DeepSeek V4.1 Flash 1017: un modelo abierto que abarata los agentes y una API de búsqueda para todos

El sábado 17 de octubre de 2026, DeepSeek actualizó sin hacer ruido su modelo rápido. Según el registro de cambios de su API, V4.1 Flash funciona ahora con DeepSeek-V4.1-Flash-1017 en la web, en la app y a través de la API. El precio y la forma de llamarlo no cambian: los desarrolladores siguen usando el nombre de modelo deepseek-flash.

Qué cambia en V4.1 Flash 1017

DeepSeek lo llama una «actualización menor», pero la ficha del modelo en Hugging Face muestra avances reales en razonamiento, programación, tareas de agente y visión, con respuestas más cortas y tareas resueltas más rápido. Los pesos son abiertos bajo licencia MIT, con una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens.

• DeepSWE v1.1: 77,0 frente a 74,2 antes (Claude Opus 5: 74,0; GPT-5.6 Sol: 73,0)
• Terminal-Bench 4.0: 42,3 frente a 31,2
• Automation-Bench: 60,5 frente a 54,8

Son cifras de la propia DeepSeek. Su tabla también muestra que Opus 5 sigue por delante en varias pruebas, como Humanity’s Last Exam (56,3 frente a 42,6) o Terminal-Bench 4.0 (51,8).

Lo importante: el coste por tarea

Como señala The Decoder, lo que más pesa son las respuestas más cortas. En el gráfico de costes de DeepSWE publicado por DeepSeek, el nuevo modelo llega al 77 % por algo menos de 0,20 dólares por tarea, y a cerca del 72 % por unos 0,10 dólares en su modo bajo. La versión anterior costaba alrededor de 0,50 dólares. Todavía no hay pruebas independientes.

DeepSeek abre su buscador

DeepSeek también abre sus API Search y Fetch a todos los desarrolladores. La empresa asegura que su buscador, diseñado para la IA, indexa cientos de miles de millones de páginas, atiende cientos de millones de consultas al día y filtra el spam SEO y el contenido de IA de baja calidad. Son afirmaciones de la propia compañía. Investing.com confirmó el lanzamiento del sábado.

La opinión de Rocks

Para quien usa agentes de IA, asistentes de programación o automatizaciones de Home Assistant a través de una API, lo que cuenta es el precio por tarea terminada, y ahí DeepSeek sigue apretando. Los pesos son abiertos, pero el modelo es enorme: ejecutarlo en casa no es realista para la mayoría. Lo interesante para los makers es una API barata con una herramienta de búsqueda integrada.