Una actualización para programar llega con nuevos cargos por búsquedas
DeepSeek lanzó V4.1-Flash-1017 el 17 de octubre de 2026 y actualizó su sitio web, aplicación y API, al tiempo que abrió a desarrolladores externos el motor de búsqueda que utilizan sus servicios. La empresa afirma que el modelo puede crear proyectos más completos a partir de instrucciones breves, terminar tareas más rápido y generar respuestas más cortas que la versión anterior, V4.1 Flash.
Contenido
- Una actualización para programar llega con nuevos cargos por búsquedas
- Qué significa crear un proyecto completo
- En qué pruebas se observan las mejoras
- Por qué importa el software que acompaña al modelo
- Search encuentra páginas; Fetch las lee
- Qué cubren los cargos de búsqueda
- El motor detrás de las interfaces públicas
- Pesos abiertos y opciones de implementación
- Fechas que deben tener en cuenta los desarrolladores
- Puntos clave
El lanzamiento combina dos partes del flujo de trabajo de un desarrollador de IA: el software que escribe y revisa código, y los servicios que encuentran información actualizada en internet. Las nuevas interfaces Search y Fetch de DeepSeek cuestan 0,75 dólares por cada 1.000 solicitudes exitosas. Los precios publicados en China fijan el costo de cada servicio en 5 yuanes por cada 1.000 solicitudes exitosas.
Los desarrolladores que utilicen determinadas herramientas tienen una exención temporal. Por ahora, las llamadas a Search y Fetch realizadas mediante herramientas que funcionan en los servidores de DeepSeek en DeepSeek Harness, Claude Code y Codex son gratuitas para los usuarios de la API de DeepSeek. La facturación comenzará a las 16:00 UTC del 31 de octubre, lo que equivale a la medianoche del 1 de noviembre de 2026 en Pekín.
El anuncio del lanzamiento en inglés de DeepSeek afirma que la actualización mejora el rendimiento en pruebas de referencia y, al mismo tiempo, reduce la duración de las tareas y la extensión de las respuestas. La promesa práctica es sencilla: una tarea de programación automatizada debería requerir menos tiempo y generar menos texto sujeto a cobro.
La empresa también puso a disposición los pesos del modelo actualizado a través de Hugging Face y ModelScope. El lanzamiento amplía V4.1 Flash, presentado el 10 de septiembre, en lugar de inaugurar una familia de modelos distinta. Entre ambos lanzamientos transcurrieron 37 días, lo que sitúa esta actualización en un ciclo de desarrollo relativamente breve.
Qué significa crear un proyecto completo
DeepSeek se dirige a tareas que van más allá de responder una pregunta de programación o generar una sola función. Un agente de IA puede planificar un proyecto, crear archivos, ejecutar herramientas, revisar el resultado y corregir su trabajo. Para que el usuario tenga algo utilizable, un proyecto completo puede requerir muchas acciones de este tipo.
Cuatro demostraciones ilustran esta ambición: un modelo 3D de la Ciudad Prohibida de Pekín, un juego de carreras para navegador, una recreación de Portal 2 con el motor de videojuegos Godot y Valley of Ages, una escena 3D cambiante que recorre la evolución desde la prehistoria hasta la era moderna.
DeepSeek afirma que las demostraciones se crearon dentro de DeepSeek Harness con relativamente pocas instrucciones, material de referencia limitado y pocas rondas de interacción. El anuncio no especifica cuántas instrucciones ni cuánto tiempo tomó completar cada ejemplo.
La empresa atribuye las mejoras al aprendizaje por refuerzo con retroalimentación propia. En términos sencillos, es un método de entrenamiento que utiliza comentarios sobre los intentos del modelo para ayudarlo a tomar mejores decisiones más adelante. En este caso, la mejora buscada consiste en completar una tarea de varios pasos conectados, en vez de producir una primera respuesta convincente y detenerse.
Para quien encargue un juego para navegador o un prototipo visual, el cambio útil sería tener que pedir menos veces al sistema que corrija elementos faltantes. Las demostraciones de DeepSeek se centran en ese flujo de trabajo general para proyectos, que incluye la creación visual y el software interactivo.
En qué pruebas se observan las mejoras
Las cifras de evaluación publicadas por DeepSeek sitúan la nueva versión en 77,0 en DeepSWE v1.1, frente a 74,2 en la versión anterior de V4.1 Flash. Esto representa un aumento de 2,8 puntos. La evaluación utiliza el entorno mini-swe-v2, que ejecuta y verifica las tareas.
Terminal-Bench 4.0 muestra un aumento numérico mayor: pasa de 31,2 a 42,3, es decir, sube 11,1 puntos. Automation-Bench v1.0 aumenta de 54,8 a 60,5, mientras que ProgramBench pasa de 20,3 a 29,1. Son cifras de evaluaciones propias de DeepSeek, y las distintas pruebas examinan diferentes tipos de trabajo.
La comparación con los modelos de la competencia varía según la tarea. En la tabla de DeepSeek, V4.1-Flash-1017 supera a Claude Opus 5 en DeepSWE, con 77,0 frente a 74,0. Claude Opus 5 obtiene puntuaciones más altas en Terminal-Bench, con 51,8 frente a 42,3, y en ProgramBench, con 37,0 frente a 29,1.
Las evaluaciones visuales y de razonamiento también mejoran frente a la versión Flash anterior. BabyVision con herramientas sube de 89,6 a 92,5, mientras que Humanity's Last Exam sin herramientas pasa de 36,8 a 42,6. La tendencia ofrece a los desarrolladores una razón práctica para probar el modelo actualizado con sus propias cargas de trabajo: la magnitud de la mejora depende de la tarea.
DeepSeek describe la combinación de mejores resultados y menores costos como una mejora de Pareto. En términos sencillos, la empresa afirma que los usuarios obtienen un mejor rendimiento y gastan menos, en lugar de pagar más por la mejora. El anuncio en chino dice que esta relación se mantiene en varios entornos de evaluación.
Por qué importa el software que acompaña al modelo
DeepSeek recomienda actualizar DeepSeek Harness a la versión 0.2.1-rc.1 o posterior. La empresa también afirma que optimizó el modelo para Tencent CodeBuddy y WorkBuddy. Un entorno de ejecución administra los archivos, las herramientas, las sesiones y las acciones que rodean a un modelo, y convierte sus decisiones en pasos que una computadora puede ejecutar.
La versión 0.2.1-rc1 de Harness añade funciones de administración de complementos, como la instalación desde índices personalizados y controles para habilitarlos, deshabilitarlos, eliminarlos y actualizarlos. Un nuevo punto de entrada permite pedir a un agente que cree un complemento; la ejecución comienza después de enviar la solicitud.
Otras novedades responden a tareas cotidianas de desarrollo. Un complemento experimental de Git Worktrees permite que un agente cree y abra una copia de trabajo independiente de un repositorio, con un espacio aislado para trabajar con archivos. Una herramienta llamada working_directory permite al software consultar o cambiar la carpeta utilizada en una sesión.
El lanzamiento también mantiene la compatibilidad experimental con Claude Code Mods. Este trabajo continúa las pruebas de compatibilidad de octubre, en las que tres complementos de ejemplo pudieron ejecutarse y otros cuatro carecían de las capacidades necesarias. El objetivo declarado sigue siendo probar cómo encajan las interfaces de extensión de Claude Code en los complementos de DeepSeek Harness; por ahora, el experimento no busca ofrecer compatibilidad práctica completa.
Para los desarrolladores, las actualizaciones del modelo y del entorno de ejecución responden a necesidades distintas. El modelo decide qué hacer, mientras que el entorno proporciona los controles necesarios para administrar archivos, extensiones y ejecución.
Search encuentra páginas; Fetch las lee
Search y Fetch cumplen funciones distintas. Search recibe una consulta y devuelve resultados web estructurados. Fetch recibe una página web específica y devuelve su título y contenido en Markdown, un formato de texto simple que conserva la estructura básica, como los encabezados y las listas.
Un agente de investigación podría usar Search para encontrar el anuncio más reciente de una empresa y luego llamar a Fetch para leer la página seleccionada. Un agente de programación podría seguir el mismo proceso para localizar documentación e incorporar el texto pertinente a su tarea. Cada llamada exitosa a uno u otro servicio se contabiliza por separado.
Los desarrolladores pueden usar sus credenciales actuales de la API de DeepSeek. Ambas interfaces comparten el mismo host de API y utilizan autenticación Bearer, lo que significa que cada solicitud incluye un token de acceso que identifica la cuenta. Los endpoints son POST /v1/tools/search y POST /v1/tools/fetch.
Search acepta consultas de hasta 128 caracteres y devuelve entre uno y 50 resultados; el valor predeterminado es 10. Entre las opciones están solicitar el contenido de las páginas y usar operadores como site:, lang:, after: y before: para limitar los resultados por sitio web, idioma o fecha.
Los campos de los resultados incluyen títulos, direcciones web, resúmenes, fechas de publicación cuando están disponibles e información que ayuda al modelo a clasificar y evaluar las páginas. Estos campos incluyen una puntuación de reclasificación de cero a tres y un nivel de autoridad de cero a cuatro. Los resúmenes más extensos y el texto completo opcional ofrecen más material a las aplicaciones antes de que hagan otra solicitud.
Qué cubren los cargos de búsqueda
Los cargos de Search se aplican cuando una solicitud tiene éxito y devuelve una lista de resultados no vacía. Los cargos de Fetch se aplican cuando el servicio devuelve correctamente el contenido de una página con una respuesta HTTP 200, el código de estado estándar para una solicitud web exitosa. Las solicitudes fallidas, los resultados vacíos y los tiempos de espera agotados no tienen costo.
La cantidad de resultados solicitados no cambia el precio de una llamada exitosa a Search. Por lo tanto, una solicitud que devuelve 50 resultados cuesta lo mismo que una que devuelve 10. Las llamadas exitosas adicionales a Fetch para obtener páginas seleccionadas se cobran por separado.
Por ejemplo, 1.000 solicitudes exitosas a Search y 1.000 solicitudes exitosas a Fetch costarían 1,50 dólares según la tarifa en dólares, o 10 yuanes según la tarifa china. Este cálculo cubre los dos servicios de recuperación de información. El uso de cualquier modelo para planificar las búsquedas o leer el texto devuelto tiene sus propios cargos.
Cada cuenta tiene un límite de cinco solicitudes por segundo para Search y de cinco por segundo para Fetch; los servicios se contabilizan por separado. Fetch también tiene límites adicionales por dominio. Las solicitudes que superen un límite reciben HTTP 429, una respuesta que indica a la aplicación que está enviando solicitudes demasiado rápido.
Estos límites importan cuando se ejecutan varios agentes a la vez. Las aplicaciones deben espaciar las solicitudes y gestionar los fallos temporales, sobre todo cuando muchas tareas intentan recuperar páginas del mismo sitio web.
El motor detrás de las interfaces públicas
El anuncio del lanzamiento en chino de DeepSeek afirma que su motor de búsqueda ya es compatible con el sitio web y la API de la empresa, y que procesa cientos de millones de solicitudes diarias en todo el mundo. Las nuevas interfaces abiertas permiten a los desarrolladores acceder a ese servicio existente.
La empresa afirma que el motor indexa cientos de miles de millones de páginas web y admite búsquedas en varios idiomas. Describe los resultados como seleccionados por su relevancia, autoridad y actualidad, con filtros destinados a combatir la manipulación de búsquedas y el contenido de baja calidad generado por IA.
DeepSeek menciona específicamente entre sus objetivos las prácticas engañosas de SEO y la manipulación de GEO. SEO significa optimización para motores de búsqueda, es decir, las prácticas para facilitar que el contenido aparezca en las búsquedas. GEO se refiere a los intentos de influir en el contenido que los sistemas de IA generativa recuperan o incluyen en sus respuestas. La manipulación puede consistir en hacer que una página parezca más útil o confiable de lo que justifica su contenido.
En una aplicación de IA, la calidad de la información recuperada afecta a todos los pasos posteriores. Un modelo que redacta una respuesta o crea software puede depender de las páginas que seleccione un servicio de búsqueda. DeepSeek presenta sus filtros y su sistema de clasificación como parte del servicio que reciben los desarrolladores, además de la posibilidad básica de buscar.
Pesos abiertos y opciones de implementación
DeepSeek publicó los pesos del modelo V4.1-Flash-1017 en Hugging Face y ModelScope. Los pesos son los valores numéricos que el modelo aprende durante el entrenamiento. Al poder descargarlos, los desarrolladores pueden ejecutar el modelo en una infraestructura bajo su control, sin depender por completo de un servicio alojado.
El lanzamiento se distribuye con licencia MIT e incluye código de inferencia e instrucciones de implementación. La inferencia es el proceso de ejecutar un modelo entrenado para generar una respuesta. Estos materiales permiten a las organizaciones operar el modelo por su cuenta, siempre que dispongan de capacidad informática suficiente.
La arquitectura subyacente de V4.1 Flash admite entradas de texto e imágenes, una ventana de contexto de un millón de tokens y respuestas de hasta 384.000 tokens. Los tokens son unidades pequeñas de información, a menudo palabras o partes de palabras. Una ventana de contexto más amplia permite que el modelo reciba más material en una sola tarea, como código, instrucciones y texto de referencia.
Los desarrolladores que continúen usando la API alojada pueden utilizar el nombre de modelo deepseek-flash. Descargar el modelo y usar los servicios alojados Search y Fetch son opciones de implementación independientes: una organización puede controlar dónde se ejecuta la inferencia del modelo y decidir por separado cómo obtiene información web actualizada.
Fechas que deben tener en cuenta los desarrolladores
El calendario de lanzamientos de DeepSeek conecta la presentación original de Flash, la actualización de octubre y el inicio de los cargos por recuperación de información. Las fechas principales son:
- 10 de septiembre de 2026: se lanzó V4.1 Flash.
- 3 de octubre de 2026: DeepSeek Harness v0.2.1-alpha.1 introdujo compatibilidad experimental con Claude Code Mods.
- 17 de octubre de 2026: se anunciaron V4.1-Flash-1017 y las interfaces públicas Search y Fetch.
- 31 de octubre de 2026, a las 16:00 UTC: comienza la facturación de las llamadas elegibles a Search y Fetch mediante herramientas que funcionan en los servidores de DeepSeek.
- 1 de noviembre de 2026, a las 00:00, hora de Pekín: el mismo cambio de facturación entra en vigor en la hora local de China.
La exención temporal se aplica a las llamadas especificadas mediante herramientas de DeepSeek Harness, Claude Code y Codex. Los desarrolladores que hagan solicitudes directas deben calcular sus presupuestos según los precios publicados por solicitud exitosa. El lanzamiento del 17 de octubre presentó conjuntamente la actualización para programación y los servicios de recuperación de información; el plazo de noviembre es el próximo cambio concreto para los usuarios de las herramientas exentas.
Puntos clave
- V4.1-Flash-1017 actualiza el sitio web, la aplicación y la API de DeepSeek, con énfasis en la creación de proyectos completos.
- Las evaluaciones de DeepSeek muestran que DeepSWE sube de 74,2 a 77,0 y Terminal-Bench, de 31,2 a 42,3.
- DeepSeek recomienda Harness versión 0.2.1-rc.1 o posterior.
- Search encuentra páginas web; Fetch recupera el título y el contenido de una página específica.
- Cada servicio cuesta 0,75 dólares, o 5 yuanes según la tarifa china, por cada 1.000 solicitudes exitosas. Las solicitudes fallidas, los resultados vacíos y los tiempos de espera agotados son gratuitos.
- Las llamadas elegibles mediante herramientas seguirán siendo gratuitas hasta la medianoche del 1 de noviembre de 2026, hora de Pekín.
- Los pesos actualizados del modelo están disponibles en Hugging Face y ModelScope.
