Se rumorea que DeepSeek V4 supera a ChatGPT y Claude en codificación de contexto largo
Collins J. Okoth
3 min de lectura
- DeepSeek V4, programado para su lanzamiento a mediados de febrero, se rumorea que supera a ChatGPT y Claude en codificación de contexto largo, dirigiéndose a tareas de codificación de nivel élite.
- Fuentes internas afirman que el panorama de IA de Silicon Valley debería estar preocupado si las pruebas internas son un indicio de su rendimiento esperado tras el lanzamiento en unas semanas.
- La encuesta de Microsoft ha revelado que DeepSeek domina el mundo en desarrollo y controla el 89% del mercado de IA de China.
Se rumorea que DeepSeek V4 supera a ChatGPT y Claude en codificación de contexto largo, apuntando a tareas de codificación de nivel élite. Los insiders afirman que el panorama de la IA en Silicon Valley debería estar preocupado si las pruebas internas sugieren su rendimiento esperado después del lanzamiento a mediados de febrero.
La startup de IA con sede en China DeepSeek está planeando reportedly lanzar DeepSeek V4, su último modelo de lenguaje grande, el 17 de febrero. Personas familiarizadas con el asunto afirman que el modelo está preparado para eclipsar a los modelos de lenguaje grandes existentes, como ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic, al manejar prompts y tareas de código de contexto largo.
Los desarrolladores expresan gran anticipación por el lanzamiento de DeepSeek V4
La empresa china no ha revelado públicamente ninguna información sobre el inminente lanzamiento ni ha confirmado los rumores hasta el momento de la redacción. Los desarrolladores en diferentes redes sociales han expresado gran anticipación por el lanzamiento. Yuchen Jin, desarrollador de IA y cofundador de Hyperbolic Labs, escribió en X que “se rumorea que DeepSeek V4 caerá pronto, con una capacidad de codificación superior a la de Claude y GPT.”
El subreddit r/DeepSeek también calentó el ambiente, con un usuario que explicaba que su obsesión con el inminente modelo V4 de DeepSeek no era normal. El usuario dijo que frecuentemente “revisa noticias, posibles rumores, e incluso va a leer la documentación en el sitio web de DS para buscar cualquier cambio o señal que indique una actualización.”
Los lanzamientos anteriores de DeepSeek han tenido un impacto significativo en los mercados globales. La startup de IA china publicó lanzó su modelo de razonamiento R1 en enero de 2025, lo que llevó a una venta masiva de un billón de dólares. El lanzamiento igualó al modelo 01 de OpenAI en los benchmarks de matemáticas y razonamiento, a pesar de costar significativamente menos de lo que la startup de IA estadounidense gastó en su modelo 01.
La empresa china reportedly gastó solo 6 millones de dólares en el lanzamiento del modelo. Mientras tanto, los competidores globales gastan casi 70 veces más por el mismo resultado. Su modelo V3 también registró una puntuación del 90,2% en el benchmark MATH-500, en comparación con el 78,3% de Claude. La actualización más reciente de DeepSeek, V3 (V3.2 Speciale), mejoró aún más su productividad.
El punto de venta del modelo V4 ha evolucionado desde el énfasis de V3 en el razonamiento puro, pruebas formales y matemáticas lógicas. Se espera que el nuevo lanzamiento sea un modelo híbrido que combine tareas de razonamiento y no razonamiento. El modelo apunta a capturar el mercado de desarrolladores llenando un vacío existente que demanda alta precisión y generación de código de contexto largo.
Claude Opus 4.5 actualmente reclama el dominio en la prueba SWE, logrando una precisión del 80,9 %. V4 debe superar este resultado para revertir la supremacía de Claude Opus 4.5. Basándose en éxitos anteriores, el modelo entrante podría superar este umbral y reclamar el dominio en la prueba.
DeepSeek pionera en mHC para entrenar LLMs
El éxito de DeepSeek ha dejado a muchos en profunda incredulidad profesional. ¿Cómo podría una empresa tan pequeña lograr tales hitos? El secreto podría estar profundamente arraigado en su artículo de investigación publicado el 1 de enero. La empresa identificó un nuevo método de formación que permite a los desarrolladores escalar fácilmente los modelos de lenguaje grandes. Liang Wenfeng, fundador y director ejecutivo de DeepSeek, escribió en la investigación que la empresa está utilizando Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) para entrenar sus modelos de IA.
El ejecutivo propuso utilizar mHC para abordar los problemas encontrados cuando los desarrolladores entrenan modelos de lenguaje grandes. Según Wenfeng, mHC es una actualización de Hyper-Connections (HC), un marco que otros desarrolladores de IA utilizan para entrenar sus modelos de lenguaje grandes. Explicó que HC y otras arquitecturas tradicionales de IA obligan a todos los datos a pasar por un único canal estrecho. Al mismo tiempo, mHC amplía esa vía en múltiples canales, facilitando la transferencia de datos e información sin provocar un colapso en el entrenamiento.
Lian Jye Su, analista jefe en Omdia, elogió al CEO Wenfeng por publicar su investigación. Su enfatizó que la decisión de DeepSeek de publicar sus métodos de entrenamiento dictamina una renovada confianza en el sector de la IA en China. DeepSeek ha dominados el mundo en desarrollo. Microsoft publicó un informe el jueves, mostrando que DeepSeek controla el 89% del mercado de IA de China y ha estado ganando impulso en países en desarrollo.
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Collins J. Okoth
Collins Okoth es periodista y analista de mercados con 8 años de experiencia cubriendo criptomonedas y tecnología. Es Analista Financiero Certificado y tiene un grado en Matemáticas Actuariales. Collins ha trabajado previamente con Geek Computer y CoinRabbit como escritor y editor.
