# Modelos DeepSeek ya disponibles en Amazon SageMaker JumpStart

> AWS incorpora tres modelos de lenguaje DeepSeek de pesos abiertos a SageMaker, con opciones de contexto largo y bajo costo para desarrolladores.

Oossa · 2026-11-12 · https://oossa.com/es/deepseek-models-now-on-amazon-sagemaker-jumpstart

Amazon Web Services anunció que tres modelos de lenguaje DeepSeek ya están disponibles en SageMaker JumpStart. Los modelos —DeepSeek‑V4‑Pro, DeepSeek‑V4‑Flash y DeepSeek‑V4.1‑Flash— tienen pesos abiertos, lo que significa que su código y sus pesos están disponibles libremente con una licencia MIT. Los clientes pueden agregarlos a sus cuentas de AWS con unos pocos clics en la consola o mediante el SDK de Python de SageMaker. El anuncio se realizó el November 12, 2026.

DeepSeek‑V4‑Pro es el más grande de los tres. Tiene 1.6 trillion parámetros en una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), pero solo 49 billion se activan para cada token. También admite una ventana de contexto de 1 million de tokens, que le permite leer documentos muy extensos y razonar sobre ellos. Esto lo hace útil para tareas como resolver problemas de varios pasos, generar informes detallados o cualquier aplicación que requiera la máxima capacidad lingüística.

DeepSeek‑V4‑Flash es una alternativa más pequeña y económica. Con 284 billion de parámetros en total y 13 billion activos por token, conserva la misma ventana de 1 million de tokens, pero requiere muchos menos recursos de cómputo. AWS lo ofrece para servicios de producción sensibles a la latencia en los que el costo es importante, como chatbots o resúmenes en tiempo real.

La incorporación más reciente, DeepSeek‑V4.1‑Flash, añade compatibilidad multimodal y un novedoso diseño de codificador-decodificador causal. Su arquitectura principal tiene 552 billion de parámetros, aunque solo se utilizan 8 billion durante la etapa inicial de prellenado y 16 billion al generar texto. Puede generar hasta 384 k tokens y usa Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) y almacenamiento en caché KV FP4 para reducir el uso de memoria a cerca de una cuarta parte del de V4‑Flash. Estas técnicas están pensadas para cargas de trabajo con agentes que combinan texto e imágenes, como asistentes de programación que también leen capturas de pantalla.

## ¿Por qué añadir estos modelos ahora?

AWS amplía su catálogo de modelos fundacionales para ofrecer a los desarrolladores más opciones entre potencia bruta y eficiencia. Al ofrecer tanto un modelo de gama alta (V4‑Pro) como dos variantes enfocadas en el costo (V4‑Flash y V4.1‑Flash), los clientes pueden elegir el equilibrio adecuado para su presupuesto y sus requisitos de latencia sin salir del ecosistema de AWS. La licencia de pesos abiertos también permite a equipos más pequeños ajustar los modelos o integrarlos en flujos de trabajo propios.

## Los hechos

- DeepSeek‑V4‑Pro tiene 1.6 trillion de parámetros y activa 49 billion por token.
- DeepSeek‑V4‑Flash tiene 284 billion de parámetros y activa 13 billion por token.
- La arquitectura principal de DeepSeek‑V4.1‑Flash tiene 552 billion de parámetros; activa 8 billion durante el prellenado y 16 billion durante la decodificación.
- Los tres modelos admiten una ventana de contexto de 1 million de tokens; V4.1‑Flash puede generar hasta 384 k tokens.
- Los modelos se publican con licencia MIT y están disponibles en SageMaker JumpStart desde 2026‑11‑12.

## Por qué importa

Ahora los desarrolladores pueden ejecutar modelos de lenguaje a gran escala en AWS sin crear su propia infraestructura y elegir la versión que mejor se ajuste a sus necesidades de costo o velocidad. La licencia de pesos abiertos también permite a empresas más pequeñas personalizar los modelos para aplicaciones específicas, aunque necesitarán créditos de AWS o una cuenta de pago para implementarlos.

## Fuentes y referencias

1. [DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, and DeepSeek-V4.1-Flash models now available on Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/01/deepseek-v4-pro-v4-flash-v4.1-flash-on-sagemaker-jumpstart/) – AWS, 2026-11-11

Última actualización: 2026-11-12