El nuevo modelo de DeepSeek supera al buque insignia en un salto de IA

La startup china DeepSeek presentó una nueva actualización, afirmando que supera al ampliamente reconocido R1 en las pruebas clave. En una publicación de WeChat del jueves, la empresa de IA confirmó que la nueva versión del modelo, V3.1, proporciona respuestas más rápidas a las consultas y anuncia su entrada en el desarrollo de agentes de IA.

DeepSeek añadió que el modelo admite una arquitectura de razonamiento híbrido, teniendo tanto modos de pensamiento como no de pensamiento, capacidades mejoradas de agente y un rendimiento más fuerte en el uso de herramientas y la ejecución de tareas.

DeepSeek proporciona un botón «Deep Thinking» para cambiar entre modos

Hasta ahora, La aplicación oficial de DeepSeek y el sitio web ya se han actualizado a V3.1, permitiendo a los usuarios alternar entre modos de pensamiento y no de pensamiento a través del botón «Deep Thinking», de manera similar a cómo funcionan los modelos híbridos de Anthropic como Opus y Sonnet.

Según se informa, el modelo V3.1 también tiene un mejor rendimiento en pruebas como SWE y Terminal-Bench y en la eficiencia del pensamiento que R1. Además, según Artificial Analysis, el modelo alcanzaron 60 puntos en su índice de inteligencia en modo de razonamiento, justo por encima de los 59 puntuados por R1. Sin embargo, la arquitectura subyacente sigue siendo la misma, con 671 mil millones de parámetros totales y 37 mil millones activos.

A pesar de tener una mayor eficiencia, también utiliza ligeramente menos tokens que R1 en modo de razonamiento. Sin embargo, el nuevo modelo está ligeramente por detrás del último modelo de Alibaba y del modelo de razonamiento de código abierto de OpenAI, GPT-OSS, en rendimiento. También carece de la llamada de funciones en modo de razonamiento, lo que se considera una restricción importante en los flujos de trabajo de agentes.

La startup anunció por primera vez el nuevo modelo el martes, aunque en ese momento solo estaba disponible en Hugging Face. Una declaración separada añadió que la versión había sido adaptada para ejecutarse en chips de IA de próxima generación fabricados en China. 

Ahora, la empresa ha presentado un nuevo plan de precios para su V3 mejorada. El plan aumenta algunos cargos, elimina los descuentos nocturnos y reduce los costos en ciertas aplicaciones, efectivo el 6 de septiembre.

DeepSeek estableció el precio para su API de entrada en $0.07 por millón de tokens para aciertos de caché y $0.56 para fallos de caché, con tokens de salida a $1.68 por millón. Las tasas superan claramente a los competidores: Gemini 2.5 Pro cuesta $10 por millón de tokens de salida ($15 para prompts más largos), GPT-5 de OpenAI también es $10, y Claude Opus 4.1 de Anthropic llega hasta $75.

Los analistas esperaban que DeepSeek lanzara el sucesor de R1 a principios de este año

DeepSeek sacudió por primera vez Silicon Valley con el lanzamiento de su modelo de IA R1, de bajo costo y potente, en enero. El modelo se ha mantenido a la vanguardia del acelerado impulso de IA de China, desafiando a empresas estadounidenses como OpenAI.

Los observadores del mercado, sin embargo, aún están esperando la secuela de R1, un posible modelo R2, que muchos esperaban que se lanzara a principios de este año. Los informes locales han insinuado que el retraso en el lanzamiento se debe a la insistencia del fundador Liang Wenfeng en perfeccionar el modelo. Al mismo tiempo, también gestiona su rentable negocio de gestión de activos High-Flyer Asset Management. 

Como informó previamente Cryptopolitan, DeepSeek ha retrasado el lanzamiento de su modelo de IA R2 después de encontrar problemas técnicos persistentes con los procesadores Ascend de Huawei. Tras el éxito de su modelo R1 en enero, DeepSeek fue alentado por las autoridades chinas a adoptar chips de Huawei en lugar de productos Nvidia fabricados en EE. UU. Sin embargo, la empresa se enfrentó a problemas significativos durante la fase de entrenamiento de su modelo R2.

Fuentes familiarizadas con el asunto dijeron que DeepSeek tuvo que depender de chips Nvidia para el entrenamiento mientras usaba procesadores Ascend de Huawei solo para la inferencia. Los expertos de la industria señalan que los chips chinos, incluidos los de Huawei, a menudo se quedan atrás de Nvidia en la conectividad entre chips, el soporte de software y la estabilidad general.

Huawei envió ingenieros a las oficinas de DeepSeek para ayudar a adaptar el modelo. Sin embargo, la startup no pudo completar una ejecución de entrenamiento exitosa en hardware Ascend incluso con asistencia en el lugar. Originalmente programado para un lanzamiento en mayo, el lanzamiento del modelo R2 ha sido pospuesto debido a estos desafíos de hardware.

Mientras algunos medios chinos especulan que el nuevo modelo podría lanzarse en las próximas semanas, el fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, ha expresado frustración interna sobre su progreso, instando al equipo a tomar el tiempo necesario para desarrollar un modelo que preserve la ventaja competitiva de la empresa.

Mientras tanto, los gigantes de la industria, incluidos Alibaba y Tencent, continúan lanzando actualizaciones con rapidez, con los modelos Qwen de Alibaba atrayendo una seguidores particularmente fuerte.