El 31 de julio de 2026, DeepSeek lanzó la beta pública de V4-Flash-0731. Sin tocar la arquitectura ni agregar un solo parámetro, la compañía reentrenó el modelo y consiguió algo que pocos esperaban: las 9 pruebas de agente y código superaron al V4-Pro Preview, el modelo hermano con 1.6 billones de parámetros totales, casi seis veces más. En Agents' Last Exam, V4-Flash quedó a 0.5 puntos de Claude Opus 4.8. El costo: 1/90 del precio del modelo de Anthropic.
DeepSeek es una aplicación de asistente oficial para chatear y resolver tareas en Android.
Esta no es una actualización menor. Es la prueba más clara hasta la fecha de que el post-entrenamiento, no el tamaño, puede ser el motor real del rendimiento en IA.
DeepSeek V4 Flash 0731: Novedades
- Arquitectura sin cambios: 284B de parámetros totales, 13B activados, idénticos al preview. Toda la mejora viene del post-entrenamiento.
- 9 pruebas superadas: DeepSeek V4 Flash 0731 supera al V4-Pro Preview en todas las pruebas de agente y código.
- Codex nativo: V4-Flash ahora soporta Responses API sin intermediarios, adaptándose directamente a Codex.
DeepSeek presentó la serie V4 el 24 de abril de 2026 con dos modelos: V4-Pro y V4-Flash. El Pro, con 1.6T de parámetros totales y 49B activados, busca el máximo rendimiento. El Flash, con 284B totales y 13B activados, prioriza velocidad y costos. Ambos comparten ventana de contexto de 1 millón de tokens, salida máxima de 384K tokens y licencia MIT de código abierto. Tres meses después, Flash recibió su primera actualización formal, y los resultados sorprendieron a quienes seguían el proyecto de cerca.
DeepSeek V4 Flash 0731: Mismo modelo, nuevo Entrenamiento
Los cambios de DeepSeek V4 Flash 0731 empiezan por lo que no cambió. La actualizacion de DeepSeek se centra en una sola cosa: reentrenar el modelo. La arquitectura MoE, los 284B de parámetros totales, los 13B de activación por token, la ventana de contexto de 1 millón de tokens: todo idéntico a la versión preview de abril. A nivel estructural, no hay nada nuevo.
Lo que sí hizo DeepSeek fue reentrenar completamente la fase de post-entrenamiento. En lugar de ampliar el modelo, le enseñaron a usar herramientas, escribir código y ejecutar tareas de múltiples pasos con mayor precisión. El resultado fue un salto enorme en capacidad de agente, sin tocar un parámetro del modelo base.
Para desarrolladores que ya usan la API de DeepSeek con herramientas como Codex, VS Code o cualquier cliente compatible con los formatos de OpenAI y Anthropic, la transición es inmediata y no requiere modificar el código existente para acceder a la nueva versión.
Hay un detalle importante que conviene aclarar: esta actualización solo aplica a la API de V4-Flash, lo que significa que quienes usan el modelo a través de la app móvil o la versión web no notarán cambios inmediatos.
DeepSeek V4 Benchmark: 9 Pruebas que superan a V4-Pro
Los resultados de DeepSeek V4 en benchmarks de agente y código muestran una mejora que va más allá de un ajuste incremental. La siguiente tabla compara V4-Flash 0731 con la versión preview, V4-Pro Preview y Claude Opus 4.8 en las 9 pruebas oficiales.
| Prueba | Flash Preview | Flash 0731 | V4-Pro Preview | Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 61.8 | 82.7 | 72.1 | 85.0 |
| NL2Repo | 39.4 | 54.2 | 38.5 | 69.7 |
| Cybergym | 38.7 | 76.7 | 52.7 | 83.1 |
| DeepSWE | 7.3 | 54.4 | 12.8 | 58.0 |
| Toolathlon Verified | 49.7 | 70.3 | 55.9 | 76.2 |
| Agents' Last Exam | 15.8 | 25.2 | 16.5 | 25.7 |
| AutomationBench | 10.8 | 25.1 | N/A | 27.2 |
| DSBench-FullStack | 37.0 | 68.7 | N/A | 71.6 |
| DSBench-Hard | 25.8 | 59.6 | N/A | 71.7 |
El salto más dramático está en DeepSWE, que mide si el modelo puede trabajar con repositorios reales: corregir errores, implementar funciones, resolver problemas de GitHub. Flash 0731 pasó de 7.3 a 54.4. Más de siete veces. La diferencia con V4-Pro Preview en esta prueba es de 41.6 puntos.
En Terminal Bench 2.1, que evalúa si el modelo opera un terminal de forma autónoma, Flash 0731 alcanzó 82.7. Supera a GLM-5.2 (81.0) y queda a 2.3 puntos de Claude Opus 4.8. En Cybergym, la prueba de seguridad informática, el salto fue de 38.7 a 76.7.
Estos números cuentan una historia: DeepSeek V4 no necesita más parámetros para mejorar en código. Necesita mejor entrenamiento. Y lo logró.
DeepSeek V4 Código: A 0.5 puntos de Claude Opus 4.8
Si hay un número que resume por qué esta actualización importa, es 0.5. Esa es la distancia entre DeepSeek V4 Flash 0731 y Claude Opus 4.8 en Agents' Last Exam, una prueba que evalúa si los modelos pueden completar tareas reales de trabajo, no solo responder preguntas de examen. V4-Flash obtuvo 25.2. Opus 4.8, 25.7.
Medio punto. Casi nada.
Hay que poner esto en contexto. En NL2Repo, la diferencia con Opus 4.8 sigue siendo de 15.5 puntos. En DSBench-Hard, 12.1 puntos. V4-Flash no supera a Opus 4.8 en ninguna de las 9 pruebas. Pero en 5 de ellas, la diferencia es menor a 4 puntos. Y lo logra con 13B de activación frente a los cientos de miles de millones que usa el modelo de Anthropic.
Para desarrolladores que usan DeepSeek V4 codigo en proyectos reales, las tareas de programación autónoma ahora son mucho más viables. Leer un repositorio, encontrar el problema, modificar archivos, ejecutar pruebas: justo lo que mide DeepSWE. El salto de 7.3 a 54.4 muestra que el modelo pasó de "apenas funcional" a "competente" en ingeniería de software autónoma.
No es perfecto. Las tareas más largas y complejas siguen siendo territorio de Opus 4.8. Pero el umbral donde V4-Flash deja de ser útil se movió bastante.
DeepSeek API: Responses API y Codex sin intermediarios
La nueva versión de DeepSeek API no se limita al modelo. Esta nueva version de DeepSeek V4 Flash 0731 ahora soporta de forma nativa el formato Responses API, el protocolo que usan herramientas como Codex para gestionar llamadas a herramientas, estados de tarea y ejecución multi-paso.
Antes, conectar DeepSeek con Codex requería herramientas intermedias como CC Switch o Moon Bridge para traducir entre el formato de chat y el formato de respuestas que Codex necesita. Ahora, V4-Flash entiende el protocolo directamente. Los desarrolladores pueden configurar Codex con la API de DeepSeek en pocos pasos, sin capas adicionales.
Hay una limitación: solo V4-Flash soporta Responses API por ahora. V4-Pro aún no tiene esta capacidad, aunque DeepSeek confirmó que la añadirá en agosto de 2026. Para quienes usan Codex, V4-Flash es la única opción dentro de la familia DeepSeek V4.
La app de DeepSeek para Android también está disponible para quienes prefieren usar el asistente de IA sin configurar APIs. Desde la app, puedes acceder al modelo desde el móvil, sin conocimientos técnicos.
DeepSeek V4 Flash: Precio y costo por tarea
El precio de DeepSeek API para V4-Flash es de $0.14 por millón de tokens de entrada y $0.28 por millón de tokens de salida. Cuando el caché está activo (con una tasa de acierto cercana al 98% según DeepSeek), el costo de entrada cae drásticamente. En horas pico (horario de Beijing, 9:00-12:00 y 14:00-18:00 en días laborables), los precios se duplican.
¿Qué significa esto en la práctica? Artificial Analysis calculó que el costo promedio por tarea de V4-Flash es de 3 centavos de dólar. Claude Fable 5 cuesta $3.15 por la misma tarea. GPT-5.6 Sol, $1.86. La diferencia es de un orden de magnitud.
OpenAI recortó el precio de GPT-5.6 Luna un 80% el mismo día que V4-Flash salió. Aun así, el costo por tarea de DeepSeek sigue siendo un 60% menor. La guerra de precios no se decidió por quién es más barato, sino por quién puede mantenerse barato más tiempo.
En OpenRouter, V4-Flash ocupó el primer lugar global con 7.22 billones de tokens en sus primeros cuatro días. Los desarrolladores votan con sus llamadas a la API.
DeepSeek V4 Flash: Conclusión y disponibilidad
DeepSeek V4 Flash 0731 está disponible ahora como beta pública. Si programas con Codex o herramientas compatibles con Responses API, puedes configurar V4-Flash en minutos, sin capas de traducción. Para usar el asistente de IA sin configurar nada, descarga la app de DeepSeek para Android y accede al modelo desde el móvil. V4-Pro llegará en agosto de 2026, y si Flash ya está a este nivel, la versión Pro podría cerrar la distancia con los modelos más caros del mercado.
DeepSeek es una aplicación de asistente oficial para chatear y resolver tareas en Android.
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Fuente: DeepSeek API Docs y modelo oficial en HuggingFace. Datos al 6 de agosto de 2026.