DeepSeek lanza V4.1-Flash, el modelo más pequeño de su nueva arquitectura con visión multimodal nativa

DeepSeek ha publicado el 10 de septiembre de 2026 la actualización de su registro de cambios (changelog) de la API con el anuncio de DeepSeek-V4.1-Flash, presentado como el modelo más pequeño dentro de una nueva familia de arquitectura. Según la propia documentación de la compañía, este diseño está pensado para ofrecer «un techo de capacidad más alto, inferencia más rápida, mayor throughput y escalabilidad hacia modelos de mayor tamaño», además de incorporar comprensión visual multimodal nativa desde el propio modelo, sin depender de un componente experimental separado como ocurría con la versión anterior.

El documento acompaña el lanzamiento con una batería extensa de resultados en benchmarks, todos ellos citados textualmente en la fuente: GPQA Diamond (90.9), HLE (36.8, o 39.1 si se mide solo sobre el subconjunto de texto puro), Codeforces con un rating de 3471, MathArena Apex (65.6), y una serie de pruebas centradas en agentes y tareas de terminal: Terminal-Bench 2.1 (90.6), Terminal-Bench 3.0 (30.0) y Terminal-Bench 4.0 (31.2). También se reportan cifras en benchmarks más especializados como DeepSWE v1.1 (74.2), ProgramBench (20.3), NL2Repo-Bench (65.4), CyberGym (88.1), SEC-Bench Pro (62.8) y ExploitGym (15.3), estos últimos orientados a evaluar capacidades de seguridad ofensiva/defensiva y explotación de vulnerabilidades en entornos controlados. En el terreno de agentes con uso de herramientas, DeepSeek reporta HLE con herramientas (63.9), Automation-Bench (54.8), Agents' Last Exam (31.8), Chartography con herramientas (78.9), BabyVision con herramientas (89.6) y ZeroBench-main con herramientas (49.0). Se trata de un conjunto de métricas amplio y heterogéneo, que abarca desde razonamiento académico hasta tareas de automatización y ciberseguridad, aunque el documento no ofrece comparativas directas frente a modelos de la competencia para esta versión concreta, por lo que conviene tomar estas cifras como datos de referencia interna de la propia DeepSeek más que como una comparación validada externamente.

En el plano operativo, el cambio más relevante para desarrolladores es que el nombre de modelo deepseek-flash pasa a apuntar ahora a esta nueva versión V4.1 Flash. Las versiones anteriores, V4 Flash y V4 Flash Vision Exp, quedan retiradas, aunque por compatibilidad los nombres antiguos (deepseek-v4-flash y deepseek-v4-flash-vision-exp) seguirán enrutando temporalmente hacia V4.1 Flash, lo que da margen a los equipos que integran la API para migrar sin cortes bruscos. Además, en respuesta a la demanda de los usuarios, DeepSeek ha decidido mantener el servicio de API para DeepSeek V4 Pro más allá del 14 de septiembre de 2026, conservando el mismo método de facturación, aunque advierte que podría haber cambios futuros. Junto con el lanzamiento, la compañía ha anunciado una reducción de precios en la API, remitiendo a su página de tarifas para el detalle exacto.

Este anuncio se enmarca en una cadencia de actualizaciones muy intensa por parte de DeepSeek durante 2026, que el propio changelog documenta paso a paso. Apenas tres semanas antes, el 21 de agosto, la compañía había lanzado DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, un modelo experimental de comprensión visual accesible mediante el parámetro model='deepseek-v4-flash-vision-exp'. En sus propias pruebas, ese modelo experimental igualaba a la versión V4-Flash oficial en capacidades de puro texto (agente, razonamiento, conocimiento general), pero mostraba un salto notable en benchmarks de agentes que requieren comprensión visual, acercando —según la propia DeepSeek— sus capacidades de agente multimodal a las de Opus-4.8. Es una afirmación hecha por la propia empresa en su documentación, sin verificación independiente citada en el texto.

Unas semanas antes, el 13 de agosto, se había producido la disponibilidad general (GA) de DeepSeek-V4-Pro en app, web y API, con mejoras destacadas en capacidades de agente «particularmente significativas en entornos de producción», y con soporte nativo para el formato Responses API de OpenAI, adaptado específicamente para Codex. Esa misma actualización introdujo tres niveles de esfuerzo de razonamiento (low, high y max) tanto para V4-Pro como para V4-Flash, pensados para que los usuarios ajusten el consumo de cómputo según la complejidad de la tarea: bajo para tareas simples, alto para tareas de agente cotidianas y máximo para escenarios más complejos. También se introdujo entonces un esquema de precios diferenciado por horario pico/valle, con las tarifas en horas valle fijadas a la mitad del precio en horas pico, como forma de incentivar una distribución más eficiente de la carga de uso.

Remontándose algo más atrás, el 31 de julio se había hecho pública la beta oficial de DeepSeek-V4-Flash, con mejoras de agente que la propia compañía describe como muy superiores a la versión preliminar V4-Pro-Preview, y con la misma arquitectura y tamaño que su predecesora, aunque con un reentrenamiento posterior (post-training) diferente. La familia V4 en su conjunto había debutado el 24 de abril de 2026, sustituyendo gradualmente a los nombres heredados deepseek-chat y deepseek-reasoner, cuya discontinuación se programó para tres meses después.

En conjunto, el changelog dibuja una estrategia de iteración muy rápida por parte de DeepSeek: en poco menos de cinco meses la compañía ha pasado de introducir la arquitectura V4 a lanzar una versión Pro GA, una versión Flash beta y oficial, un modelo de visión experimental y, finalmente, una versión 4.1 Flash que unifica y reemplaza a las anteriores con soporte multimodal nativo de fábrica. Para los equipos que integran la API, el mensaje práctico es claro: los nombres de modelo antiguos seguirán funcionando por ahora vía redirección, pero conviene migrar a los nombres actuales (deepseek-flash, deepseek-v4-pro) y revisar la documentación de precios, dado que la política de tarifas ha cambiado en varias ocasiones a lo largo de estos meses, incluyendo la introducción de precios diferenciados por franja horaria y la última reducción asociada al lanzamiento de V4.1 Flash.