TL;DR
El modelo V4 de DeepSeek se lanza a mediados de febrero de 2026 con 1 billón de parámetros totales, ventanas de contexto de 1 millón de tokens, y tres innovaciones arquitectónicas—Hiperconexiones Restringidas por Variedad (mHC), memoria condicional Engram, y Atención Dispersa—que podrían redefinir la economía de la IA. Los benchmarks internos afirman un rendimiento del 80%+ en SWE-bench con costos de inferencia de 10-40x menores que los competidores occidentales. El modelo funciona en dobles RTX 4090s, libera los pesos de código abierto bajo licencia Apache 2.0, y representa el desafío más creíble de China al dominio occidental de la IA desde el shock original de DeepSeek.
$5.6 millones.
Eso es lo que DeepSeek supuestamente gastó entrenando V3—un modelo que iguala a GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet en la mayoría de benchmarks. OpenAI supuestamente gastó más de $100 millones entrenando GPT-4. La brecha revela una pregunta fundamental que está reformando la economía de la IA: ¿Requiere el rendimiento fronterizo miles de millones en computación, o la innovación arquitectónica ofrece un camino más barato?
La respuesta de DeepSeek llega a mediados de febrero con V4, un modelo de 1 billón de parámetros que incorpora tres innovaciones arquitectónicas que podrían entregar lo que los analistas llaman un "avance impactante" en eficiencia de entrenamiento. El modelo apunta a la codificación autónoma—no la generación simple de fragmentos, sino gestionar repositorios completos de software con razonamiento a nivel humano a través de ventanas de contexto de millones de tokens.
Para los operadores de centros de datos que despliegan infraestructura GPU, las implicaciones van más allá de las puntuaciones de benchmark. Si el enfoque de eficiencia primero de DeepSeek escala exitosamente, la economía del despliegue de IA—y el hardware requerido para soportarlo—enfrenta una disrupción significativa.
Tres Innovaciones Arquitectónicas
DeepSeek V4 combina tres tecnologías revolucionarias publicadas a través de artículos de investigación de finales de 2025 y principios de 2026: Hiperconexiones Restringidas por Variedad, memoria condicional Engram, y Atención Dispersa de DeepSeek.
Hiperconexiones Restringidas por Variedad (mHC)
El artículo del 31 de diciembre de 2025 de DeepSeek introdujo mHC, un marco que aborda problemas fundamentales en el escalado de modelos de lenguaje grandes. Las hiperconexiones tradicionales pueden expandir el ancho del flujo residual y mejorar los patrones de conectividad, pero simultáneamente socavan el principio de mapeo de identidad que hace que las redes residuales sean entrenables—llevando a inestabilidad numérica que colapsa las ejecuciones de entrenamiento a gran escala.
La solución mHC proyecta las matrices de conexión sobre una variedad matemática usando el algoritmo Sinkhorn-Knopp, controlando la amplificación de señales a 1.6x comparado con 3000x con métodos no restringidos.
| Benchmark | Línea Base | HC (No Restringido) | mHC | Mejora |
|---|---|---|---|---|
| BBH | 43.8 | 48.9 | 51.0 | +7.2 puntos |
| DROP | 62.1 | 65.4 | 67.8 | +5.7 puntos |
| GSM8K | 71.2 | 74.8 | 77.3 | +6.1 puntos |
| MMLU | 68.4 | 71.2 | 73.6 | +5.2 puntos |
El resultado práctico: un flujo residual 4× más ancho añade solo 6.7% de sobrecarga de tiempo de entrenamiento. Co-autorado por el fundador Liang Wenfeng, mHC permite "expansión agresiva de parámetros" evitando las restricciones de memoria GPU—entrenando modelos más grandes en hardware que de otra manera limitaría la capacidad.
La Científica Principal de Investigación de IBM, Kaoutar El Maghraoui, enfatizó que la arquitectura mHC de DeepSeek podría revolucionar el preentrenamiento de modelos: "Está escalando la IA más inteligentemente en lugar de solo hacerla más grande."
Memoria Condicional Engram
Publicado el 13 de enero de 2026, Engram introduce un módulo de memoria condicional que logra recuperación de conocimiento en tiempo constante desacoplando el almacenamiento de patrones estáticos del razonamiento dinámico. La tecnología moderniza las incrustaciones clásicas de N-gramas para realizar búsquedas O(1) junto con la columna vertebral neural.
Engram aborda lo que DeepSeek llama "desperdicio silencioso de LLM"—ciclos de GPU perdidos en búsquedas estáticas que no requieren razonamiento activo. El sistema usa hashing multi-cabeza para mapear contextos comprimidos a tablas de incrustación a través de funciones determinísticas, evitando la explosión de memoria de tablas densas mientras mitiga las colisiones.
El Filtrado Consciente del Contexto proporciona el aspecto "condicional". Las incrustaciones recuperadas no se añaden ciegamente al flujo residual—son filtradas por el estado oculto actual. Si la memoria recuperada entra en conflicto con el contexto global, el filtro suprime el ruido.
El hallazgo clave de DeepSeek: la división óptima es 75-80% para computación y 20-25% para memoria. El MoE puro (100% computación) resultó subóptimo.
| Métrica | Sin Engram | Con Engram | Cambio |
|---|---|---|---|
| Razonamiento Complejo | 70% | 74% | +4 puntos |
| Recuperación Conocim. | 57% | 61% | +4 puntos |
| Aguja-en-el-Pajar | 84.2% | 97.0% | +12.8 puntos |
| Impacto Tiempo Entre. | Línea Base | +6.7% | Mínimo |
Los investigadores demostraron la descarga de una tabla de incrustación de 100 mil millones de parámetros a DRAM del sistema con penalizaciones de rendimiento por debajo del 3%. Para la infraestructura de inferencia, esto cambia el cálculo de hardware—la memoria del sistema de alto ancho de banda se vuelve tan valiosa como los FLOPS brutos de GPU.
Atención Dispersa de DeepSeek (DSA)
La tercera innovación, Atención Dispersa de DeepSeek, habilita ventanas de contexto de millones de tokens mientras reduce la sobrecarga computacional en 50% comparado con Transformers estándar.
El sistema usa un "indexador relámpago" para priorizar excerpts específicos de la ventana de contexto, seguido de un "sistema de selección de tokens de grano fino" que elige tokens específicos de esos excerpts para cargar en la ventana de atención limitada del modelo. Esto permite operación sobre porciones largas de contexto con cargas comparativamente pequeñas del servidor.
La atención tradicional de transformer escala cuadráticamente con la longitud de secuencia—doblar la longitud del contexto cuadruplica la computación. La atención dispersa de DeepSeek reduce esto a escalado aproximadamente lineal, haciendo la diferencia entre "teóricamente posible" y "económicamente viable" para contextos de millones de tokens.
Especificaciones del Modelo V4
DeepSeek V4 representa una maravilla técnica de arquitectura dispersa, utilizando 1 billón de parámetros totales mientras activa aproximadamente 32 mil millones para cualquier token dado.
| Especificación | DeepSeek V4 | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|---|
| Parámetros Totales | 1 billón | ~2 billones (est.) | No divulgado |
| Parámetros Activos | 32B | Modelo completo | No divulgado |
| Ventana de Contexto | 1M tokens | 256K tokens | 200K tokens |
| Arquitectura | MoE + mHC + Engram | Transformer Denso | Transformer Denso |
| Costo de Entrenamien. | ~$10M (est.) | ~$500M (est.) | No divulgado |
| Costo API Entrada | $0.27/1M tokens | $15/1M tokens | $15/1M tokens |
Esta estrategia MoE enrutada "Top-16" permite a V4 mantener conocimiento especializado de un sistema de clase titán sin la latencia paralizante o requisitos de hardware usualmente asociados con modelos de billones de parámetros. El impacto práctico: recuperación eficiente de contextos que exceden un millón de tokens.
Para tareas de codificación, esto significa que V4 puede ingerir una base de código completa de tamaño mediano, entender relaciones import-export a través de docenas de archivos, y realizar refactorización autónoma. Los probadores tempranos reportan verdadero razonamiento multi-archivo donde el modelo entiende relaciones entre componentes, rastrea dependencias, y mantiene consistencia a través de operaciones de refactorización a gran escala.
SWE-Bench: El Benchmark Definitorio
SWE-bench Verified mide la habilidad de un modelo para resolver problemas reales de GitHub—requiriendo entendimiento de código, depuración, e implementación a través de contextos de repositorio reales. Claude Opus 4.5 actualmente lidera con 80.9%.
Las pruebas internas de DeepSeek supuestamente muestran que V4 excede el 80% en SWE-bench Verified, superando a Claude 3.5 Sonnet y GPT-4o, particularmente en prompts de código extremadamente largos. Estas afirmaciones permanecen sin verificar por pruebas independientes.
| Modelo | SWE-bench Verified | Ventana Contexto | Costo API (Entrada) |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.5 | 80.9% | 200K tokens | $15/1M tokens |
| GPT-5.2 | 78.2% | 256K tokens | $15/1M tokens |
| DeepSeek V4 (afirmado) | 80%+ | 1M tokens | $0.27/1M tokens |
| DeepSeek V3.2 | 72.4% | 256K tokens | $0.14/1M tokens |
Si V4 entrega el rendimiento afirmado a los costos afirmados, la propuesta de valor se vuelve cruda: capacidad de codificación comparable a costos de inferencia 10-40x menores.
Despliegue en Hardware de Consumidor
En una notable desviación de las tendencias de infraestructura, DeepSeek V4 funciona en hardware de consumidor:
- Nivel Consumidor: RTX 4090s duales o RTX 5090 única
- Nivel Profesional: GPU única de clase estación de trabajo (RTX 6000 Ada)
- Nivel Empresarial: Configuraciones estándar de centro de datos
La compresión MLA habilita inferencia en una sola RTX 4090 (24GB GDDR6X). Al agrupar 4 solicitudes con cachés KV compartidos, la huella de memoria efectiva cae por debajo de 5GB por solicitud, logrando aproximadamente 550 tokens/segundo de rendimiento con tamaño de lote de 4.
| Configuración Hardware | Capacidad Modelo | Tokens/Segundo | Memoria Requerida |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 única (24GB) | V4 32B destilado | 30-35 | 24GB VRAM + 64GB RAM |
| RTX 4090 duales (48GB) | V4 70B destilado | 25-30 | 48GB VRAM + 128GB RAM |
| RTX 5090 (32GB) | V4 70B cuantizado | 40-50 | 32GB VRAM + 64GB RAM |
| 4x RTX 4090 (96GB) | V4 pesos completos | 15-20 | 96GB VRAM + 256GB RAM |
Para comparación, ejecutar modelos de clase GPT-4 localmente típicamente requería infraestructura especializada que costaba $50,000+. Las innovaciones de eficiencia de V4 potencialmente democratizan el acceso a capacidades de billones de parámetros.
La anticipada RTX 5090 con 32GB de GDDR7 cierra aún más la brecha. Aunque aún requiere descarga para modelos completos, el mayor ancho de banda de memoria y la arquitectura Blackwell deberían habilitar inferencia casi en tiempo real en tarjetas de consumidor únicas.
Estrategia de Código Abierto
DeepSeek ha liberado los pesos de V4 bajo licencia Apache 2.0, continuando su estrategia de liberar capacidades fronterizas públicamente. Esto contrasta marcadamente con los competidores occidentales—GPT-5, Claude Opus, y Gemini permanecen de código cerrado.
| Modelo | Pesos Disponibles | Licencia | Auto-hospedaje |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | Sí | Apache 2.0 | Soporte completo |
| GPT-5.2 | No | Propietario | Solo API |
| Claude Opus 4.5 | No | Propietario | Solo API |
| Gemini Ultra | No | Propietario | Solo API |
| Llama 4 | Sí | Licencia pers. | Comercial restringido |
Los pesos abiertos transforman la economía de despliegue:
- Despliegue en premisas: Ambientes aislados, cumplimiento de soberanía de datos
- Cuantización: Ejecutar versiones de precisión reducida en hardware de consumidor
- Afinación: Modelos personalizados para necesidades empresariales específicas
- Optimización de costos: Evitar cargos por token para aplicaciones de alto volumen
Las organizaciones con gobernanza estricta de datos pueden ejecutar V4 completamente dentro de su infraestructura. Para industrias como finanzas, salud, y defensa, esto elimina preocupaciones sobre enviar código propietario a APIs externas.
Disrupción de Precios de API
Los precios de DeepSeek ya recortan significativamente a los competidores. Precios actuales de V3: $0.27 por millón de tokens de entrada versus aproximadamente $15/millón para GPT-4.5 y Claude Opus.
| Proveedor | Modelo | Entrada (por 1M) | Salida (por 1M) | Contexto |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | V4 | $0.27 | $1.10 | 1M tokens |
| DeepSeek | V3.2 | $0.14 | $0.55 | 256K tokens |
| OpenAI | GPT-5.2 | $15.00 | $60.00 | 256K tokens |
| Anthropic | Opus 4.5 | $15.00 | $75.00 | 200K tokens |
| Gemini Pro | $3.50 | $10.50 | 128K tokens |
Un ejemplo práctico: Un contexto de 100K tokens cuesta $5.50 en GPT-4 versus $0.90 en DeepSeek V3.2-Exp. El contexto de millones de tokens de V4 a $0.27/millón de tokens de entrada hace que casos de uso previamente imposibles sean económicamente viables.
Un análisis de costos mostró que un enfoque híbrido usando DeepSeek para extracción más Claude para auditoría redujo el gasto de API en 72% mientras mejoraba la precisión factual en 12% comparado con GPT-5 puro.
Verificación de Realidad de Infraestructura de Entrenamiento
A pesar de las afirmaciones de eficiencia, la infraestructura de entrenamiento de DeepSeek permanece sustancial. La compañía supuestamente entrenó R1 en 50,000 GPUs serie Hopper—30,000 unidades HGX H20, 10,000 H800s, y 10,000 H100s—suministradas a través del inversionista High-Flyer Capital Management.
Las autoridades chinas instaron a DeepSeek a usar hardware Huawei Ascend para el entrenamiento de R2. El movimiento encontró rendimiento inestable, conectividad chip-a-chip más lenta, y limitaciones del toolkit de software CANN de Huawei. A pesar de que Huawei desplegó ingenieros en sitio, DeepSeek no pudo completar una ejecución de entrenamiento exitosa.
El resultado: DeepSeek revirtió a aceleradores NVIDIA para el entrenamiento de R2 mientras mantiene hardware Huawei para inferencia. Esto revela tanto los límites actuales de chips domésticos chinos como el enfoque pragmático de DeepSeek—usarán lo que funcione, independientemente de la presión política.
El CEO de Huawei, Ren Zhengfei, reconoció que "Estados Unidos ha exagerado los logros de Huawei" y que sus mejores chips permanecen una generación atrás. Sin embargo, los observadores de la industria esperan que algunos modelos de lenguaje grandes entrenen en chips chinos para fines de 2026, con la tendencia volviéndose más aparente en 2027.
Implicaciones Geopolíticas
El rápido ascenso de DeepSeek señala un cambio mayor en la competencia global de IA. El lanzamiento de R1 de la compañía desencadenó una venta de acciones tecnológicas de $1 billón el 27 de enero de 2025—incluyendo $600 mil millones de NVIDIA solamente.
El Presidente Trump lo llamó una "llamada de atención" para las compañías estadounidenses. Los proveedores de nube como Alphabet, Microsoft, y Amazon—los dos últimos habiendo invertido fuertemente en OpenAI y Anthropic—ahora enfrentan una crisis de precios.
Los patrones de adopción regionales han divergido marcadamente:
| Región | Nivel de Adopción | Motor Principal |
|---|---|---|
| China | 89% participación | Costo, rendimiento, desarrollo local |
| Sur Global | Alto/Creciente | Código abierto, bajos reqs. de computación |
| Empresa Occidental | Bajo/Moderado | Ahorro costos, despliegue en premisas |
| Gobierno Occidental | Prohibido | Preocup. seguridad, soberanía de datos |
Desde agosto de 2025, las descargas acumulativas de código abierto de modelos de IA chinos han superado a los competidores occidentales—marcando un cambio significativo en los patrones globales de uso de IA. En China, DeepSeek supuestamente comanda casi 89% de participación de mercado entre usuarios de IA.
La adopción gubernamental occidental permanece mínima. Australia y las naciones aliadas han prohibido DeepSeek de dispositivos oficiales, con hasta 70% de negocios australianos bloqueando activamente el acceso debido a preocupaciones de seguridad de datos.
Respuesta Competitiva
Los competidores occidentales han ajustado precios y productos en respuesta a la presión de DeepSeek:
- Google: Redujo costos de API Gemini a través de 2024 y 2025
- OpenAI: Bajó tarifas y lanzó o3-mini en enero de 2026 para competir en eficiencia
- Anthropic: Mantuvo precios pero enfatizó Verifiable Safety Stack para industrias reguladas
Hay una consideración de costo oculta: sobrecarga de verificación. Usar modelos baratos a menudo requiere gastar tokens en modelos caros para verificar salidas. Las auditorías muestran que una configuración "Modelo Barato + Auditor de Alta Gama" puede costar 15% más que solo usar GPT-5 para tareas de complejidad media.
Para empresas en industrias reguladas, el Verifiable Safety Stack de Claude proporciona rastros de auditoría que justifican precios premium. La aplicación del EU AI Act ha hecho que la documentación de cumplimiento sea tan valiosa como el rendimiento bruto.
Implicaciones de Infraestructura
Las innovaciones de eficiencia de DeepSeek no invalidan la demanda actual de GPU. El CapEx de Hyperscaler continúa creciendo, con $600+ mil millones proyectados para 2026. Pero la composición del gasto—qué se construye y cómo se usa—puede cambiar.
El enfoque de Engram al manejo de contexto enfatiza la jerarquía de memoria sobre la computación bruta. La infraestructura futura de entrenamiento podría priorizar memoria de alto ancho de banda y caché eficiente sobre FLOPS pico.
Para operadores de centros de datos, emergen varias tendencias:
- El ancho de banda de memoria se vuelve crítico: La técnica de descarga DRAM de Engram cambia cargas de trabajo de memoria GPU a RAM del sistema
- La infraestructura de inferencia se diversifica: El despliegue de grado consumidor habilita instalaciones edge y en premisas
- El entrenamiento permanece centralizado: A pesar de las ganancias de eficiencia, el entrenamiento de modelos fronterizos aún requiere clústeres masivos de GPU
- Las arquitecturas híbridas ganan tracción: La extracción DeepSeek + verificación de modelo occidental reduce costos mientras mantiene cumplimiento
Puntos Clave
Para Equipos de Infraestructura de IA:
- El despliegue en hardware de consumidor de DeepSeek V4 (RTX 4090s duales) transforma la economía de IA en premisas
- La arquitectura de memoria de Engram cambia prioridades de hardware hacia DRAM de alto ancho de banda
- Los pesos abiertos habilitan afinación y despliegue sin dependencias de API
Para Tomadores de Decisiones Empresariales:
- Las reducciones de costo de 10-40x hacen viables aplicaciones de IA previamente no económicas
- Las preocupaciones de seguridad requieren políticas claras sobre el uso de modelos chinos
- El despliegue híbrido (extracción DeepSeek + verificación occidental) ofrece balance costo-rendimiento
Para Operadores de Centros de Datos:
- Los contextos de millones de tokens cambian perfiles de carga de trabajo y requisitos de memoria
- El despliegue de GPU de consumidor crea demanda para infraestructura de inferencia distribuida más pequeña
- Las ganancias de eficiencia no eliminan la demanda—expanden lo que es económicamente posible
Acerca de Introl
Introl proporciona despliegue especializado de infraestructura GPU para centros de datos de IA. Con 550 ingenieros de campo especializados en HPC a través de 257 ubicaciones globales, Introl ha desplegado más de 100,000 GPUs—soportando todo desde clústeres de entrenamiento a hiperescala hasta infraestructura de inferencia edge. Ya sea que las organizaciones desplieguen DeepSeek, modelos propietarios, o arquitecturas híbridas, la experiencia de Introl asegura infraestructura de IA confiable y con buen rendimiento.
