana deslizante pueden reducir la capacidad en casos l\u00edmite fuera del conjunto de pruebas. Tambi\u00e9n reconoce que sigue habiendo una brecha en el razonamiento de vanguardia m\u00e1s complejo y en las tareas de casos extremos. Estas salvedades deben tenerse en cuenta al interpretar las puntuaciones principales.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dos tareas reproducibles para evaluar Flash V4.1<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las siguientes tareas eval\u00faan comportamientos concretos sin presentar como evidencia una indicaci\u00f3n no ejecutada. Utiliza la indicaci\u00f3n exacta, conserva en tu registro la configuraci\u00f3n del modelo y del esfuerzo, y punt\u00faa la respuesta seg\u00fan los criterios indicados. Los resultados de una ejecuci\u00f3n deben registrarse como una observaci\u00f3n con fecha, no como un punto de referencia general.<\/p>\n\n\n\n<section aria-label=\"Tarea de prueba de extracci\u00f3n de la mesa de visi\u00f3n\" style=\"box-sizing:border-box;margin:26px 0;border:1px solid #d5dfda;border-radius:8px;overflow:hidden;background:#fff\"><header style=\"padding:17px 19px;background:#eef5f1;border-bottom:1px solid #d5dfda\"><span style=\"display:block;color:#326c55;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Tarea de prueba 1 \u00b7 Visi\u00f3n y salida estructurada<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:4px;color:#203b30;font-size:19px\">Extraer cuatro filas de una tabla oficial de referencias<\/strong><\/header><div style=\"padding:18px 19px\"><p style=\"margin:0 0 13px;color:#4f5d56;line-height:1.6\"><strong>Tarea:<\/strong> Adjunta la imagen oficial de la Tabla 3 que se muestra arriba y pide al modelo que devuelva un subconjunto peque\u00f1o y auditable en formato JSON estricto.<\/p><pre style=\"box-sizing:border-box;max-width:100%;overflow:auto;margin:0;padding:16px;border-radius:6px;background:#17231f;color:#e5f0eb;font:13px\/1.55 Consolas,Monaco,monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-word\">Lee la tabla de resultados de pruebas comparativas del informe t\u00e9cnico DeepSeek adjunta. Devuelve \u00fanicamente un objeto JSON con esta estructura de primer nivel exacta:\n{\n  \"Codeforces\": {\"DeepSeek V4.1 Flash\": ..., \"DeepSeek V4 Pro\": ..., \"DeepSeek V4 Flash\": ..., \"leader\": \"...\"},\n  \"Terminal-Bench 2.1\": {\"DeepSeek V4.1 Flash\": ..., \"DeepSeek V4 Pro\": ..., \"DeepSeek V4 Flash\": ..., \"leader\": \"...\"},\n  \"DeepSWE v1.1\": {\"DeepSeek V4.1 Flash\": ..., \"DeepSeek V4 Pro\": ..., \"DeepSeek V4 Flash\": ..., \"leader\": \"...\"},\n  \"GPQA Diamond\": {\"DeepSeek V4.1 Flash\": ..., \"DeepSeek V4 Pro\": ..., \"DeepSeek V4 Flash\": ..., \"l\u00edder\": \"...\"}\n}\n\nExtrae \u00fanicamente estas cuatro filas. Conserva cada n\u00famero exactamente tal y como aparece. No deduzcas valores ilegibles o que falten; utiliza \u00abnull\u00bb en su lugar. Elige \u00abl\u00edder\u00bb seg\u00fan el valor num\u00e9rico m\u00e1s alto de cada fila.<\/pre><div style=\"margin-top:15px;padding-top:14px;border-top:1px solid #e0e6e3\"><strong style=\"display:block;color:#203b30\">Criterios de aprobaci\u00f3n<\/strong><ul style=\"margin:8px 0 0;padding-left:21px;color:#4f5d56;line-height:1.6\"><li>JSON v\u00e1lido, sin texto adicional y con exactamente cuatro filas solicitadas.<\/li><li>Los valores son 3471 \/ 3348 \/ 3289; 90,6 \/ 87,9 \/ 82,7; 74,2 \/ 62,7 \/ 54,4; y 90,9 \/ 92,4 \/ 89,9.<\/li><li>El V4.1 Flash encabeza las tres primeras filas; el V4 Pro encabeza el GPQA Diamond.<\/li><li>No se inventan valores ilegibles ni valores que falten.<\/li><\/ul><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section aria-label=\"Tarea de prueba de depuraci\u00f3n de concurrencia en TypeScript\" style=\"box-sizing:border-box;margin:26px 0;border:1px solid #e1d6bd;border-radius:8px;overflow:hidden;background:#fff\"><header style=\"padding:17px 19px;background:#fff8e8;border-bottom:1px solid #e1d6bd\"><span style=\"display:block;color:#765515;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Tarea de prueba 2 \u00b7 Programaci\u00f3n y cumplimiento de restricciones<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:4px;color:#4f3f20;font-size:19px\">Buscar una carrera en una funci\u00f3n auxiliar de concurrencia de TypeScript<\/strong><\/header><div style=\"padding:18px 19px\"><p style=\"margin:0 0 13px;color:#5e5747;line-height:1.6\"><strong>Tarea:<\/strong> diagnosticar la carrera, mantener la API p\u00fablica, crear un parche m\u00ednimo y dise\u00f1ar una prueba para comprobar la concurrencia y el orden de los resultados.<\/p><pre style=\"box-sizing:border-box;max-width:100%;overflow:auto;margin:0;padding:16px;border-radius:6px;background:#20211f;color:#f3efe3;font:13px\/1.55 Consolas,Monaco,monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-word\">Est\u00e1s revisando una funci\u00f3n auxiliar de concurrencia de TypeScript. Est\u00e1 dise\u00f1ada para ejecutar como m\u00e1ximo `limit` tareas a la vez, conservar el orden de los resultados y rechazar la operaci\u00f3n si alguna tarea falla.\n\n```ts\nexport async function mapLimit(\n  items: T[],\n  limit: number,\n  fn: (item: T, index: number) =&gt; Promise,\n): Promise {\n  const results = new Array(items.length);\n  let next = 0;\n\n  async function worker() {\n    while (next &lt; items.length) {\n const index = next;\n await Promise.resolve();\n next++;\n      results[index] = await fn(items[index], index);\n    }\n  }\n\n  await Promise.all(\n    Array.from({ length: Math.min(limit, items.length) }, worker),\n  );\n  return results;\n}\n```\n\nDevuelve exactamente tres secciones:\n1. Causa ra\u00edz\n2. Diferencia unificada m\u00ednima\n3. Una prueba de regresi\u00f3n de Vitest que mida la concurrencia m\u00e1xima y el orden de los resultados\n\nNo redise\u00f1es la API. Adem\u00e1s, rechaza `limit &lt;= 0` con `RangeError`.<\/pre><div style=\"margin-top:15px;padding-top:14px;border-top:1px solid #e6dfcf\"><strong style=\"display:block;color:#4f3f20\">Criterios de aprobaci\u00f3n<\/strong><ul style=\"margin:8px 0 0;padding-left:21px;color:#5e5747;line-height:1.6\"><li>Identifica el rendimiento entre la lectura y el incremento <code>siguiente<\/code> como la carrera.<\/li><li>Recupera cada \u00edndice de forma sincr\u00f3nica antes de cualquier <code>esperar<\/code> y a\u00f1ade el <code>RangeError<\/code> guardia.<\/li><li>Mantiene los resultados sin necesidad de redise\u00f1ar la API.<\/li><li>Incluye una prueba Vitest ejecutable que registra la concurrencia m\u00e1xima y comprueba <code>m\u00e1ximo &lt;= l\u00edmite<\/code>, y establece el orden de los resultados.<\/li><li>Utiliza exactamente las tres secciones solicitadas.<\/li><\/ul><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<h2 id=\"pricing\" class=\"wp-block-heading\">Precios de la actualizaci\u00f3n de firmware DeepSeek V4.1<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La estructura de precios de la API DeepSeek se basa en dos baremos, y todas las cifras que figuran a continuaci\u00f3n est\u00e1n expresadas en d\u00f3lares estadounidenses por cada mill\u00f3n de tokens. Los periodos de mayor demanda son <strong>De 01:00 a 04:00 UTC y de 06:00 a 10:00 UTC, de lunes a viernes<\/strong>. El resto del tiempo se considera fuera de horas punta. Las entradas almacenadas en cach\u00e9, las entradas no almacenadas en cach\u00e9 y las salidas se facturan a tarifas diferentes.<\/p>\n\n\n\n<section aria-label=\"Precios de la API Flash DeepSeek V4.1\" style=\"box-sizing:border-box;display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(250px,1fr));gap:14px;margin:26px 0\"><article style=\"box-sizing:border-box;border:1px solid #cfdcd5;border-top:4px solid #326c55;border-radius:8px;padding:19px;background:#f9fcfa\"><span style=\"display:block;color:#326c55;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Horas valle<\/span><h3 style=\"margin:5px 0 14px;color:#203b30;font-size:21px;line-height:1.3\">Las tarifas m\u00e1s bajas para API alojadas<\/h3><dl style=\"display:grid;grid-template-columns:1fr auto;gap:9px 14px;margin:0;color:#4b5b53\"><dt>Entrada almacenada en cach\u00e9<\/dt><dd style=\"margin:0;font-weight:700;color:#203b30\">$0.003<\/dd><dt>Entrada sin almacenar en cach\u00e9<\/dt><dd style=\"margin:0;font-weight:700;color:#203b30\">$0.15<\/dd><dt>Salida<\/dt><dd style=\"margin:0;font-weight:700;color:#203b30\">$0.60<\/dd><\/dl><p style=\"margin:14px 0 0;color:#68766f;font-size:13px\">Por cada mill\u00f3n de tokens; fuera de las franjas horarias de mayor afluencia de los d\u00edas laborables.<\/p><\/article><article style=\"box-sizing:border-box;border:1px solid #e4d7ba;border-top:4px solid #a97a1d;border-radius:8px;padding:19px;background:#fffaf0\"><span style=\"display:block;color:#876018;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Pico<\/span><h3 style=\"margin:5px 0 14px;color:#4f3f20;font-size:21px;line-height:1.3\">El doble de la tarifa fuera de horas punta<\/h3><dl style=\"display:grid;grid-template-columns:1fr auto;gap:9px 14px;margin:0;color:#5e5747\"><dt>Entrada almacenada en cach\u00e9<\/dt><dd style=\"margin:0;font-weight:700;color:#4f3f20\">$0.006<\/dd><dt>Entrada sin almacenar en cach\u00e9<\/dt><dd style=\"margin:0;font-weight:700;color:#4f3f20\">$0.30<\/dd><dt>Salida<\/dt><dd style=\"margin:0;font-weight:700;color:#4f3f20\">$1.20<\/dd><\/dl><p style=\"margin:14px 0 0;color:#756d5c;font-size:13px\">Por cada 1 mill\u00f3n de tokens; de 01:00 a 04:00 y de 06:00 a 10:00 UTC, d\u00edas laborables.<\/p><\/article><\/section>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A modo de ejemplo aritm\u00e9tico sencillo, una solicitud fuera de horas punta con 800 000 tokens de entrada no almacenados en cach\u00e9 y 20 000 tokens de salida costar\u00eda aproximadamente <strong>$0.132<\/strong>: $0,12 para la entrada m\u00e1s $0,012 para la salida. El mismo recuento de tokens a tarifas m\u00e1ximas costar\u00eda aproximadamente $0,264. Este c\u00e1lculo es ilustrativo, no una factura de carga de trabajo real; las aciertos en la cach\u00e9, los reintentos, los turnos de herramientas y la longitud del razonamiento modifican el total.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La entrada almacenada en cach\u00e9 resulta cincuenta veces m\u00e1s econ\u00f3mica que la entrada sin almacenar en cach\u00e9 en ambos planes, lo que confiere una importancia econ\u00f3mica a los prefijos de prompt estables y al contexto reutilizable. La tarifa p\u00fablica de la API de DeepSeek es independiente del acceso y la facturaci\u00f3n de GlobalGPT. No se deben interpretar estos precios por token como precios de suscripci\u00f3n o de cr\u00e9dito de GlobalGPT.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"api-vision-limits\" class=\"wp-block-heading\">API, visi\u00f3n y l\u00edmites de DeepSeek V4.1<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La API directa DeepSeek utiliza <code>deepseek-flash<\/code>. Los desarrolladores pueden acceder al punto final est\u00e1ndar en <code>https:\/\/api.deepseek.com<\/code>, la API de respuestas en la misma base, o la base compatible con Anthropic en <code>https:\/\/api.deepseek.com\/anthropic<\/code>. Las herramientas de funciones son compatibles con Responses. DeepSeek tambi\u00e9n documenta el <code>aplicar_parche<\/code> herramienta personalizada; los dem\u00e1s tipos de herramientas integradas de \u00abRespuestas\u00bb se ignoran en lugar de ejecutarse.<\/p>\n\n\n\n<section aria-label=\"Flujo de la ruta API DeepSeek\" style=\"box-sizing:border-box;margin:24px 0;padding:20px 0;border-top:2px solid #326c55;border-bottom:1px solid #ccd8d2\"><div style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(210px,1fr));gap:12px\"><div style=\"box-sizing:border-box;padding:16px;border:1px solid #d8dfda;border-radius:8px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#326c55;font-size:12px;font-weight:700\">01 \u00b7 MODELO<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:5px;color:#203b30\"><code>deepseek-flash<\/code><\/strong><p style=\"margin:7px 0 0;color:#52635b;font-size:14px;line-height:1.5\">El modo de pensamiento est\u00e1 activado; hay disponibles los ajustes preestablecidos de esfuerzo bajo, alto y m\u00e1ximo.<\/p><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;padding:16px;border:1px solid #d8dfda;border-radius:8px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#326c55;font-size:12px;font-weight:700\">02 \u00b7 INTERFAZ<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:5px;color:#203b30\">Nativo \/ Respuestas \/ Anthropic<\/strong><p style=\"margin:7px 0 0;color:#52635b;font-size:14px;line-height:1.5\">Elige la capa de compatibilidad que se ajuste a la aplicaci\u00f3n existente.<\/p><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;padding:16px;border:1px solid #d8dfda;border-radius:8px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#326c55;font-size:12px;font-weight:700\">03 \u00b7 ENTRADA<\/span><strong style=\"display:block;margin-top:5px;color:#203b30\">Texto e im\u00e1genes<\/strong><p style=\"margin:7px 0 0;color:#52635b;font-size:14px;line-height:1.5\">Mant\u00e9n el total de entradas y salidas dentro de la ventana de contexto de 1 mill\u00f3n de tokens.<\/p><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Formatos de im\u00e1genes y normas de colocaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">DeepSeek admite im\u00e1genes en formato JPEG, PNG, GIF y WebP. Una imagen incrustada puede tener un tama\u00f1o m\u00e1ximo de 32 MiB, mientras que una imagen en archivo puede alcanzar los 64 MiB. El l\u00edmite compartido documentado permite incluir hasta 600 im\u00e1genes en una sola solicitud. Ese l\u00edmite m\u00e1ximo no es una recomendaci\u00f3n: los lotes grandes aumentan el tama\u00f1o de la solicitud, la latencia y la dificultad para rastrear qu\u00e9 imagen sirvi\u00f3 de base para una respuesta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la API de respuestas, el contenido de las im\u00e1genes debe incluirse en los mensajes de los usuarios. Las im\u00e1genes colocadas en <code>sistema<\/code> o <code>asistente<\/code> Los mensajes devuelven un c\u00f3digo HTTP 400. La capa de compatibilidad no acepta archivos generales como elementos de entrada, por lo que las aplicaciones deben seguir los formatos de entrada de im\u00e1genes documentados, en lugar de dar por sentada una compatibilidad total con las respuestas OpenAI.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">L\u00edmites de contexto, salida y concurrencia<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El contexto m\u00e1ximo es de un mill\u00f3n de tokens, y la salida m\u00e1xima es de 384 000 tokens. La entrada y la salida, en conjunto, deben caber en la ventana de contexto. Flash permite 2 500 conexiones simult\u00e1neas por cuenta; las solicitudes que superen ese l\u00edmite de cuenta reciben un c\u00f3digo de error HTTP 429. Por lo tanto, la planificaci\u00f3n de la capacidad debe tener en cuenta la ocupaci\u00f3n de las conexiones activas y el comportamiento de los reintentos.<\/p>\n\n\n\n<aside aria-label=\"Lista de comprobaci\u00f3n para la implementaci\u00f3n\" style=\"box-sizing:border-box;margin:24px 0;padding:18px;border:1px solid #d6dfdb;border-radius:8px;background:#f7faf8\"><strong style=\"display:block;color:#203b30;font-size:17px\">Lista de comprobaci\u00f3n para la implementaci\u00f3n<\/strong><ul style=\"margin:10px 0 0;padding-left:21px;color:#4c5b54;line-height:1.65\"><li>Utilice <code>deepseek-flash<\/code>, y no una cadena de modelo V4.1 estimada.<\/li><li>Establece expl\u00edcitamente el esfuerzo de razonamiento cuando la repetibilidad sea importante.<\/li><li>Comprueba el contexto combinado y el rendimiento m\u00e1ximo antes del env\u00edo.<\/li><li>Coloca im\u00e1genes \u00fanicamente en aquellos lugares en los que la API de compatibilidad seleccionada las admita.<\/li><li>No te preocupes por el c\u00f3digo de estado HTTP 429 y registra el enrutamiento del modelo durante las migraciones.<\/li><\/ul><\/aside>\n\n\n\n<h2 id=\"flash-vs-pro\" class=\"wp-block-heading\">DeepSeek V4.1 Flash frente a V4 Pro<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">V4.1 Flash es la opci\u00f3n predeterminada m\u00e1s pr\u00e1ctica para agentes de codificaci\u00f3n de gran volumen, entradas visuales y aplicaciones de contexto extenso. V4 Pro sigue siendo relevante como referencia de razonamiento durante el breve periodo de transici\u00f3n, pero no admite visi\u00f3n y presenta una concurrencia documentada menor. Nuestra versi\u00f3n anterior <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/deepseek-v4-pro-review\/\">Rese\u00f1a del DeepSeek V4 Pro<\/a> aborda ese punto de control seg\u00fan sus propios criterios; sus resultados pr\u00e1cticos no deber\u00edan reclasificarse como pruebas de la versi\u00f3n 4.1.<\/p>\n\n\n\n<section aria-label=\"Comparaci\u00f3n entre DeepSeek V4.1 Flash y V4 Pro\" style=\"box-sizing:border-box;margin:26px 0\"><div style=\"overflow-x:auto;border:1px solid #d6dfdb;border-radius:8px\"><table style=\"width:100%;min-width:640px;border-collapse:collapse;font-size:14px;line-height:1.5\"><thead><tr style=\"background:#203b30;color:#fff\"><th scope=\"col\" style=\"padding:13px;text-align:left\">Factor decisivo<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:13px;text-align:left\">V4.1 Flash<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:13px;text-align:left\">V4 Pro antes del cambio de ruta<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;text-align:left\">Mejor ajuste<\/th><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;background:#f1f8f4\">Agentes, programaci\u00f3n, entradas largas, visi\u00f3n<\/td><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3\">Tareas seleccionadas de razonamiento de vanguardia<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;text-align:left\">Entrada de im\u00e1genes<\/th><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;background:#f1f8f4\"><strong>Compatible<\/strong><\/td><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3\">No se admite<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;text-align:left\">Concurrencia\/cuenta<\/th><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;background:#f1f8f4\"><strong>2.500 conexiones<\/strong><\/td><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3\">500 conexiones<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;text-align:left\">Entrada no almacenada en cach\u00e9 fuera de las horas punta<\/th><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;background:#f1f8f4\"><strong>$0,15 \/ 1M<\/strong><\/td><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3\">$0,66 \/ 1M<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;text-align:left\">Producci\u00f3n fuera de las horas punta<\/th><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3;background:#f1f8f4\"><strong>$0,60 \/ 1M<\/strong><\/td><td style=\"padding:12px;border-bottom:1px solid #e0e6e3\">$1,98 \/ 1M<\/td><\/tr><tr><th scope=\"row\" style=\"padding:12px;text-align:left\">Modelo oficial de puntuaci\u00f3n<\/th><td style=\"padding:12px;background:#f1f8f4\">Clientes potenciales mostrados por agente\/filas de codificaci\u00f3n<\/td><td style=\"padding:12px\">Leads GPQA Diamond y HLE (solo texto)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><p style=\"margin:10px 0 0;color:#637069;font-size:13px\">Los precios corresponden a las tarifas API de DeepSeek, no a los precios de GlobalGPT. Se aplican las tarifas \u00abPro\u00bb antes del cambio de ruta anunciado para el 14 de septiembre.<\/p><\/section>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En las tarifas fuera de horas punta, la entrada sin cach\u00e9 de Flash resulta aproximadamente un 77% m\u00e1s barata que la tarifa Pro indicada, y la salida de Flash resulta aproximadamente un 70% m\u00e1s barata. Estos porcentajes se calculan a partir de la tarifa oficial, no son ahorros medidos. El ahorro real depende de la reutilizaci\u00f3n de la cach\u00e9, la longitud de la salida, los reintentos y de si la carga de trabajo requiere los resultados m\u00e1s s\u00f3lidos de Pro en las filas de razonamiento seleccionadas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La distinci\u00f3n m\u00e1s urgente es de car\u00e1cter operativo. DeepSeek mantiene el <code>deepseek-v4-pro<\/code> nombre, al tiempo que se modifica temporalmente el modelo subyacente. Un nombre de API estable no garantiza un comportamiento estable en los resultados. Conserva las respuestas representativas de V4 Pro, los registros de las herramientas, la latencia y los casos de fallo anteriores al 14 de septiembre; a continuaci\u00f3n, ejecuta el mismo conjunto de pruebas de aceptaci\u00f3n tras los cambios de enrutamiento. Para obtener informaci\u00f3n sobre el marco de comparaci\u00f3n de puntos de control anterior, consulta <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/deepseek-v4-pro-vs-flash\/\">DeepSeek V4 Pro frente a Flash<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"developer-reactions\" class=\"wp-block-heading\">Lo que dicen los desarrolladores<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las primeras reacciones son positivas en cuanto al rendimiento, la eficiencia de la cach\u00e9 y las puntuaciones de los agentes, pero los datos son dispares. Algunos comentarios se refieren a un punto de referencia preliminar en lugar de al punto de control definitivo de producci\u00f3n, y algunos informes resumen demostraciones en lugar de pruebas controladas. Por lo tanto, el debate p\u00fablico m\u00e1s \u00fatil gira en torno a d\u00f3nde realizar las pruebas, y no a si una cifra del d\u00eda del lanzamiento zanja la decisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<section aria-label=\"Reacciones r\u00e1pidas atribuidas a DeepSeek V4.1\" style=\"box-sizing:border-box;display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(260px,1fr));gap:13px;margin:26px 0\"><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #d7dfdb;border-radius:8px;background:#fbfcfb\"><strong style=\"display:block;color:#285b48\">Aplicaciones digitales<\/strong><p style=\"margin:8px 0 0;color:#4e5d56;font-size:14px;line-height:1.6\">Su an\u00e1lisis de lanzamiento recomienda mantener una configuraci\u00f3n de referencia V4 Pro y probar el modelo Flash ya publicado antes del cambio de enrutamiento del 14 de septiembre. Asimismo, destaca que las mejoras var\u00edan en funci\u00f3n de la prueba de rendimiento, el marco de trabajo y la configuraci\u00f3n del esfuerzo.<\/p><a href=\"https:\/\/www.digitalapplied.com\/blog\/deepseek-v4-1-flash-pro-routing-prices-early-tests\" style=\"display:inline-block;margin-top:10px;color:#285b48;font-size:14px\">Lee el an\u00e1lisis<\/a><\/article><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #e2d8c1;border-radius:8px;background:#fffaf1\"><strong style=\"display:block;color:#765515\">Art\u00edculos para frikis<\/strong><p style=\"margin:8px 0 0;color:#5f5848;font-size:14px;line-height:1.6\">Al resumir las demostraciones previas de \u00abWorld of AI\u00bb, la publicaci\u00f3n destac\u00f3 una velocidad m\u00e1xima observada de 427 tokens por segundo y se\u00f1al\u00f3 un exceso de reflexi\u00f3n, as\u00ed como un comportamiento m\u00e1s d\u00e9bil en la simulaci\u00f3n f\u00edsica. Esto no constituye una garant\u00eda oficial de velocidad.<\/p><a href=\"https:\/\/www.geeky-gadgets.com\/deepseek-v4-1-flash-review\/\" style=\"display:inline-block;margin-top:10px;color:#765515;font-size:14px\">Lee el art\u00edculo de avance<\/a><\/article><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #ded4d7;border-radius:8px;background:#fcf8f9\"><strong style=\"display:block;color:#824154\">El usuario \u00abaftbit\u00bb de Hacker News<\/strong><p style=\"margin:8px 0 0;color:#5c5054;font-size:14px;line-height:1.6\">En el hilo de presentaci\u00f3n, el autor del comentario se opuso a que los flujos de trabajo Pro validados se redirigieran de forma silenciosa a otro modelo y abog\u00f3 por establecer un plazo de obsolescencia definido. Se trata de una opini\u00f3n concreta de la comunidad, no de un consenso.<\/p><a href=\"https:\/\/news.ycombinator.com\/item?id=49626758\" style=\"display:inline-block;margin-top:10px;color:#824154;font-size:14px\">Abrir el comentario<\/a><\/article><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #d7dfdb;border-radius:8px;background:#fbfcfb\"><strong style=\"display:block;color:#285b48\">Philippe Dourassov, Aikido Security<\/strong><p style=\"margin:8px 0 0;color:#4e5d56;font-size:14px;line-height:1.6\">El responsable de pruebas de penetraci\u00f3n con IA de Aikido inform\u00f3 de mejoras en la recuperaci\u00f3n en una sola ejecuci\u00f3n, la recuperaci\u00f3n \u00abpass@3\u00bb, la precisi\u00f3n y la tasa de aciertos en cach\u00e9 en una prueba de rendimiento de ciberseguridad. En su publicaci\u00f3n se menciona un punto final de vista previa que est\u00e1 a punto de caducar, por lo que no sirve como prueba para el punto de control final.<\/p><a href=\"https:\/\/x.com\/pilvar222\/status\/2097623905007476820\" style=\"display:inline-block;margin-top:10px;color:#285b48;font-size:14px\">Ver el informe preliminar<\/a><\/article><\/section>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas reacciones apuntan a tres comprobaciones que conviene realizar en cualquier implementaci\u00f3n real: comparar la calidad de la salida con un nivel de esfuerzo fijo, observar si un razonamiento prolongado aumenta el coste de la salida y volver a ejecutar los casos de regresi\u00f3n cuando un alias modifica el modelo subyacente a un punto final. Los resultados preliminares sobre rendimiento y seguridad pueden orientar el dise\u00f1o de las pruebas, pero no deben combinarse con la Tabla 3 de DeepSeek como si procedieran de una prueba de rendimiento controlada.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"access\" class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo acceder al firmware DeepSeek V4.1<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Existen tres v\u00edas de acceso distintas. Elige en funci\u00f3n de si necesitas control directo de la API, pesos autohospedados o un espacio de trabajo en el navegador que facilite el cambio de modelos. Las condiciones, los precios y la responsabilidad operativa var\u00edan seg\u00fan la v\u00eda elegida.<\/p>\n\n\n\n<section aria-label=\"DeepSeek V4.1 Rutas de acceso a la memoria Flash\" style=\"box-sizing:border-box;display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(220px,1fr));gap:13px;margin:26px 0\"><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #d7dfdb;border-radius:8px;background:#fff\"><span style=\"display:block;color:#326c55;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">API alojada directamente<\/span><h3 style=\"margin:6px 0 8px;color:#203b30;font-size:18px\">API DeepSeek<\/h3><p style=\"margin:0;color:#516058;font-size:14px;line-height:1.6\">Utiliza la p\u00e1gina web oficial <code>deepseek-flash<\/code> modelo para integraciones nativas, de \u00abResponses\u00bb o compatibles con Anthropic.<\/p><a href=\"https:\/\/api-docs.deepseek.com\/quick_start\/pricing\" style=\"display:inline-block;margin-top:11px;color:#285b48\">Abrir la documentaci\u00f3n oficial de la API<\/a><\/article><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #e2d8c1;border-radius:8px;background:#fffaf1\"><span style=\"display:block;color:#876018;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">Implementaci\u00f3n autogestionada<\/span><h3 style=\"margin:6px 0 8px;color:#4f3f20;font-size:18px\">Categor\u00edas de peso abiertas<\/h3><p style=\"margin:0;color:#5f5848;font-size:14px;line-height:1.6\">Descarga la ficha del modelo y los pesos con licencia MIT. Comprueba la compatibilidad con Serving Stack y los requisitos de infraestructura antes de comprometerte.<\/p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/DeepSeek-V4.1-Flash\" style=\"display:inline-block;margin-top:11px;color:#765515\">Abrir el repositorio de modelos<\/a><\/article><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #ded4d7;border-radius:8px;background:#fcf8f9\"><span style=\"display:block;color:#824154;font-size:12px;font-weight:700;text-transform:uppercase\">\u00c1rea de trabajo del navegador<\/span><h3 style=\"margin:6px 0 8px;color:#55313b;font-size:18px\">GlobalGPT<\/h3><p style=\"margin:0;color:#5c5054;font-size:14px;line-height:1.6\">Utiliza la entrada dedicada de V4.1 Flash dentro de un espacio de trabajo multimodelo. La facturaci\u00f3n de GlobalGPT es independiente de la tarifa de la API de DeepSeek.<\/p><a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home?inviter=hub_popup&amp;login=1\" style=\"display:inline-block;margin-top:11px;color:#824154;font-weight:700\">Prueba DeepSeek V4.1 Flash<\/a><\/article><\/section>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/static.futureshareai.com\/glb_features\/globalgpt-deepseek-v41-entry_bf2787ed291141bfb1633ea20a24f1c2.webp\" alt=\"Entrada del modelo DeepSeek V4.1 en GlobalGPT\" width=\"1280\" height=\"720\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">GlobalGPT ofrece una entrada dedicada para la memoria Flash DeepSeek V4.1. Esto confirma la disponibilidad de la plataforma, no el rendimiento en pruebas de rendimiento.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La API directa es la opci\u00f3n m\u00e1s clara cuando se necesitan controles program\u00e1ticos, contabilidad de uso y acceso a las interfaces documentadas de DeepSeek. Los pesos abiertos est\u00e1n destinados a equipos capaces de validar la compatibilidad con la inferencia y de manejar un modelo MoE de gran tama\u00f1o. GlobalGPT es la v\u00eda m\u00e1s sencilla para el uso interactivo y las comparaciones dentro de un <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/all-in-one-ai-models\/\">flujo de trabajo con un modelo de IA \u00abtodo en uno\u00bb<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la publicaci\u00f3n oficial sobre el lanzamiento de DeepSeek se indica que la empresa colaborar\u00e1 con la comunidad de c\u00f3digo abierto en el soporte para la inferencia y explorar\u00e1 m\u00e1s opciones de implementaci\u00f3n. Hay que tomarlo como una declaraci\u00f3n de planes de futuro, no como una prueba de que todas las pilas de servidores locales ya sean compatibles con V4.1 Flash de forma eficiente.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"who-should-use\" class=\"wp-block-heading\">\u00bfQui\u00e9n deber\u00eda utilizar el firmware DeepSeek V4.1?<\/h2>\n\n\n\n<section aria-label=\"DeepSeek V4.1: Ajuste de la audiencia en Flash\" style=\"box-sizing:border-box;display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(250px,1fr));gap:13px;margin:24px 0\"><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #cfdcd5;border-radius:8px;background:#f5faf7\"><strong style=\"display:block;color:#235b43;font-size:17px\">Buena sinton\u00eda: el agente y los equipos de programaci\u00f3n<\/strong><p style=\"margin:8px 0 0;color:#4f5e56;font-size:14px;line-height:1.6\">Da prioridad a V4.1 Flash cuando predominen las tareas en la terminal, la navegaci\u00f3n por el repositorio, la automatizaci\u00f3n, el uso de herramientas y las indicaciones largas. Las puntuaciones oficiales del agente y las menores tasas de entrada justifican una prueba piloto espec\u00edfica para esta carga de trabajo.<\/p><\/article><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #d7dfdb;border-radius:8px;background:#fff\"><strong style=\"display:block;color:#285b48;font-size:17px\">Una soluci\u00f3n ideal: flujos de trabajo visuales para documentos<\/strong><p style=\"margin:8px 0 0;color:#4f5e56;font-size:14px;line-height:1.6\">La importaci\u00f3n de im\u00e1genes en formato nativo convierte a Flash en la opci\u00f3n m\u00e1s pr\u00e1ctica frente a V4 Pro para capturas de pantalla, gr\u00e1ficos, tablas y pruebas de interfaz. Comprueba la precisi\u00f3n de la extracci\u00f3n compar\u00e1ndola con las respuestas correctas.<\/p><\/article><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #e4d7ba;border-radius:8px;background:#fffaf0\"><strong style=\"display:block;color:#765515;font-size:17px\">Eval\u00faa con cuidado: el razonamiento de vanguardia<\/strong><p style=\"margin:8px 0 0;color:#5e5747;font-size:14px;line-height:1.6\">V4 Pro encabeza las filas de solo texto \u00abGPQA Diamond\u00bb y \u00abHLE\u00bb que se muestran. Compara las indicaciones fijas y los ajustes de esfuerzo antes de sustituir un flujo de trabajo de razonamiento validado.<\/p><\/article><article style=\"box-sizing:border-box;padding:18px;border:1px solid #ded4d7;border-radius:8px;background:#fcf8f9\"><strong style=\"display:block;color:#824154;font-size:17px\">Planifica primero: equipos con alojamiento propio<\/strong><p style=\"margin:8px 0 0;color:#5c5054;font-size:14px;line-height:1.6\">La licencia MIT es permisiva, pero una infraestructura central 552B MoE no es un modelo local ligero. Comprueba el hardware, la estrategia de cach\u00e9, la cuantificaci\u00f3n y la compatibilidad con el servicio.<\/p><\/article><\/section>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para ampliar la selecci\u00f3n de modelos, el <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/gpt-5-5-vs-deepseek-v4\/\">Comparaci\u00f3n entre GPT-5.5 y DeepSeek V4<\/a> compara el contexto de un mill\u00f3n de tokens y la posici\u00f3n de precio con otra opci\u00f3n de vanguardia. Los equipos centrados en el estilo de generaci\u00f3n de c\u00f3digo tambi\u00e9n pueden consultar el <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/deepseek-vs-chatgpt-which-ai-tool-generates-better-python-code\/\">Prueba de c\u00f3digo en Python: DeepSeek frente a ChatGPT<\/a>. Esos art\u00edculos responden a preguntas relacionadas; ninguno de ellos sustituye a la comprobaci\u00f3n del punto final exacto de Flash V4.1 que se utiliza en producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los usuarios en general que est\u00e9n dudando entre distintos ecosistemas pueden encontrar que el m\u00e1s amplio <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/deepseek-vs-chatgpt\/\">Comparaci\u00f3n entre DeepSeek y ChatGPT<\/a> m\u00e1s \u00fatil que una revisi\u00f3n a nivel de arquitectura. Flash V4.1 resulta m\u00e1s atractivo cuando sus ventajas espec\u00edficas \u2014entrada larga, comprensi\u00f3n de im\u00e1genes, herramientas y bajo coste por token\u2014 se adaptan a un flujo de trabajo real.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"verdict\" class=\"wp-block-heading\">Veredicto<\/h2>\n\n\n\n<section aria-label=\"DeepSeek V4.1: valoraci\u00f3n r\u00e1pida\" style=\"box-sizing:border-box;margin:26px 0;padding:22px;border:1px solid #cbd9d2;border-left:5px solid #326c55;border-radius:8px;background:#f7faf8\"><strong style=\"display:block;color:#203b30;font-size:21px;line-height:1.35\">La versi\u00f3n 4.1 de Flash es la configuraci\u00f3n predeterminada m\u00e1s adecuada (DeepSeek) para agentes, visi\u00f3n artificial y tareas que requieren un gran volumen de entradas, aunque hay que tener en cuenta algunas consideraciones relativas a la migraci\u00f3n.<\/strong><p style=\"margin:11px 0 0;color:#485850;line-height:1.7\">Sus tarifas de API m\u00e1s bajas, su contexto de 1 mill\u00f3n, la entrada nativa de im\u00e1genes, el l\u00edmite de 2.500 conexiones y las mejoras en el rendimiento de los agentes se\u00f1aladas por DeepSeek constituyen argumentos de peso para su evaluaci\u00f3n. No es un sustituto universal del Pro: el V4 Pro sigue liderando determinadas l\u00edneas de razonamiento, las puntuaciones de esfuerzo m\u00e1ximo conllevan un mayor uso de tokens de salida y los cambios en el enrutamiento de los puntos finales pueden alterar el comportamiento validado.<\/p><a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home?inviter=hub_popup&amp;login=1\" style=\"display:inline-block;box-sizing:border-box;margin-top:16px;padding:11px 16px;border-radius:6px;background:#326c55;color:#fff;text-decoration:none;font-weight:700\">Instalar la memoria flash DeepSeek V4.1 en el GlobalGPT<\/a><\/section>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Empieza con un conjunto de pruebas de aceptaci\u00f3n reducido: una tarea representativa de codificaci\u00f3n, una tarea de extracci\u00f3n basada en im\u00e1genes, un caso de contexto extenso y un flujo de trabajo con herramientas. Establece los par\u00e1metros de razonamiento, registra el recorrido del modelo y compara los modos de fallo, as\u00ed como la calidad media. De este modo, obtendr\u00e1s una decisi\u00f3n que podr\u00e1s defender sin considerar las pruebas de rendimiento de los proveedores ni las reacciones del d\u00eda del lanzamiento como una garant\u00eda del rendimiento de la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"faq\" class=\"wp-block-heading\">Preguntas frecuentes<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es el firmware DeepSeek V4.1?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">DeepSeek V4.1 Flash es un modelo multimodal de \u00abmezcla de expertos\u00bb con pesos abiertos, lanzado el 10 de septiembre de 2026. Admite entradas de texto e im\u00e1genes, salidas de texto, una ventana de contexto de un mill\u00f3n de tokens, modos de \u00abreflexi\u00f3n\u00bb y \u00absin reflexi\u00f3n\u00bb, salida en formato JSON y llamadas a herramientas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfCu\u00e1nto cuesta la API Flash DeepSeek V4.1?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las tarifas de la API DeepSeek en horas valle son de $0,003 por cada mill\u00f3n de tokens de entrada almacenados en cach\u00e9, $0,15 por cada mill\u00f3n de tokens de entrada no almacenados en cach\u00e9 y $0,60 por cada mill\u00f3n de tokens de salida. Las tarifas en horas punta son de $0,006, $0,30 y $1,20, respectivamente. Se trata de precios de la API DeepSeek, no de la GlobalGPT.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 nombre de modelo de API debo utilizar para la memoria Flash DeepSeek V4.1?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Utilice <code>deepseek-flash<\/code> con la API oficial de DeepSeek. DeepSeek tambi\u00e9n admite llamadas a la API de respuestas en <code>https:\/\/api.deepseek.com<\/code> y llamadas compatibles con Anthropic en <code>https:\/\/api.deepseek.com\/anthropic<\/code>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfCu\u00e1les son los l\u00edmites de contexto, de salida y de concurrencia?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">DeepSeek V4.1 Flash tiene una ventana de contexto de un mill\u00f3n de tokens y una salida m\u00e1xima de 384 000 tokens; la entrada y la salida deben caber dentro del contexto. DeepSeek admite 2 500 conexiones simult\u00e1neas por cuenta; si se supera este l\u00edmite, se devuelve el c\u00f3digo de error HTTP 429.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfEs mejor el flash DeepSeek V4.1 que el V4 Pro?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Depende de la tarea. En la tabla elaborada por el proveedor de DeepSeek, V4.1 Flash supera a V4 Pro en los par\u00e1metros de referencia mostrados en cuanto a codificaci\u00f3n, terminal, seguridad y automatizaci\u00f3n, mientras que V4 Pro supera a GPQA Diamond y a HLE (solo texto). Adem\u00e1s, Flash es m\u00e1s econ\u00f3mico, es compatible con la visi\u00f3n artificial y permite un mayor n\u00famero de conexiones simult\u00e1neas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfEs compatible la versi\u00f3n DeepSeek V4.1 de Flash con im\u00e1genes?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u00ed. Acepta archivos de entrada en formato JPEG, PNG, GIF y WebP, y genera texto. DeepSeek admite hasta 32 MiB para im\u00e1genes incrustadas, 64 MiB para im\u00e1genes en archivo y 600 im\u00e1genes por solicitud, dentro de los l\u00edmites compartidos. Las im\u00e1genes de la API de respuestas deben incluirse en los mensajes de los usuarios.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfSe pueden descargar los pesos Flash de DeepSeek V4.1?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u00ed. DeepSeek publica los pesos del modelo DeepSeek-V4.1-Flash en Hugging Face bajo la licencia MIT. Esta licencia permisiva no elimina el requisito de infraestructura: los equipos siguen necesitando un software de servicio compatible y hardware suficiente para la red troncal MoE de 552 mil millones.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPuedo utilizar la versi\u00f3n 4.1 del firmware DeepSeek en el GlobalGPT?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u00ed. GlobalGPT cuenta con una entrada Flash espec\u00edfica para DeepSeek V4.1 destinada al uso a trav\u00e9s del navegador. Su acceso y facturaci\u00f3n son independientes de la tarifa de la API directa de DeepSeek, y la disponibilidad de la plataforma no verifica de forma independiente los resultados de las pruebas de rendimiento publicados por DeepSeek.<\/p>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">{\n    \"@context\": \"https:\\\/\\\/schema.org\",\n    \"@type\": \"FAQPage\",\n    \"mainEntity\": [\n        {\n            \"@type\": \"Question\",\n            \"name\": \"What is DeepSeek V4.1 Flash?\",\n            \"acceptedAnswer\": {\n                \"@type\": \"Answer\",\n                \"text\": \"DeepSeek V4.1 Flash is a multimodal, open-weight mixture-of-experts model released on September 10, 2026. It supports text and image input, text output, a one-million-token context window, thinking and non-thinking modes, JSON Output, and Tool Calls.\"\n            }\n        },\n        {\n            \"@type\": \"Question\",\n            \"name\": \"How much does the DeepSeek V4.1 Flash API cost?\",\n            \"acceptedAnswer\": {\n                \"@type\": \"Answer\",\n                \"text\": \"Off-peak DeepSeek API rates are $0.003 per 1M cached input tokens, $0.15 per 1M uncached input tokens, and $0.60 per 1M output tokens. Peak rates are $0.006, $0.30, and $1.20 respectively. These are DeepSeek API prices, not GlobalGPT prices.\"\n            }\n        },\n        {\n            \"@type\": \"Question\",\n            \"name\": \"What API model name should I use for DeepSeek V4.1 Flash?\",\n            \"acceptedAnswer\": {\n                \"@type\": \"Answer\",\n                \"text\": \"Use deepseek-flash with the official DeepSeek API. DeepSeek also supports Responses API calls at https:\\\/\\\/api.deepseek.com and Anthropic-compatible calls at https:\\\/\\\/api.deepseek.com\\\/anthropic.\"\n            }\n        },\n        {\n            \"@type\": \"Question\",\n            \"name\": \"What are the context, output, and concurrency limits?\",\n            \"acceptedAnswer\": {\n                \"@type\": \"Answer\",\n                \"text\": \"DeepSeek V4.1 Flash has a one-million-token context window and a maximum output of 384,000 tokens; input plus output must fit inside the context. DeepSeek documents 2,500 concurrent connections per account, with HTTP 429 returned above the limit.\"\n            }\n        },\n        {\n            \"@type\": \"Question\",\n            \"name\": \"Is DeepSeek V4.1 Flash better than V4 Pro?\",\n            \"acceptedAnswer\": {\n                \"@type\": \"Answer\",\n                \"text\": \"It depends on the task. In DeepSeek's vendor-run table, V4.1 Flash leads V4 Pro on the displayed coding, terminal, security, and automation benchmarks, while V4 Pro leads GPQA Diamond and HLE text-only. Flash also costs less, supports vision, and allows more concurrent connections.\"\n            }\n        },\n        {\n            \"@type\": \"Question\",\n            \"name\": \"Does DeepSeek V4.1 Flash support images?\",\n            \"acceptedAnswer\": {\n                \"@type\": \"Answer\",\n                \"text\": \"Yes. It accepts JPEG, PNG, GIF, and WebP inputs and produces text. DeepSeek documents up to 32 MiB for inline images, 64 MiB for file images, and 600 images per request under shared limits. Responses API images must be placed in user messages.\"\n            }\n        },\n        {\n            \"@type\": \"Question\",\n            \"name\": \"Are DeepSeek V4.1 Flash weights available to download?\",\n            \"acceptedAnswer\": {\n                \"@type\": \"Answer\",\n                \"text\": \"Yes. DeepSeek publishes the DeepSeek-V4.1-Flash model weights on Hugging Face under the MIT license. The permissive license does not remove the infrastructure requirement: teams still need compatible serving software and enough hardware for the 552B MoE backbone.\"\n            }\n        },\n        {\n            \"@type\": \"Question\",\n            \"name\": \"Can I use DeepSeek V4.1 Flash on GlobalGPT?\",\n            \"acceptedAnswer\": {\n                \"@type\": \"Answer\",\n                \"text\": \"Yes. GlobalGPT has a dedicated DeepSeek V4.1 Flash entry for browser-based use. Its access and billing are separate from DeepSeek's direct API tariff, and platform availability does not independently verify DeepSeek's published benchmark results.\"\n            }\n        }\n    ]\n}<\/script>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSeek V4.1 Flash es la versi\u00f3n de DeepSeek lanzada el 10 de septiembre de 2026, que incorpora la entrada nativa de im\u00e1genes, un menor consumo de cach\u00e9, mejores puntuaciones de los agentes seg\u00fan los datos facilitados por los proveedores y tarifas de API m\u00e1s bajas. Es la opci\u00f3n m\u00e1s adecuada para desarrolladores que ejecutan agentes con un gran volumen de trabajo o con gran cantidad de entradas. La principal salvedad: DeepSeek ha ejecutado las pruebas de rendimiento publicadas, y V4 Pro sigue liderando determinadas pruebas de razonamiento de vanguardia. 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