En las semanas tranquilas previas al Festival de Primavera de China, la industria de la IA bulle con una mezcla familiar de rumores, filtraciones técnicas y señales estratégicas. DeepSeek se prepara para presentar su próximo buque insignia, DeepSeek V4, a mediados de febrero. Fuentes sugieren que este lanzamiento dará un énfasis excepcional a la programación con IA y a la comprensión de código de contexto largo, con pruebas internas que, según se informa, sitúan a V4 por delante de algunos competidores en tareas de codificación.
¿Cuándo se lanzará DeepSeek V4?
DeepSeek V4 es a mediados de febrero de 2026, coincidiendo con el Festival de Primavera chino. Este calendario está lejos de ser casual; sigue un patrón estratégico establecido por la compañía.
Los analistas del sector recuerdan que DeepSeek lanzó su revolucionario modelo de razonamiento, DeepSeek-R1, justo antes del Festival de Primavera de 2025. Aquel lanzamiento captó la atención de desarrolladores de todo el mundo, quienes aprovecharon el tiempo libre de las vacaciones para probar e integrar el modelo, lo que provocó una explosión viral de interés. Al repetir esta estrategia de "sorpresa de vacaciones", DeepSeek parece estar posicionando a V4 para dominar el ciclo de noticias mientras los competidores occidentales permanecen relativamente silenciosos.
Aunque aún no se ha hecho un anuncio oficial, la coherencia de estos rumores—junto con el reciente lanzamiento del modelo "puente" V3.2 en diciembre de 2025—sugiere que la compañía está siguiendo un ciclo agresivo de 12 a 14 meses para grandes saltos arquitectónicos. Advertencias operativas. La confirmación independiente de una fecha de lanzamiento específica, conjunto de funciones o disponibilidad pública sigue pendiente. Los informes se basan en pruebas internas y fuentes anónimas; DeepSeek ha desplegado históricamente variantes y ramas experimentales (por ejemplo, V3.2 y V3.2-Exp) antes de un lanzamiento público más amplio, y el ritmo de anuncios públicos de la compañía ha variado. Los lectores y usuarios técnicos deberían tratar el calendario como provisional hasta que DeepSeek publique notas de lanzamiento oficiales o un anuncio formal.
¿Cuáles son las características clave y las mejoras de programación?
El aspecto más electrizante de los rumores sobre V4 es su supuesta dominancia en programación con IA y generación de código. Mientras que DeepSeek V3 era un generalista formidable, se describe a V4 como que tiene un "ADN de ingeniería" en su núcleo.
1. Superar a Claude en benchmarks de codificación
Durante el último año, Claude de Anthropic ha sido ampliamente considerado el estándar de oro para la asistencia de codificación con IA debido a su gran ventana de contexto y su razonamiento superior. Sin embargo, benchmarks internos filtrados de DeepSeek sugieren que V4 ha alcanzado una tasa de aprobación en SWE-bench (Software Engineering Benchmark) que supera tanto a Claude como a la serie GPT-4/5 actual.
Las fuentes afirman que V4 demuestra:
- Corrección de errores superior: Una tasa de éxito mayor en la resolución autónoma de issues de GitHub sin intervención humana.
- Autocompletado de código contextual: La capacidad de predecir no solo la siguiente línea de código, sino bloques de funciones completos basándose en la arquitectura del proyecto circundante.
- Capacidad de refactorización: A diferencia de modelos anteriores que a menudo rompen dependencias al refactorizar, V4 supuestamente "entiende" los efectos en cadena de los cambios de código a través de múltiples archivos.
2. Contexto ultralargo para bases de código
Se rumorea que DeepSeek V4 aprovecha el mecanismo de Sparse Attention introducido de forma experimental en V3.2 para gestionar ventanas de contexto masivas—potencialmente superiores a 1 millón de tokens con alta fidelidad. Esto permitiría a los desarrolladores subir repositorios completos (p. ej., un frontend React complejo y un backend Python) al contexto. El modelo podría realizar depuración entre archivos e implementación de funcionalidades con una comprensión "full-stack", una capacidad que sigue siendo un cuello de botella para muchos modelos actuales.
¿Cómo converge y evoluciona la arquitectura?
DeepSeek V4 representa un cambio significativo en cómo se estructuran los Large Language Models (LLMs). La palabra de moda en la industria asociada a V4 es "Convergencia arquitectónica".
Integración de capacidades generales y de razonamiento
Anteriormente, DeepSeek mantenía líneas de producto separadas: la serie V para tareas generales de lenguaje natural y la serie R (como DeepSeek-R1) para razonamiento y lógica intensos.
Los rumores sugieren que DeepSeek V4 fusionará estos dos caminos distintos.
- Modelo unificado: Se espera que V4 sea un único modelo que cambie dinámicamente entre "generación rápida" para consultas simples y "razonamiento profundo" (Chain of Thought) para problemas complejos de programación o matemáticos.
- Fin del "router": En lugar de usar un enrutador externo para enviar prompts a distintos modelos, la propia arquitectura de V4 podría poseer de forma inherente las capacidades de pensamiento "System 2" de la serie R, haciéndolo potentemente fluido.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
Un artículo de investigación reciente, escrito por el CEO de DeepSeek, Liang Wenfeng, y su equipo, detalló una nueva técnica llamada Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
Analistas creen que esta tecnología es la "salsa secreta" de V4.
- Resolver el olvido catastrófico: En el entrenamiento tradicional, obligar a un modelo a aprender nuevos patrones complejos de codificación a menudo degrada su capacidad general de conversación. mHC, según se informa, estabiliza el proceso de entrenamiento, permitiendo que V4 absorba grandes cantidades de documentación técnica y código sin perder su matiz conversacional.
- Eficiencia: Esta arquitectura permite redes más profundas sin un aumento lineal del costo de cómputo, manteniendo la reputación de DeepSeek de ofrecer rendimiento SOTA (State of the Art) a una fracción del precio.
¿Cómo se compara V4 con DeepSeek V3.2?
Para entender el salto que representa V4, debemos mirar DeepSeek V3.2, que se lanzó a finales de 2025 como una actualización interina de alto rendimiento.
La base: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 fue un hito crítico. Introdujo DeepSeek Sparse Attention (DSA) y perfeccionó la estrategia de enrutamiento Mixture-of-Experts (MoE).
- Rendimiento: V3.2 cerró con éxito la brecha entre modelos de pesos abiertos y gigantes propietarios como GPT-4o. Destacó en matemáticas y codificación de contexto corto, pero aún tenía dificultades para mantener la coherencia en proyectos de software masivos.
- La limitación: Aunque V3.2 era eficiente, seguía siendo fundamentalmente una optimización de la arquitectura V3. Requería ingeniería de prompts para desbloquear todo su potencial de razonamiento.
Especulaciones sobre V4 basadas en el rendimiento de V3.2
Si V3.2 fue la prueba de concepto de Sparse Attention, V4 es la aplicación industrial.
- De contexto "sparse" a "infinito": Donde V3.2 experimentó con DSA para reducir el uso de memoria, V4 probablemente lo optimiza para la precisión de recuperación. Los usuarios de V3.2 informaron ocasionalmente problemas de "lost in the middle" con documentos largos; se espera que V4 resuelva esto, haciéndolo fiable para analizar manuales técnicos de 500 páginas o bases de código heredadas.
- De "asistente de código" a "ingeniero de software": V3.2 podía escribir fragmentos y funciones. V4 está diseñado para operar a nivel de módulo. Si V3.2 era un desarrollador junior que necesitaba supervisión, V4 aspira a ser un desarrollador senior que pueda diseñar soluciones.
- Estabilidad: V3.2 sufría ocasionalmente "bucles de alucinación" en largas cadenas de razonamiento. La integración de la arquitectura mHC en V4 está específicamente orientada a fundamentar la lógica del modelo, reduciendo la tasa de errores de sintaxis en el código generado.
- Capas especializadas de optimización de código. Dado que V3.2 ya se enfocaba en un razonamiento sólido y el rendimiento de agentes, el énfasis de V4 en la codificación implica la adición de datos de preentrenamiento centrados en código, nuevo fine-tuning en tareas de reparación y síntesis de código, y posiblemente estrategias de decodificación dedicadas que favorezcan la corrección ejecutable sobre la explicación verbosa. Las reseñas de la comunidad abierta y las notas de benchmark de V3.2 muestran que DeepSeek ha ido mejorando continuamente en estas áreas, y V4 es plausiblemente el siguiente paso.
- Variantes de mayor uso de tokens para razonamiento "al máximo". V3.2 de DeepSeek introdujo "Speciale", una variante que intercambia costo por razonamiento pico. Sería sensato que DeepSeek proporcionara V4 en niveles: una variante orientada a producción, equilibrada en costo, y una variante de grado de investigación, de capacidad máxima, para uso de ingeniería intensiva o académico.
Conclusión: ¿Una nueva era para la IA de pesos abiertos?
Si los rumores se confirman, el lanzamiento de DeepSeek V4 durante el Festival de Primavera podría marcar un momento decisivo en la carrera armamentística de la IA. Al apuntar al vertical de alto valor de programación con IA y aparentemente resolver la integración de razonamiento y generalización, DeepSeek está desafiando la dominancia de los gigantes de código cerrado de Silicon Valley.
Para desarrolladores y empresas, el potencial de un modelo que rivaliza con el rendimiento de la clase Claude 3.7 o GPT-5—posiblemente disponible con pesos abiertos o precios de API agresivos—es tentador. Mientras esperamos el anuncio oficial en febrero, una cosa está clara: el "Año de la Serpiente" bien podría empezar con un... script de python, escrito íntegramente por DeepSeek V4.
Los desarrolladores pueden acceder a deepseek v3.2 a través de CometAPI ahora. Para comenzar, explora las capacidades del modelo de CometAPI en el Playground y consulta la guía de la API para instrucciones detalladas. Antes de acceder, asegúrate de haber iniciado sesión en CometAPI y obtenido la clave de API. CometAPI ofrece un precio mucho más bajo que el precio oficial para ayudarte a integrar.
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