DeepSeek V4.1 Flash ya está disponible: más potente, más rápido y más económico, con multimodal nativo en la web oficial
El 10 de septiembre de 2026, DeepSeek publicó V4.1 Flash. El nombre lleva Flash, pero no es solo una versión barata. Es el primer miembro que llega al mercado de una familia de arquitecturas completamente nueva, y la primera vez que DeepSeek integra comprensión visual multimodal nativa directamente en un modelo principal.
La señal más clara es otra. DeepSeek ha decidido que el tráfico de V4 Pro pase a V4.1 Flash de forma gradual. Que un modelo de gama ligera asuma el tráfico del buque insignia no es algo que se vea a menudo en este sector.
Qué cambia V4.1 Flash
V4.1 Flash es un modelo MoE de 552B parámetros construido sobre una nueva estructura Causal-Encoder-Decoder. Lo interesante es que la entrada y la salida son asimétricas. Solo se activan 8B en el lado de entrada y 16B en el de salida. Leer sale muy barato. El cómputo se concentra donde realmente ocurre la generación.
DeepSeek sostiene que, combinando un nuevo método de preentrenamiento con un postentrenamiento de aprendizaje por refuerzo a mayor escala, V4.1 Flash supera en benchmarks a un grupo de modelos insignia, V4 Pro incluido.
| Elemento | Especificación |
|---|---|
| Parámetros | 552B (MoE) |
| Arquitectura | Causal-Encoder-Decoder, entrada y salida asimétricas |
| Parámetros activos | 8B entrada / 16B salida |
| Ventana de contexto | 1M tokens |
| Salida máxima | 384K tokens |
| Multimodal | Comprensión de imagen nativa, no un módulo añadido |
| Modo de razonamiento | Con y sin razonamiento, activado por defecto |
| Límite de concurrencia | 2.500 |
El apartado multimodal merece un comentario aparte. El anterior V4 Flash Vision Exp añadía visión a un modelo de texto, lo que obligaba a cambiar de nombre de modelo para usarlo. V4.1 Flash integra la comprensión de imágenes en el mismo modelo: texto e imágenes entran por un único endpoint, sin enrutado separado. Si quieres contexto sobre el enfoque de la generación anterior, tienes nuestra prueba práctica de la API V4 Flash Vision Exp.
La caché KV baja a la cuarta parte y el coste de los agentes con ella
Quien opera agentes es sensible al coste de caché. En conversaciones de varios turnos el historial se relee constantemente, y los tokens con acierto de caché suelen dominar la factura.
V4.1 Flash ha tocado la arquitectura justo ahí. Frente a la generación anterior, la demanda de HBM para la caché KV cae a 1/4 y la de SSD a 1/8. La comparación que da DeepSeek respecto a su primer modelo sitúa la reducción acumulada en 437 veces.
Lo que esto significa en la práctica es que el coste marginal de las tareas largas y multiturno baja con fuerza. Ejecutar un agente que llama a herramientas durante decenas de turnos hacía crecer la factura casi en línea recta con el número de turnos. Esa curva ahora es bastante más plana.
Los nuevos precios de la API
Las nuevas tarifas entraron en vigor a las 12:00 del 10 de septiembre de 2026. DeepSeek mantiene el esquema valle y pico, y la tarifa valle es exactamente la mitad de la pico. El horario pico es de lunes a viernes, de 09:00 a 12:00 y de 14:00 a 18:00 hora de Pekín. Todo lo demás es valle.
Las cifras son por millón de tokens, en yuanes.
| Concepto | Franja | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| Entrada (acierto de caché) | Valle | 0,02 ¥ | 0,15 ¥ |
| Entrada (acierto de caché) | Pico | 0,04 ¥ | 0,30 ¥ |
| Entrada (fallo de caché) | Valle | 1 ¥ | 4,5 ¥ |
| Entrada (fallo de caché) | Pico | 2 ¥ | 9,0 ¥ |
| Salida | Valle | 4 ¥ | 13,5 ¥ |
| Salida | Pico | 8 ¥ | 27,0 ¥ |
| Límite de concurrencia | — | 2.500 | 500 |
Puesto en paralelo queda claro. La entrada con acierto de caché es un 87% más barata, la entrada sin acierto un 78% y la salida un 70%. El techo de concurrencia pasa de 500 a 2.500, cinco veces más.
Si sigues la evolución de precios por línea de producto, nuestra crónica de la rebaja permanente de la API V4 Pro se lee bien en paralelo. La motivación de aquella rebaja era distinta de la de esta.
Dónde se sitúa frente a otros modelos
Primero, la procedencia de los datos. DeepSeek no publicó una tabla completa de benchmarks con el anuncio. Las puntuaciones que siguen vienen de agregadores de terceros y del seguimiento de la comunidad, no de material oficial, así que conviene leerlas con cautela. Tres versiones de DeepSeek se alinean con cuatro rivales externos, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol y Claude Opus 5, en las 19 pruebas, para que la comparación ya no viva solo en una imagen.
| Benchmark | V4.1 Flash | V4-Pro 0813 | V4-Flash 0731 | GLM 5.3 | Kimi K3 | GPT 5.6-Sol | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 90.9 | 92.4 | 89.9 | 88.1 | 92.9 | 94.1 | 93.4 |
| HLE | 36.8 (39.1*) | 42.7* | 37.8* | 42.0* | 43.5 | 44.5 | 56.3 |
| Codeforces (Rating) | 3471 | 3348 | 3289 | - | - | - | - |
| MathArena Apex | 65.6 | 65.3 | 58.6 | - | 65.6 | - | - |
| Terminal-Bench 2.1 | 90.6 | 87.9 | 82.7 | 88.2 | 88.3 | 88.8 | 89.1 |
| Terminal-Bench 3.0 | 30.0 | 11.8 | 7.6 | 28.3 | 17.7 | 34.4 | 43.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 12.4 | 7.0 | 37.9 | 12.6 | 39.9 | 51.8 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 | 62.7 | 54.4 | 66.9 | 67.5 | 73.0 | 74.0 |
| ProgramBench | 20.3 | 15.5 | - | 19.0 | 17.5 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 | 61.5 | 54.2 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| CyberGym | 88.1 | 83.3 | 76.7 | 84.5 | 80.0 | 84.5 | - |
| SEC-Bench Pro | 62.8 | 56.4 | 30.9 | - | - | 74.3 | - |
| ExploitGym | 15.3 | 5.4 | 1.8 | 15.0 | - | 33.7 | 22.1 |
| HLE (w/tools) | 63.9 | 60.0 | 51.5 | 62.5 | 59.8 | - | 63.6 |
| Automation-Bench | 54.8 | 43.2 | 37.7 | 48.8 | 46.7 | 45.8 | 50.3 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 | 25.7 | 25.2 | 28.5 | 27.6 | 26.7 | 28.6 |
| Chartography (w/tools) | 78.9 | - | - | - | 68.1 | 79.9 | 84.0 |
| BabyVision (w/tools) | 89.6 | - | - | - | 85.7 | 88.9 | 94.1 |
| ZeroBench-main (w/tools) | 49.0 | - | - | - | 41.0 | 53.0 | 52.0 |
Las puntuaciones con * corresponden a ejecuciones solo de texto; - indica que no hay cifra pública para esa fila. Los datos se compilan de evaluaciones de terceros e hilos de la comunidad y sirven solo como referencia transversal.
En tareas de agentes y de código, V4.1 Flash se coloca en la parte alta de su liga. Logra 90,6 en Terminal-Bench 2.1, 88,1 en CyberGym, un rating de 3471 en Codeforces y 63,9 en HLE con herramientas, lo que supera por poco el 63,6 de Claude Opus 5.
Pero el punto débil es real. En HLE sin herramientas obtiene 36,8, o 39,1 en el tramo solo texto, muy por debajo del 44,5 de GPT-5.6 Sol y del 56,3 de Claude Opus 5.
El posicionamiento es inequívoco. Es un modelo muy bueno manejando herramientas, no un nuevo campeón del razonamiento. Si piensas lanzarle problemas de razonamiento a libro cerrado, ajusta las expectativas.
La velocidad es la otra ventaja. Varios evaluadores independientes midieron un rendimiento sostenido de salida entre 300 y 355 tokens por segundo, con picos puntuales por encima de 500. En una comparativa directa, V4.1 Flash corría a 355 tokens/s frente a los 63 tokens/s de V4 Pro, y el tiempo hasta el primer token bajó de 766 ms a 178 ms.
Cómo integrarlo
La integración es barata. Cambia el nombre del modelo y ya está.
Usa deepseek-flash como nombre de modelo. La URL base sigue siendo https://api.deepseek.com, con el endpoint en formato Anthropic en https://api.deepseek.com/anthropic. Los nombres antiguos deepseek-v4-flash y deepseek-v4-flash-vision-exp siguen funcionando, pero por debajo sirven V4.1 Flash y se facturan a tarifa Flash.
| Función | Soporte |
|---|---|
| JSON Output | Sí |
| Tool Calls | Sí |
| Responses API | Sí |
| Anthropic API | Sí |
| Continuación con prefijo | Sí (Beta) |
| Completado FIM | Solo en modo sin razonamiento |
| Comprensión de imágenes | Sí |
Hay un punto que conviene planificar. A partir de las 12:00 hora de Pekín del 14 de septiembre de 2026, y hasta que llegue V4.1 Pro, todas las peticiones a deepseek-v4-pro se enrutarán a V4.1 Flash y se facturarán a su tarifa.
Si tienes tráfico en producción anclado a V4 Pro, estos días son tu última ventana de validación. Haz una comparativa con tráfico real y confirma la estabilidad de las salidas antes de migrar. Los prompts que ajustaste en V4 Pro necesitan pruebas nuevas en V4.1 Flash. No des por hecho que el comportamiento se traslada.
Los pesos y el informe técnico ya están disponibles en Hugging Face. DeepSeek añade que los equipos con necesidades de despliegue a gran escala y el hardware correspondiente, en torno a 2k GPU más un clúster de almacenamiento, pueden escribirles directamente.
Qué dicen los desarrolladores
El hilo de Hacker News reunió 415 puntos y 217 comentarios, y r/singularity tuvo su propia discusión. Leyendo ambos, los elogios y las críticas son inusualmente concretos.
Lo positivo se centra en la relación calidad-precio. Un desarrollador del sector de agentes señaló que V4.1 Flash compite directamente con Gemini Flash, ofrece mejor calidad en tareas de agentes y cuesta entre el 20% y el 30% del precio por tarea del rival. Otro lo usó para convertir en bloque un montón de kernels .metal a .cu, y contó que necesitó menos guía que Opus, escribió mejores comentarios y corría a 300-400 tokens por segundo.
Las quejas también son concretas. Un desarrollador describió agentes arrastrados a bucles de reintento cuando falla una llamada a herramienta, y apuntó que la solución es escribir instrucciones de recuperación explícitas en los mensajes de error. Otro señaló un seguimiento de idioma inestable: una consulta en inglés a veces devuelve la cadena de razonamiento en chino, y una pregunta sobre un tema local alemán volvió respondida en alemán. También hay quien pide un nivel medio de esfuerzo de razonamiento, porque el dial salta de low directamente a high y max, y high consume tokens muy rápido.
Lo más discutido es enrutar el tráfico de Pro a Flash. Quienes se oponen argumentan que, si alguien ha validado un flujo de trabajo en V4 Pro, cambiarle el modelo por debajo en producción no es aceptable. Quienes lo defienden responden que este laboratorio ha cambiado el modelo subyacente en cada lanzamiento desde V3.2, y que quien necesite estabilidad a largo plazo debería alojar los pesos abiertos por su cuenta.
En Reddit el ánimo es parecido: impresionados por la eficiencia, escépticos ante la idea de que un modelo de gama Flash supere de verdad a algo como Kimi K3 en el uso diario. El escepticismo es razonable. Los benchmarks sobrerrepresentan problemas ordenados y representan mal el desorden del trabajo real.
Hay un detalle que se pasa por alto. El anterior V4 Flash tenía 284B, un tamaño que mucha gente podía ejecutar en local. V4.1 Flash sube a 552B y el listón del despliegue local sube con él.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo se lanzó V4.1 Flash? El 10 de septiembre de 2026.
¿Qué hay que cambiar para llamarlo?
Poner el nombre de modelo a deepseek-flash. Nada más cambia y sigue siendo compatible con el SDK de OpenAI.
¿Acepta imágenes? Sí, mediante comprensión visual nativa y no un módulo añadido. Texto e imágenes comparten un único endpoint.
¿De cuánto es la ventana de contexto? 1M tokens, con hasta 384K tokens de salida.
¿Es mejor que V4 Pro? En tareas de agentes y código, DeepSeek afirma que lo supera de forma integral y retira el buque insignia por ese motivo. En razonamiento puro sigue por detrás de modelos centrados en razonar como Opus 5 o GPT-5.6 Sol.
¿Cuánto más barato es ahora? La salida en franja valle es de 4 ¥ por millón de tokens frente a los 13,5 ¥ de V4 Pro, una rebaja de alrededor del 70%. La entrada con acierto de caché pasa de 0,15 ¥ a 0,02 ¥.
¿Puedo ejecutarlo en local? Los pesos son abiertos, pero con 552B los requisitos de memoria lo dejan fuera del alcance del hardware personal.
¿Hay forma de probarlo gratis? La API se factura por uso. Para una prueba rápida, usa el acceso de abajo.
Pruébalo en línea
Si prefieres no montar una API, puedes usarlo directamente en la web oficial de DeepSeek, deepseek4.hk. Esta vía ya funciona con V4.1 Flash, con la ventana de 1M, la comprensión de imágenes y las llamadas a herramientas disponibles. No hace falta clave de API, solo abrir y conversar.
Nuestra guía de uso de DeepSeek recorre el camino más rápido para sacarle partido. Si todavía estás resolviendo accesos y detalles de cuenta, la guía de la web oficial lo cubre con más detalle. Y para el contexto amplio de V4.1, nuestro resumen de financiación, rebaja y multimodal funciona bien como lectura de fondo.
Sin configurar API. V4.1 Flash con su ventana de 1M y su multimodal nativo ya está activo en deepseek4.hk.
Empezar a usar DeepSeek V4.1