DeepSeek vuelve a poner en jaque a la industria de la inteligencia artificial con el lanzamiento de V4-Flash-0731, un modelo de 304.000 millones de parámetros que destaca, sobre todo, por una relación coste-rendimiento difícil de igualar. El anuncio, realizado el 31 de julio de 2026, supone un nuevo capítulo en la estrategia de la compañía china de competir en precio sin renunciar a capacidades técnicas solventes.
El nuevo modelo ya está disponible en Hugging Face bajo el nombre DeepSeek-V4-Flash-0731 y, según el desarrollador Simon Willison, presenta "capacidades agénticas sustancialmente mejoradas". Con 167 gigabytes de peso en la plataforma y un tamaño de 304.000 millones de parámetros —de los que solo 13.000 millones se activan durante la inferencia—, el modelo emplea una arquitectura tipo Mixture of Experts que explica en buena medida su eficiencia operativa. Willison, que probó el sistema a través de OpenRouter, comprobó que el ajuste del nivel de razonamiento marca diferencias notables en la calidad de las respuestas: con el nivel por defecto obtuvo resultados mediocres en pruebas creativas, pero al elevarlo a "alto" el rendimiento mejoró de forma considerable.
Donde V4-Flash-0731 resulta verdaderamente disruptivo es en el coste. Según los datos de Artificial Analysis citados por Xataka, ejecutar el conjunto completo de pruebas del Intelligence Index con este modelo cuesta apenas tres céntimos de dólar, frente a los 86 céntimos del Kimi K3 de Moonshot, los 1,86 dólares del GPT-5.6 de OpenAI o los 3,15 dólares del Claude Fable 5 de Anthropic. En la práctica, el modelo de DeepSeek resulta unas 100 veces más barato de operar que el más caro de los comparados. Las tarifas oficiales fijadas por DeepSeek son de 0,14 dólares por millón de tokens de entrada y 0,28 dólares por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de un millón de tokens. Artificial Analysis lo sitúa además por delante del modelo MiniMax M3, que cuenta con 428.000 millones de parámetros, lo que da una medida del salto de eficiencia logrado.
En el capítulo de capacidades, V4-Flash-0731 obtiene 50 puntos sobre 100 en el Intelligence Index de Artificial Analysis, el mismo resultado que Gemini 3.6 Flash de Google, y queda ligeramente por debajo de Muse Spark 1.1 de Meta y GLM-5.2 de Z.ai, ambos con 51 puntos. Los modelos más avanzados del momento, como Claude Opus 5, Claude Fable 5 o GPT-5.6, superan esta cifra en unos nueve puntos. El test AA-Omniscience añade un matiz importante: el modelo solo acierta el 37% de las preguntas de conocimiento y presenta una tasa de alucinación del 84%, un dato relevante para quienes planteen usarlo en tareas críticas sin supervisión humana.
Este lanzamiento no llega en el vacío. Reuters informa de que DeepSeek se prepara para una posible salida a bolsa, y la jugada con V4-Flash-0731 encaja con la estrategia histórica de la compañía de presionar los precios del sector, tal como hizo a comienzos de 2025 con su modelo R1. Incluso después de que OpenAI recortara hasta un 80% el precio de GPT-5.6, el modelo de DeepSeek sigue siendo cerca de un 60% más barato para tareas equivalentes. Además, apenas un día después del anuncio, Alibaba presentó Qwen3.8-Max, confirmando que la pugna entre laboratorios chinos y estadounidenses por ofrecer modelos más asequibles está lejos de estabilizarse.
V4-Flash es la versión "ligera" de la nueva familia de DeepSeek, pensada para tareas cotidianas a gran volumen. Su hermano mayor, V4-Pro, orientado a razonamiento más complejo, aún no tiene fecha de lanzamiento oficial. Como recuerda Forbes, para una empresa el precio de un modelo no se reduce al coste por token: los retrasos, los errores, la necesidad de supervisión y la posible pérdida de confianza también tienen su factura. La decisión, por tanto, pasa por encontrar el equilibrio entre coste y capacidades, una ecuación que cada organización deberá resolver según su caso de uso.
Por ahora, V4-Flash-0731 se posiciona como la opción más competitiva del mercado para quienes priorizan el rendimiento por dólar invertido, sin alcanzar —ni pretenderlo— el techo de capacidad de los modelos más avanzados.