DeepSeek V4.1 Flash 1017 specs: 763B params, MIT weights, API pricing

Cesar Balarezo @cbalarezolOriginally posted 2026.10.19

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⚡ FLASH IA "DeepSeek acaba de destrozar el equilibrio de la hegemonía mundial de la IA. El lunes las acciones podrían desplomarse." El modelo existe, es bueno y es barato de verdad. Lo que no existe todavía es un solo benchmark que no haya corrido DeepSeek. Lo confirmado (DeepSeek, documentación oficial y Hugging Face): → DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ya está disponible en web, app y API. Es un nuevo checkpoint de post-entrenamiento de V4.1-Flash, no un modelo nuevo desde cero → Los pesos están publicados en Hugging Face con licencia MIT: uso comercial permitido. El repo declara 763.000 millones de parámetros totales; el reporte técnico describe 552.000 millones de backbone más 196.000 millones en módulos Engram, con ~8.000 millones activos al leer y ~16.000 millones al escribir. Contexto de 1 millón de tokens → Precio API fuera de hora pico: 0,15 dólares por millón de tokens de entrada sin caché y 0,60 de salida. En hora pico, el doble. Para comparar: GPT-5.6 Sol y Claude Opus 5 están en otra liga de precio → Se abrió además la Search API y la Fetch API: 0,75 dólares por cada 1.000 llamadas exitosas, con las fallidas gratis Los matices: → Todos los benchmarks del anuncio los corrió DeepSeek. No hay ninguna evaluación independiente publicada todavía, y el propio gráfico de "costo por tarea" que hace virales a estos lanzamientos sale de su arnés, no de un tercero → "Le gana a Opus 5" es media tabla. Según los números de DeepSeek, el 1017 gana en DeepSWE (77,0), Automation-Bench, Agents' Last Exam y Apex Bench. Opus 5 sigue arriba en Terminal-Bench 4.0 (51,8 contra 42,3), ProgramBench (37,0 contra 29,1), NL2Repo-Bench (75,3 contra 68,2) y HLE sin herramientas (56,3 contra 42,6) → El 0,003 dólares por millón de tokens que circula en los titulares no es el precio de usar el modelo: es entrada con acierto de caché y fuera de hora pico. La entrada normal cuesta cincuenta veces eso → "Flash" es el nombre, no el tamaño. Con 763.000 millones de parámetros en el repo, "pesos abiertos" no significa que lo vayas a correr en tu servidor: significa que alguien con mucho fierro puede → Y lo de la hegemonía: DeepSeek no dijo nada de eso. La frase y el pronóstico bursátil son de una cuenta en X. La propia DeepSeek, en cambio, sí advierte que la arquitectura nueva puede degradarse en casos límite no probados, como recuperación dispersa en contexto largo Conecta con la saga: el 23 de septiembre cubrí a Xiaomi MiMo v26 — "modelo abierto a la par de Opus 5 y GPT-5.6 Sol" — y el desenlace fue que empataba en el índice compuesto, no en las tareas. El 6 de octubre, con Mistral Large 4, el problema era que los pesos todavía no existían y los benchmarks eran de Mistral. Hoy el patrón se repite con una diferencia importante a favor de DeepSeek: los pesos sí están publicados, hoy, con licencia MIT. Lo que falta sigue siendo lo mismo: que alguien que no sea el laboratorio corra los números Si construyes o diriges: este modelo merece una prueba, no una migración. Toma las tres tareas que más te cuestan al mes, córrelas contra el 1017 y contra lo que usas hoy, y compara costo real y tasa de reintentos — no el gráfico del anuncio. Si tu carga es agéntica y repetitiva, aquí puede haber un ahorro grande; si vives en terminal, la tabla del propio DeepSeek dice que Opus 5 todavía resuelve mejor LATAM: hay un detalle que casi nadie mira y que nos favorece. Las horas pico de DeepSeek son de lunes a viernes, 01:00–04:00 y 06:00–10:00 UTC. En Lima eso cae de 8 de la noche a 11, y de 1 a 5 de la madrugada. Tu jornada laboral — 9 a 6 en Lima, Bogotá o Ciudad de México — está completa en horario con descuento. El equipo que trabaja de día en la región paga la mitad que el que trabaja de día en Europa. Y la Search API gratis vía Harness, Claude Code y Codex se corta el 31 de octubre: si vas a probarla, pruébala ahora Antes de retuitear que China acaba de romper el equilibrio mundial de la IA: ¿viste quién corrió los benchmarks? #IA #DeepSeek #PesosAbiertos #Agentes #Benchmarks #LATAM