DeepSeek V4: Todo lo que sabemos sobre el próximo modelo de IA para codificación

DeepSeek ha emergido rápidamente como uno de los jugadores más formidables en el espacio de la IA, desafiando a laboratorios establecidos con su modelo de razonamiento R1 y enfoques de entrenamiento rentables. Ahora, la empresa china de IA se está preparando para lanzar DeepSeek V4, un modelo optimizado para codificación que promete empujar los límites de lo que la IA puede hacer para el desarrollo de software.

Cronograma de Lanzamiento Esperado

Se espera que DeepSeek V4 se lance alrededor de mediados de febrero de 2026, probablemente coincidiendo con las celebraciones del Año Nuevo Lunar el 17 de febrero. Este timing refleja la estrategia de lanzamiento anterior de DeepSeek con R1, que también debutó durante un período de vacaciones importantes.

La empresa ha sido característicamente discreta sobre los anuncios oficiales, pero varias fuentes y publicaciones de documentos de investigación han proporcionado pistas sustanciales sobre lo que viene.

Innovaciones Arquitectónicas

DeepSeek V4 introduce varias innovaciones arquitectónicas que la distinguen de modelos anteriores:

Hiper-Conexiones Restringidas por Variedad (mHC)

La arquitectura mHC representa un replanteamiento fundamental de cómo fluye la información a través de redes de transformadores. Este enfoque permite una propagación de gradiente más eficiente y una mejor utilización de la capacidad del modelo, particularmente para tareas de codificación complejas que requieren mantener contexto coherente en grandes bases de código.

Memoria Condicional Engram

Publicada en un documento de investigación del 13 de enero de 2026, la tecnología Engram de DeepSeek introduce mecanismos de memoria condicional que permiten al modelo retener y recuperar información de manera selectiva basada en el contexto de la tarea. Para aplicaciones de codificación, esto se traduce en una mejor comprensión de la estructura del proyecto, convenciones de nomenclatura y patrones de codificación en todo un repositorio.

Atención Dispersa DeepSeek (DSA)

Quizás la innovación más significativa para el despliegue práctico es la Atención Dispersa DeepSeek. Este mecanismo de atención permite ventanas de contexto que superan 1 millón de tokens mientras reduce los costos computacionales en aproximadamente un 50% en comparación con mecanismos de atención estándar.

DSA logra esto a través de patrones de dispersión inteligentes que enfocan los recursos computacionales en las porciones más relevantes del contexto, en lugar de tratar todos los tokens por igual.

Mezcla de Expertos (MoE)

Basándose en la experiencia de DeepSeek con arquitecturas MoE demostrada en su modelo V3, V4 continúa aprovechando este enfoque para escalado eficiente. El diseño MoE permite que el modelo mantenga alta capacidad mientras activa solo una fracción del total de parámetros para cualquier tarea dada.

Capacidades Clave

Ventanas de Contexto Extendidas

Con ventanas de contexto que superan 1 millón de tokens, DeepSeek V4 puede procesar bases de código completas en una sola pasada. Esto permite razonamiento real de múltiples archivos, donde el modelo puede entender relaciones entre componentes, rastrear dependencias y mantener consistencia en operaciones de refactorización a gran escala.

Razonamiento de Múltiples Archivos

A diferencia de modelos que luchan por mantener una comprensión coherente a través de límites de archivo, V4 está específicamente diseñado para comprensión a nivel de repositorio. Esto incluye:

• Entender relaciones de importación/exportación
• Rastrear definiciones de tipo entre módulos
• Mantener firmas de API consistentes
• Identificar código muerto y dependencias no utilizadas

Corrección de Errores a Nivel de Repositorio

Una de las capacidades más anticipadas es la capacidad de V4 para diagnosticar y corregir errores que abarcan múltiples archivos. En lugar de requerir que los desarrolladores aíslen manualmente el problema, V4 puede analizar rastreos de pila, rastrear rutas de ejecución y proponer correcciones que tengan en cuenta el contexto completo del sistema.

Eficiencia Computacional

La reducción del 50% en costos computacionales de DSA hace que V4 sea más accesible tanto para despliegue en la nube como para inferencia local. Esta ganancia de eficiencia no viene al costo de la calidad, en su lugar permite el procesamiento de contexto más largo dentro del mismo presupuesto de cálculo.

Requisitos de Hardware

En una partida notable de la tendencia hacia requisitos de hardware cada vez mayores, DeepSeek V4 está diseñado para ejecutarse en hardware de grado consumidor:

• Nivel Consumidor: Dos NVIDIA RTX 4090 duales o un solo RTX 5090
• Nivel Empresarial: Configuraciones estándar de GPU del centro de datos

Esta accesibilidad se alinea con la filosofía de DeepSeek de democratizar las capacidades de IA. Ejecutar un modelo de codificación de última generación en hardware que quepa en una estación de trabajo estándar abre posibilidades para desarrolladores que necesitan entornos aislados de aire o prefieren despliegue local por razones de seguridad.

Afirmaciones de Desempeño

Las pruebas internas de DeepSeek aparentemente muestran que V4 supera a Claude 3.5 Sonnet y GPT-4o en benchmarks de codificación. Sin embargo, estas afirmaciones permanecen sin verificar por pruebas independientes.

El benchmark clave a observar es SWE-bench, donde Claude Opus 4.5 actualmente lidera con una tasa de resolución del 80.9%. Para que V4 reclame la corona de codificación, necesitará exceder este umbral, un desafío significativo dada la dificultad de los problemas restantes sin resolver.

Otros benchmarks relevantes incluyen:

• HumanEval: Generación de código a nivel de función
• MBPP: Problemas de programación en Python
• CodeContests: Desafíos de programación competitiva
• LiveCodeBench: Tareas de codificación del mundo real con retroalimentación de ejecución

La verificación independiente del desempeño de V4 será crucial para evaluar sus verdaderas capacidades en relación con modelos existentes.

Impacto de Código Abierto

Se espera que DeepSeek lance V4 como un modelo de pesos abiertos, continuando su tradición de hacer la IA poderosa accesible a la comunidad más amplia. Esto tiene varias implicaciones:

Despliegue Local

Las organizaciones con requisitos estrictos de gobernanza de datos pueden ejecutar V4 completamente dentro de su propia infraestructura. Para industrias como finanzas, salud y defensa, esto elimina las preocupaciones sobre enviar código propietario a APIs externas.

Entornos Aislados de Aire

Los equipos de desarrollo que trabajan en instalaciones seguras pueden aprovechar las capacidades de V4 sin conectividad de red. Esto es particularmente valioso para proyectos clasificados o sistemas con requisitos estrictos de aislamiento de red.

Ventajas de Costo

Los pesos abiertos permiten a las organizaciones optimizar costos de inferencia mediante técnicas como cuantificación, procesamiento por lotes e despliegue de hardware personalizado. A escala, el auto-alojamiento puede ser significativamente más económico que los precios basados en API.

Innovación Comunitaria

El lanzamiento abierto permitirá a investigadores y desarrolladores ajustar V4 para lenguajes de programación específicos, marcos o estándares de codificación organizacional. Este ecosistema de variantes especializadas podría extender la utilidad de V4 mucho más allá de sus capacidades base.

Qué Observar

A medida que se acerca el lanzamiento de V4, varias preguntas permanecen:

1. Desempeño de Benchmark: ¿Las pruebas independientes confirmarán los resultados internos de DeepSeek?
2. Manejo de Contexto: ¿Cómo se desempeña el modelo en los extremos de su ventana de contexto de 1M+ tokens?
3. Latencia: ¿Cuáles son las características de tiempo a primer token y velocidad de generación?
4. Soporte de Fine-tuning: ¿Liberará DeepSeek código de entrenamiento y apoyo para fine-tuning personalizado?
5. Términos de Licencia: ¿Qué restricciones, si las hay, se aplicarán al uso comercial?

DeepSeek V4 representa un intento ambicioso de crear una IA de codificación que iguale o supere alternativas de código cerrado mientras sigue siendo accesible a la comunidad de desarrolladores más amplia. Si logra estos objetivos quedará claro en las próximas semanas.