> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fomoera.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # DeepSeek lanza V4.1-Flash-1017 y promete tareas más rápidas - URL: https://fomoera.com/deepseek-v41-flash-1017/ - Published: 2026-10-17T17:00:00.000Z - Updated: 2026-10-17T17:00:00.000Z - Description: Las pruebas de DeepSeek muestran avances en programación, con resultados distintos según la tarea. La actualización llega a web, app y API, mientras Search y Fetch tienen su propio cobro. - Author: Gerardo Pavez - Tags: Tecnología y Ciencia, IA DeepSeek lanzó el 17 de octubre de 2026 **V4.1-Flash-1017**, una actualización que, según la empresa, mejora los resultados en pruebas, completa tareas más rápido y genera respuestas más cortas. La nueva versión ya está disponible en su sitio web, aplicación y API. La compañía atribuye parte de las mejoras al aprendizaje por refuerzo con retroalimentación propia del modelo. Su anuncio presenta demostraciones de proyectos completos, incluidos un juego de carreras y una escena en 3D, como ejemplos de las capacidades que busca mejorar. ## Mejora en programación, con ventajas distintas según la prueba La ficha oficial sitúa a Flash-1017 por encima de Opus 5 en DeepSWE v1.1, aunque por debajo en Terminal-Bench 4.0 y ProgramBench. Esta selección de resultados publicados por DeepSeek compara la actualización con su antecesor y con ese rival: __Puntuaciones publicadas por DeepSeek el 17 de octubre de 2026__ | Prueba | V4.1-Flash | V4.1-Flash-1017 | Opus 5 | | ------------------ | ---------- | --------------- | ------ | | DeepSWE v1.1 | 74.2 | 77.0 | 74.0 | | Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 42.3 | 51.8 | | ProgramBench | 20.3 | 29.1 | 37.0 | En DeepSWE, el avance frente al anterior Flash es de **2.8 puntos**. En Terminal-Bench suma **11.1 puntos**, aunque queda a 9.5 de Opus 5\. DeepSeek utilizó Claude Code como entorno de ejecución para Terminal-Bench y Mini-SWE-V2 para DeepSWE: son mediciones publicadas por el fabricante. El alcance de esos puntajes requiere contexto. En una [entrevista publicada por Quanta el 16 de octubre](https://www.quantamagazine.org/he-wants-ai-benchmarking-to-be-a-science-not-a-dark-art-20261016/?ref=fomoera.com), el informático Moritz Hardt cuestionó que una puntuación alta baste para equiparar un modelo con un experto humano. Su argumento se refiere a cómo interpretar estas pruebas en general. ## Respuestas más cortas pueden reducir una parte de la factura La API cobra por tokens, los fragmentos de texto que procesa o genera el modelo. Según la página de precios de DeepSeek, un millón de tokens de salida de Flash cuesta **0.60 dólares en horario valle y 1.20 dólares en horario pico**. Con esa forma de cobro, una respuesta que use menos tokens puede disminuir el gasto de salida. Para calcular el costo completo también cuentan la entrada y las herramientas utilizadas. La promesa de terminar antes una tarea y el precio por unidad de texto describen aspectos diferentes del servicio. ## Las búsquedas tienen un contador separado DeepSeek también abrió sus API Search y Fetch, para buscar y recuperar contenido de la web. Cada servicio cuesta **0.75 dólares por 1,000 solicitudes exitosas**. Con esas tarifas, 1,000 búsquedas y 1,000 recuperaciones sumarían **1.50 dólares**, además del consumo del modelo. Hay una excepción temporal: las llamadas a esas herramientas desde el servidor en DeepSeek Harness, Claude Code y Codex son gratuitas para usuarios de la API de DeepSeek. Según el anuncio, empezarán a cobrarse el **31 de octubre de 2026 a las 16:00 UTC**, las 10:00 del centro de México, 12:00 de Nueva York y 17:00 de España peninsular. Los pesos del modelo están disponibles con licencia MIT. Para su propio entorno de agentes, la compañía recomienda DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 o posterior. En la API, la actualización se sirve bajo el identificador existente **deepseek-flash**. Esto permite mantener el nombre usado por una integración mientras cambia la versión que responde a sus solicitudes. *Fuentes:* [1](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/?ref=fomoera.com), [2](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017?ref=fomoera.com), [3](https://api-docs.deepseek.com/quick%5Fstart/pricing/?ref=fomoera.com)