DeepSeek ha lanzado oficialmente el modelo DeepSeek-V4.1-Flash, que sirve como el miembro más pequeño de su nueva familia de arquitecturas y cuenta con comprensión visual multimodal nativa. Esta nueva arquitectura está diseñada para proporcionar un techo de capacidad más alto, velocidades de inferencia más rápidas, mayor rendimiento y mejor potencial de escalado para modelos más grandes.
DeepSeek ha lanzado V4.1-Flash, un nuevo modelo insignia de pesos abiertos diseñado para una eficiencia extrema de inferencia y bajo costo. El modelo utiliza una arquitectura de codificador-decodificador causal para reducir significativamente el cómputo activo y los costos de KV/cache.
DeepSeek ha lanzado DeepSeek v4.1-Flash, un nuevo modelo insignia de pesos abiertos que presenta una nueva arquitectura causal codificador-decodificador diseñada para maximizar la eficiencia de inferencia y reducir costos.
DeepSeek AI ha lanzado DeepSeek-V4.1-Flash, un modelo multimodal Mixture-of-Experts que cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y una caché KV FP4 que reduce la huella global de la caché a 890 bytes por token. El modelo utiliza una arquitectura de codificador-decodificador causal y Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) para reducir significativamente los requisitos de memoria mientras mantiene el rendimiento.
Los reguladores chinos están investigando a DeepSeek y Moonshot AI por posibles filtraciones de datos a la empresa estadounidense Anthropic. La investigación sigue a rumores sobre ejecutivos de Kimi, aunque la situación se describe actualmente como una investigación en lugar de arrestos confirmados.
DeepSeek está actualmente entrenando un nuevo modelo con 2 billones de parámetros, con planes de construir eventualmente un modelo de 8 billones de parámetros.
Los investigadores presentan CodeMidas, una canalización agéntica que construye entornos de aprendizaje por refuerzo a partir de la funcionalidad implementada en repositorios de código abierto, utilizando el código fuente como única entrada. El método asigna cómputo agéntico para explorar la funcionalidad, construir pruebas basadas en la ejecución y validar tareas mediante repeticiones repetidas, lo que resulta en un conjunto de datos de 5.545 tareas de entrenamiento en 23 lenguajes de programación. Entrenar MiMo-V2.5 en estas tareas con GRPO mejora el rendimiento en cinco benchmarks diversos, incluyendo DeepSWE (+11,7%), ProgramBench (+17%) y Terminal-Bench v2.1 (+8,5%). El análisis de trayectorias indica que el agente entrenado con RL exhibe mejores comportamientos, como una mayor exploración del repositorio de código y una autoverificación más diversa. Estos resultados establecen el código fuente como una base escalable para construir entornos de RL que mejoran a los agentes de programación en diversas tareas de software.
DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V4.1-Flash, un modelo Mixture-of-Experts multimodal diseñado para abordar los altos costos del procesamiento de contexto largo y los grandes cachés KV en cargas de trabajo de agentes.
Atria Dawn Preview es un modelo de lenguaje agénico fundamental diseñado para flujos de trabajo de investigación científica e ingeniería, entrenado mediante una Pipeline de Experiencia Verificable que conecta interacciones mediadas por herramientas con entornos ejecutables. En 16 benchmarks que abarcan investigación del mundo real, ingeniería y trabajo digital, el modelo es competitivo frente a agentes de vanguardia y alcanza la puntuación más alta reportada en cinco de ellos.
DeepSeek V4.1 Flash ha tomado el primer lugar en la nueva benchmark Astra dentro de la actualización del Índice de Inteligencia Artificial Analysis v4.3.
Un usuario ha desarrollado una implementación personalizada que permite ejecutar el modelo DeepSeek V4.1 en GPUs NVIDIA A100 con un rendimiento que supera a la API oficial.
La plataforma de benchmarking LiveBench ha añadido el modelo DeepSeek v4.1 Flash a su suite de evaluación.
El modelo DeepSeek V4.1 Flash ya es accesible a través de la plataforma HuggingChat.
Un usuario ha publicado un video generado utilizando el recién lanzado modelo DeepSeek V4.1 Flash para evaluar sus capacidades en la síntesis de video en movimiento.
DeepSeek ha lanzado su nuevo modelo, DeepSeek V4-1 Flash. Es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) multimodal que cuenta con una base de 552 mil millones de parámetros.
DeepSeek ha lanzado oficialmente el modelo DeepSeek V4.1 Flash, la entrada más pequeña en su nueva serie de arquitecturas que cuenta con comprensión visual multimodal nativa. Construido sobre un diseño Causal-Encoder-Decoder, es un modelo Mixture of Experts (MoE) de 552B parámetros que activa solo 8B parámetros en el lado de entrada y 16B en el lado de salida.
DeepSeek ha retirado suavemente el modelo DeepSeek V4 Pro. Esta acción marca el fin de la disponibilidad de esta versión específica de su sistema de IA.
DeepSeek ha abierto las pruebas beta internas para una versión intermedia de su modelo DeepSeek V4.1 Flash, que ya está disponible a través de API.
DeepSeek ha publicado el checkpoint del modelo DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp en Hugging Face. El repositorio ya está disponible para acceso público.
Una publicación de Reddit titulada "Qwen3.8-Flash-Next es mejor que DeepSeek V4 Pro" ha sido enviada por el usuario /u/Normal-Phone7762 a la comunidad r/LocalLLaMA.