DeepSeek ha lanzado la versión beta pública oficial de la API DeepSeek-V4-Flash, que presenta capacidades de agente significativamente mejoradas en comparación con V4-Pro-Preview. La actualización implica volver a entrenar al modelo manteniendo su arquitectura y tamaño originales.
Una comparación de DeepSeek-V4 Flash 0731 y GPT-5.6 Luna en el benchmark DeepSWE revela que, aunque GPT-5.6 Luna es el ingeniero más fuerte, una estrategia en cascada que utiliza ambos modelos logra mayor precisión a menor costo.
OpenAI ha compartido diez resultados descubiertos al evaluar un modelo no lanzado, resolviendo o haciendo progresos sustanciales en problemas abiertos de larga data en matemáticas y ciencias de la computación teóricas. Simultáneamente, el modelo Qwen 3.8-Max con 2,4 billones de parámetros ya está disponible, ofreciendo mejoras en codificación, trabajo, investigación y tareas de largo alcance.
DeepSeek lanzó la API DeepSeek-V4-Flash en beta pública e inmediatamente liberó sus pesos bajo una licencia MIT. La actualización ofrece mejoras significativas de rendimiento respecto a la vista previa de abril sin alterar la arquitectura o el tamaño del modelo, posicionándola como una alternativa rentable frente a los modelos propietarios.
DeepSeek ha actualizado su modelo V4 Flash, lanzando una nueva versión el 2026-07-31 que muestra ganancias significativas de rendimiento sobre la vista previa anterior. La actualización introduce resultados para varios nuevos benchmarks mientras mejora las puntuaciones en los existentes.
El lanzamiento oficial de DeepSeek-V4-Flash ya está disponible en la API de DeepSeek.
Una evaluación independiente utilizando el arnés Ante 0.preview.71 confirma que DeepSeek V4 Flash 0731 logra una puntuación de precisión del 82.7% en Terminal-Bench 2.1, igualando los resultados previamente reportados por DeepSeek.
El artículo presenta los resultados del benchmark ARC-AGI para el modelo DeepSeek V4 Flash 0731. Enlaza a la página oficial de resultados alojada por la organización ARC Prize.
DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V4-Flash-0731, una versión actualizada de su modelo "Flash" más pequeño que supera al mayor DeepSeek-V4-Pro en benchmarks independientes. El lanzamiento utiliza un nuevo proceso de ajuste fino mientras mantiene la arquitectura original de Mezcla de Expertos con 284 mil millones de parámetros en total.
El artículo anuncia que el modelo DeepSeek-V4-Flash-0731 ha superado a Fable-5, Sol y Kimi-K3 en un benchmark de ajedrez.
La última recopilación de artefactos de modelos abiertos destaca lanzamientos significativos de Thinking Machines y Tencent, junto con actualizaciones de Poolside y DeepSeek.
El modelo DeepSeek-V4-Flash-0731 ha alcanzado una puntuación de índice de inteligencia de 50, una métrica que iguala el rendimiento de los principales modelos avanzados de marzo de 2026, que tenían una puntuación de 51.
DeepSeek lanzó una API de beta pública actualizada para DeepSeek-V4-Flash junto con la disponibilidad inmediata de pesos abiertos, marcando un salto significativo en el rendimiento logrado mediante optimizaciones post-entrenamiento en lugar de cambios arquitectónicos. El modelo conserva su estructura de 284B parámetros totales / 13B parámetros activos, pero muestra mejoras sustanciales en capacidades agénticas y benchmarks de codificación.
DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V4-Flash-0731, el último modelo de su familia V4, con capacidades agénticas sustancialmente mejoradas. El modelo de 304 mil millones de parámetros está disponible en Hugging Face y OpenRouter.
DeepSeek ha publicado el modelo oficial DeepSeek-V4-Flash-0731 en Hugging Face y ha trasladado su API a beta pública a partir del 31 de julio de 2026. Este lanzamiento reemplaza la versión previa anterior mediante repost-training en lugar de cambios arquitectónicos, ofreciendo mejoras significativas en benchmarks agénticos y de codificación mientras mantiene el mismo tamaño de 284B parámetros.
DeepSeek ha lanzado su nuevo modelo flash, DeepSeek V4 Flash, que se posiciona como el segundo mejor modelo de pesos abiertos detrás de Kimi K3, mientras ofrece precios significativamente más bajos. El modelo tiene un precio de $0.09 por tokens de entrada y $0.18 por tokens de salida por millón de tokens.
Las pruebas iniciales del modelo DeepSeek v4 Flash indican mejoras notables en sus habilidades de diseño de interfaz de usuario y experiencia de usuario. A pesar de estas mejoras, se señala que el modelo es hambriento de tokens.
Un meme traducido que circula en Reddit indica que un competidor tuvo que reducir sus precios en un 80% debido a la presión competitiva de DeepSeek v4 flash. Este modelo de pesos abiertos cuenta con 284 mil millones de parámetros totales y 13 mil millones de parámetros activos, ofreciendo métricas superiores de relación precio-rendimiento.
DeepSeek afirma que su nuevo modelo de disponibilidad general, DeepSeek V4 Flash, alcanza una paridad de rendimiento con Anthropic's Sonnet 5 y xAI's Grok 4.5 en la prueba DeepSWE.
DeepSeek ha puesto el modelo DeepSeek-V4-Flash-0731 disponible como pesos abiertos en Hugging Face.