Todo lo que sabemos sobre el próximo DeepSeek V4

Una mirada rápida a los modelos actuales de DeepSeek

Primero, veamos todos los modelos de DeepSeek para que tengas una idea de lo que realmente ha estado creando la empresa:

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1. DeepSeek-V2 (LLM general)

Este modelo fue lanzado en mayo de 2024 y tiene un total de 236 mil millones de parámetros, pero solo 21 mil millones están activos al procesar cada token. Está construido utilizando Mixture of Experts, lo que básicamente significa que el modelo selecciona partes específicas de sí mismo para manejar diferentes tareas en lugar de usar todo a la vez. Esto lo hace mucho más eficiente.

DeepSeek-V2 puede manejar contextos de hasta 128,000 tokens. Es bueno para tareas generales de lenguaje y programación. Lo mejor es que cuesta aproximadamente un 42.5% menos entrenarlo que los modelos anteriores y utiliza un 93.3% menos de memoria durante su uso.

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1. DeepSeek-V3 (modelo de lenguaje grande con un razonamiento sólido)

Este modelo V3 es una gran actualización. DeepSeek-V3 tiene 671 mil millones de parámetros totales con 37 mil millones activos por token. Salió en diciembre de 2024 y, sinceramente, sorprendió a todos.

En términos de rendimiento, compite con modelos cerrados como GPT-4. Es realmente fuerte en tareas de matemáticas y programación. El modelo es de código abierto bajo la licencia MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo comercialmente o modificarlo.

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1. DeepSeek-V3.1 y V3.2 (actualizaciones con un manejo de contexto y rendimiento mejorados)

V3.1 fue como un paso intermedio. No hay mucha información pública al respecto, pero básicamente mejoró con respecto a V3.

V3.2 es el modelo insignia actual. Lanzado a fines de 2025. Introduce algo llamado Atención Dispersa DeepSeek (DSA), que reduce los costos computacionales mientras mantiene alta calidad, especialmente en contextos largos.

A través de mejoras en el aprendizaje reforzado, V3.2 tiene un rendimiento comparable a GPT-5. De hecho, tienen dos versiones. La V3.2 regular es equilibrada y eficiente. Luego está V3.2-Speciale, que maximiza el razonamiento y rivaliza con Gemini 3.0 Pro. La versión especial logró en realidad un desempeño de nivel medalla de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas de 2025 y otras competencias.

V3.2 es su primer modelo en integrar el razonamiento directamente en el uso de herramientas. Así que puede pensar paso a paso mientras utiliza herramientas externas. Bastante impresionante para desarrollar agentes de inteligencia artificial.

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1. DeepSeek-R1 (modelo centrado en el razonamiento)

R1 se centra completamente en el razonamiento. Utiliza aprendizaje por refuerzo puro al principio, sin ajuste supervisado, lo que permite al modelo descubrir sus propios patrones de razonamiento mediante prueba y error. Esto es diferente de cómo se entrenan la mayoría de los modelos.

El modelo muestra verificación propia, reflexión y genera largas cadenas de pensamientos. Cuando resuelve problemas, puedes ver su proceso de pensamiento. Desglosa las cosas paso a paso.

El desempeño es sólido. Obtiene alrededor del 79,8 % en el Examen de Matemáticas Invitacional Americano y el 97,3 % en MATH-500. En codificación, alcanza una calificación Elo de 2,029 en desafíos de programación. Compite con el modelo o1 de OpenAI.

La parte realmente interesante es el costo. Ejecutar DeepSeek R1 cuesta alrededor de $8 por millón de tokens, mientras que el o1 de OpenAI cuesta $15 por millón de tokens de entrada y $60 por millón de tokens de salida. Así que es mucho más económico.

Al igual que los otros modelos V3, R1 está construido sobre DeepSeek-V3-Base y admite uso comercial bajo la licencia MIT.

Noticias sobre el próximo modelo de inteligencia artificial para codificación: DeepSeek V4

Fecha de lanzamiento esperada de DeepSeek V4

DeepSeek apunta a un lanzamiento de V4 a mediados de febrero de 2026, probablemente alrededor del 17 de febrero, lo cual coincide con el Año Nuevo Lunar. Esa es la misma estrategia de tiempo que usaron con su modelo R1. Esto aún no ha sido confirmado oficialmente por DeepSeek, pero los informes de personas que conocen sobre el proyecto apuntan a este periodo de tiempo.

La empresa ha estado bastante silenciosa al respecto públicamente, pero ha habido mucho interés de parte de los desarrolladores que siguen actualizaciones en GitHub y artículos de investigación. Un análisis de su base de código FlashMLA muestra un nuevo identificador de modelo llamado "MODEL1" apareciendo 28 veces en sus archivos, lo cual la gente piensa que probablemente sea V4. Así que básicamente, se espera alrededor de mediados de febrero, tal vez en las próximas semanas, pero aún no hay nada completamente confirmado.

Innovaciones de arquitectura de DeepSeek V4

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1. DeepSeek mHC (Conexiones Hiper-Restringidas por un Múltiple)

DeepSeek mHC es una nueva arquitectura y método de entrenamiento para hacer que las grandes redes neuronales, como los grandes modelos de lenguaje, sean más fáciles y estables de entrenar. Es la conexión clave de DeepSeek para restringir esas matrices de conexión aprendidas a un múltiple de matrices doblemente estocásticas, donde las filas y columnas suman cada una a 1. Esto mantiene el entrenamiento estable y bien comportado con hiperconexiones al evitar que los gradientes y magnitudes de señales se descontrolen al profundizar las redes.

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1. Arquitectura de memoria Engram para una recuperación más rápida

Una nueva parte central de DeepSeek V4 es Engram, un sistema de memoria que almacena patrones y hechos de una manera que se puede buscar rápidamente. El modelo puede recuperar datos almacenados mediante búsquedas rápidas. Esto le permite recordar mejor secuencias largas y mantener un razonamiento coherente en tareas prolongadas. También libera al modelo para concentrarse en nueva información en lugar de recordar hechos antiguos.

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1. Técnicas avanzadas de atención y precisión

El modelo añade mejoras en cómo presta atención a las partes importantes de la entrada. Nuevos métodos de atención como la atención dispersa permiten al modelo manejar secuencias largas sin ralentizarse demasiado. Técnicas de precisión como los formatos numéricos mixtos hacen que los cálculos sean más precisos mientras se utiliza menos memoria. Estos cambios permiten que V4 razone con mayor claridad sobre problemas complejos como la lógica de código extensa o documentos con múltiples capas.

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1. mezcla de expertos

DeepSeek V4 continúa utilizando una estructura de mezcla de expertos (MoE). En este diseño, el modelo cuenta con muchos pequeños módulos expertos y solo activa los más relevantes para cada tarea. Esto permite que el sistema escale sin activar todas las partes todo el tiempo. Con MoE, V4 sigue siendo eficiente incluso al aumentar su tamaño y capacidad. Combinado con Engram, esta estructura permite que el modelo equilibre memoria y cálculo de manera poderosa.

Capacidades clave de DeepSeek V4 respecto a modelos anteriores

El modelo DeepSeek 1 será un gran salto comparado con versiones antiguas. Las principales mejoras esperadas en este nuevo modelo incluyen:

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1. Enfoque sólido en codificación

DeepSeek V4 está creado principalmente para trabajos de ingeniería de software. Pruebas internas reportan que V4 supera tanto a los modelos de Claude como a los de GPT en generación de código de contexto extenso. Manejará la comprensión, depuración y refactorización de códigos muy extensos en diversos lenguajes y sistemas. El modelo debería ayudar con tareas como rastrear errores, escribir pruebas y explicar código complejo. Este enfoque lo hace más útil para desarrolladores en comparación con modelos de inteligencia artificial de propósito general.

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1. Soporte para contexto extenso

V4 está diseñado para leer y trabajar con grandes cantidades de texto o código de una sola vez. La mayoría de los modelos de IA se quedan sin memoria después de unos pocos cientos de miles de tokens. Se planea que DeepSeek V4 admita contextos de más de 1 millón de tokens, lo que le permite manejar bases de código completas, documentos largos o grandes conjuntos de datos sin dividirlos en partes más pequeñas. Esto mejora la continuidad y evita que el modelo olvide información previa.

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1. Eficiencia computacional mejorada

Detrás de bastidores, V4 utiliza cambios de ingeniería inteligentes para reducir la cantidad de cómputo que necesita. Por ejemplo, usa métodos de atención dispersa que se centran en la potencia de cálculo donde más importa, en lugar de en cada interacción posible. Esto significa que el modelo puede ejecutar contextos largos con menos memoria y energía.

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1. Razonamiento multiarchivo

Una gran mejora es la capacidad del modelo para entender cuántos archivos están relacionados entre sí. En lugar de leer solo un archivo a la vez, se espera que V4 haga un seguimiento de las importaciones, funciones, definiciones y referencias en todo un proyecto. Esto le permite analizar dependencias, detectar errores que abarcan múltiples archivos y ofrecer sugerencias de refactorización que funcionen en todo el sistema.

Una breve reseña de Pippit: visualiza tus indicaciones de DeepSeek

Pippit es una herramienta de IA que ofrece un generador de video y una herramienta de diseño con IA para crear imágenes y videos. Así que, cuando uses DeepSeek para escribir una indicación, idea o guion detallados, puedes llevar ese texto a Pippit para crear visuales o videos. El modelo avanzado de generación de texto a imagen o video de Pippit lee la indicación y genera clips para redes sociales, muestras de productos o visuales de historias que reflejan las indicaciones que creaste en DeepSeek.

Por qué elegir Pippit para visualizar tus indicaciones de DeepSeek

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1. Generación de video multimodal en respuesta a indicaciones de DeepSeek

Pippit te permite ingresar indicaciones generadas por DeepSeek con un enlace a la página de producto, PowerPoint o material grabado local, para transformarlas instantáneamente en destacados de producto, videos virales de TikTok, reels atractivos o divertidos videos meme. La plataforma utiliza diferentes modelos de inteligencia artificial según lo que necesites. Puedes usar Veo 3.1, Sora 2, modo Agent o modo Lite, seleccionar cualquier duración y configurar el idioma del video.

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1. Visualiza indicaciones de imágenes con IA de DeepSeek para cualquier propósito

Pippit utiliza los modelos más recientes, Nano Banana Pro y Seedream 4.5, para generar visuales de alta calidad y personalizados a partir de indicaciones de texto simples generadas por grandes modelos de lenguaje como DeepSeek. La herramienta de diseño con IA comprende muy bien el lenguaje y captura tu intención con detalles nítidos, iluminación equilibrada y texturas bien definidas. Puedes cargar imágenes de referencia, ajustar proporciones y personalizar todo, desde colores hasta elementos específicos que quieras incluir.

Cómo convertir los comandos de DeepSeek en videos en Pippit

Puedes hacer clic en el enlace a continuación y luego seguir estos tres pasos para crear clips para redes sociales, anuncios y más con Pippit utilizando los comandos que generas con DeepSeek:

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1. Abre el generador de videos

• Primero, debes registrarte para obtener una cuenta de Pippit. Puedes usar tu inicio de sesión de Google, TikTok o Facebook, el que sea más fácil para ti.
• Una vez dentro, haz clic en "Generador de videos" desde el panel de navegación izquierdo.
• Ahora verás un campo de texto donde puedes ingresar tu solicitud generada por DeekSeek.

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1. Genera tu video a partir de las solicitudes de DeepSeek

• Presiona "Agregar medios y más" si deseas cargar fotos, clips de video, o cualquier material de referencia.
• Haz clic en "Elegir un modelo" para seleccionar tu modelo según el tipo de video que necesites. El modo Lite funciona para videos rápidos de marketing, el modo Agente es bueno para contenido creativo, Veo 3.1 maneja bastante bien los videos realistas y Sora 2 es para contenido más pulido.
• Si estás utilizando el modo agente, puedes hacer clic en "Cargar video de referencia" para mostrar a la IA un estilo que quieras recrear.
• Abre "Personalizar configuración de video" para ajustar la duración. Establece lo que tenga sentido para tu proyecto, desde 15 segundos hasta unos pocos minutos.
• Aquí también puedes elegir tu preferencia de idioma si deseas doblajes o subtítulos.
• Una vez que todo se vea correcto, haz clic en "Generar" y deja que Pippit cree tu video. Agregará animaciones, transiciones y efectos basados en lo que describiste en tu indicación.

Prueba el prompt de DeepSeek: Genera un video de alta calidad de un perro pequeño bailando en una sala de estar moderna. La escena es un interior de casa acogedor con grandes ventanas y suave luz matutina proyectando sombras naturales en el piso de madera. El perro se para en sus patas traseras y realiza saltos juguetones de lado a lado, girando en un pequeño círculo y moviendo las patas en el aire rítmicamente. La cámara usa un paneo lento y estilo de mano alzada de izquierda a derecha con movimiento natural leve. Corrección de color cálida, movimiento realista, ambiente alegre.

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1. Exportar y compartir

• Selecciona "Editar más" para abrir el editor de video interno y mejorar aún más el contenido de tu video.
• Haz clic en "Descargar" para guardar el video en tu computadora.
• Si deseas compartirlo de inmediato, haz clic en "Publicar" para programar automáticamente y publicar tu video en plataformas de redes sociales como TikTok, Facebook e Instagram.

Cómo convertir las indicaciones de DeepSeek en imágenes en Pippit

Sigue estos pasos para convertir indicaciones de imágenes generadas por DeepSeek para pósters, volantes, fondos de pantalla, publicaciones en redes sociales o creación de obras de arte.

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1. Abre la herramienta de diseño de IA

• Haz clic en "Estudio de imágenes" bajo "Creación."
• Haz clic en "Diseño de IA" bajo "Mejorar imágenes de marketing."
• Indica a DeepSeek qué tipo de imagen deseas, luego copia ese mensaje y úsalo en Pippit.

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1. Convierte los mensajes de DeepSeek en imágenes

• Haz clic en el botón "+" si deseas subir imágenes de referencia. Quizás tengas ejemplos del estilo que buscas o elementos específicos que quieras que la IA utilice como inspiración. Este paso es opcional pero útil.
• Para elegir entre el modelo Seedream o Nano Banana, haz clic en "Modelo". Cada uno tiene diferentes fortalezas. Si no estás seguro de cuál usar, simplemente déjalo en automático y permite que Pippit decida.
• Selecciona la "relación de aspecto" que necesitas. Cuadrado para publicaciones en redes sociales, paisaje para sitios web, retrato para pantallas de teléfono, lo que mejor se ajuste a tu proyecto.
• Haz clic en "Generar" y espera un momento mientras la IA de Pippit crea tu imagen basada en todo lo que describiste.

Prueba el mensaje de DeepSeek: Un perro corriendo por un espacio abierto del parque, con orejas levantadas en pleno movimiento, boca ligeramente abierta y patas desenfocadas por la velocidad. El fondo se extiende en rayas verdes y marrones mientras la cámara lucha por mantener el enfoque. La luz del sol parpadea sobre el cuerpo en fragmentos discontinuos. Grabado a mano, con obturador rápido pero seguimiento imperfecto, ruido visible en áreas sombreadas, el desenfoque de movimiento se mantiene para preservar el realismo.

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1. Exporta tu imagen

• Revisa el resultado generado a partir del prompt de DeepSeek. Puedes ajustar los detalles de tu prompt para generar más imágenes en diferentes estilos.
• Aprovecha las herramientas internas para perfeccionar el contenido de tu imagen según tus necesidades.
• Haz clic en "Descargar" para guardar tu imagen en tu dispositivo local.

Conclusión

Entonces, repasemos lo que hemos cubierto aquí. Hemos analizado la actual línea de productos de DeepSeek y explorado lo que viene con la versión V4, que promete ser una mejora significativa con su ventana de contexto de un millón de tokens, arquitectura de memoria Engram y enfoque preciso en tareas de codificación. Estas mejoras lo hacen más capaz de manejar proyectos complejos y grandes conjuntos de datos. Esto muestra claramente que DeepSeek ha avanzado mucho en tan solo unos pocos años. Ahora es una herramienta de referencia para tareas serias de codificación, investigación y resolución de problemas.

Preguntas frecuentes

¿Qué hace especial al modelo DeepSeek v3?

El modelo DeepSeek V3 destaca por su capacidad para manejar entradas muy grandes, con una ventana de contexto de hasta 128K tokens, lo que le permite leer y razonar sobre documentos o bases de código extensos. Utiliza un diseño de Mixture-of-Experts (MoE), que lo mantiene rápido y eficiente al activar solo las partes del modelo según sea necesario. V3 también cuenta con una memoria jerárquica para recordar información importante, un sistema de anclaje a la verdad para reducir errores y técnicas avanzadas de entrenamiento que mejoran la calidad del texto y el rendimiento.

¿Qué modelos están incluidos en la lista de modelos de DeepSeek?

La línea de modelos DeepSeek incluye V2 para un contexto y razonamiento mejorados, V3 con una ventana de 128 mil tokens y MoE, y V3.1 para un razonamiento más profundo. También está el modelo V3.2-Speciale, que funciona bien para tareas de razonamiento y resolución de problemas a nivel de competencia. La serie R1 se centra en el razonamiento lógico paso a paso.

¿Cómo maneja DeepSeek las tareas de contexto largo?

El modelo de inteligencia artificial DeepSeek gestiona el contexto largo mediante mecanismos de atención dispersa que seleccionan solo los tokens más relevantes en lugar de comparar todo con todo lo demás. Esto hace que el procesamiento de contexto largo sea mucho más rápido, mientras brinda resultados de alta calidad. V3.2 y el próximo V4 pueden procesar más de un millón de tokens, lo que significa que pueden trabajar con bases de código completas o documentos masivos de manera simultánea.

¿DeepSeek V4 será de código abierto?

Hasta ahora, DeepSeek no ha confirmado oficialmente si V4 será completamente de código abierto. Sin embargo, DeepSeek tiene un patrón claro de poner sus modelos y pesos a disposición del público. Entonces, basándonos en su historial con V2, V3 y R1, es bastante probable que V4 siga el mismo patrón cuando se lance a mediados de febrero.

¿Se pueden usar los modelos de DeepSeek localmente?

Sí, puedes ejecutar los modelos de DeepSeek localmente. V3 y V3.1 tienen pesos abiertos que puedes descargar y ejecutar en tu propio CPU o GPU. Las versiones más pequeñas y condensadas de R1, como los modelos de parámetros 7B, 14B y 32B, funcionan en hardware común de consumo. Se espera que V4 funcione en dos RTX 409s o en una única RTX 5090 gracias a su diseño Mixture-of-Experts.