El año pasado por estas fechas, DeepSeek lanzó un modelo y las acciones tecnológicas globales se desplomaron colectivamente, siendo llamado "cisne negro".
Este año llega V4 de nuevo. Reacción del mercado: aceptable.
Nuevo rey del código abierto con 1,6 billones de parámetros, a nadie le parece extraño
El 24 de abril, DeepSeek subió la serie V4 a Hugging Face. Dos versiones:
| Modelo | Parámetros totales | Parámetros activos | Contexto |
|---|---|---|---|
| V4 Pro | 1,6 billones | 4,9 mil millones | 1 millón de tokens |
| V4 Flash | 28,4 mil millones | 1,3 mil millones | 1 millón de tokens |
El V4 Pro deja atrás los 1,1 billones de Kimi K2.6 y los 671 mil millones de su propio V3.2, consolidando el trono como "el modelo de pesos abiertos más grande del mundo".
El precio es aún más agresivo. V4 Flash entrada $0,14, salida $0,28 (por millón de tokens), V4 Pro entrada $0,145, salida $3,48. Muy por debajo de los modelos equivalentes de OpenAI, Google y Anthropic.
¿Puntuaciones? El informe de TechCrunch es muy directo: en benchmarks de razonamiento, V4 "casi cerró la brecha con los modelos líderes", en pruebas de conocimiento se queda "ligeramente detrás" de GPT-5.4 y Gemini 3.1 Pro, en general unos 3-6 meses detrás de los modelos frontera. En la competencia de codificación, va mano a mano con GPT-5.4.
Pero el mercado de valores de Hong Kong no se movió esta vez
El 27 de abril, el primer día de negociación tras el lanzamiento de DeepSeek V4, el sentimiento del mercado fue completamente diferente al del año anterior.
En el informe de Reuters, el analista jefe Lian Jye Su de Omdia habló con calma:
"Este lanzamiento sigue un camino bastante predecible, ya que los avances en la arquitectura y eficiencia de los modelos ya han sido ampliamente explorados en toda la industria y el mundo académico. La expectativa de la aparición de nuevos actores ya está descontada en las valoraciones."
En otras palabras: el umbral de sorpresa ha cambiado.
Cuando R1 se lanzó el año pasado, la lógica de Wall Street era "¿cómo puede China ser tan rápida?" – y NVIDIA perdió cientos de miles de millones en valor de mercado de la noche a la mañana. ¿Este año? En los últimos seis meses, Kimi K2.6 obtuvo el primer lugar en SWE-Bench Pro, Qwen3.6-Max encabezó seis pruebas, GLM-4.6 de Zhipu se adaptó a chips nacionales – la producción de código abierto de China ya es rutina. Un V4 Pro más, el mercado dice "ah" y sigue adelante.
La evaluación de Artificial Analysis también es comedida: V4 Pro, aunque tiene mejoras significativas, "la clasificación general está entre los principales modelos de pesos abiertos, no superando claramente a los competidores".
Lo que realmente importa no son las puntuaciones, sino el chip de Huawei
Alfredo Montufar-Helu, director gerente de Ankura China Advisors, dio una declaración más importante que todos los benchmarks:
"El año pasado fue el 'factor sorpresa' – eso ya está descontado. Ahora, lo importante es si China puede seguir avanzando en el desarrollo de IA, posiblemente usando sus propios chips."
V4 es compatible con Huawei Ascend. Este es el verdadero peso geopolítico de este lanzamiento – si los controles de exportación de EE.UU. pueden detener la IA china, DeepSeek respondió con un ciclo de producto: al menos a nivel algorítmico y de ingeniería no pueden detenerla, el resto depende de hasta dónde pueda llegar el hardware.
Algunas evaluaciones memorables
Primero, el impacto marginal de los grandes modelos de código abierto está disminuyendo. Esto no significa que DeepSeek esté haciendo un mal trabajo, sino que las expectativas del mercado han alcanzado la capacidad de producción. Para crear nuevamente un momento "guau" como el año pasado, se necesitará algo diferente – por ejemplo, superar a un modelo cerrado en alguna tarea fronteriza, en lugar de solo seguir reduciendo la brecha.
Segundo, los 1,3 mil millones de parámetros activos + 1 millón de tokens de contexto + precio extremadamente bajo de V4 Flash pueden ser más interesantes para los desarrolladores de API que Pro. Esta combinación en términos de relación costo-beneficio en el procesamiento de documentos largos y la orquestación de agentes backend hará que el segmento medio de muchas API cerradas sea poco atractivo.
Tercero, la pregunta "¿puede China hacer IA con sus propios chips?" aún no tiene una respuesta completa en 2026, pero V4 acercó la respuesta a "sí".
En cuanto al mercado – el mercado ya ha descontado esto. La próxima vez que quiera ver un espectáculo, tendrá que esperar a que las pruebas prácticas de V4 Pro en tareas de cadena larga, como la codificación agente, arrojen resultados reales.
Esa será la nueva historia.
Fuente de referencia: CocoLoop; DeepSeek previews new AI model that 'closes the gap' with frontier models (TechCrunch); DeepSeek's new AI model does not wow markets in fast-changing industry (BusinessWorld / Reuters)