# DeepSeek lanza V4.1-Flash, de pesos abiertos y pensado para agentes de programación

> El nuevo modelo usa menos parámetros al procesar las entradas, lo que reduce el costo y la memoria necesarios para flujos de trabajo con agentes.

Oossa · 2026-10-06 · https://oossa.com/es/deepseek-releases-open-weight-v4-1-flash-for-coding-agents

DeepSeek subió los pesos de su modelo V4.1-Flash a HuggingFace y lo puso a disposición a través de las API de modelos de Baseten. El modelo tiene 552 B de parámetros en total, pero solo activa 8 B durante el prellenado y 16 B durante la decodificación, por lo que cuesta menos ejecutarlo que las versiones anteriores. Admite una ventana de contexto de 1 M de tokens y acepta texto e imágenes como entrada. La infraestructura de servicio de Baseten dirige las solicitudes a GPU que ya tienen el prefijo necesario, lo que acelera aún más la inferencia para los agentes de programación.

## Los hechos

- 552 B de parámetros en total; 8 B activos para el prellenado y 16 B para la decodificación
- Ventana de contexto de 1 M de tokens; pesos abiertos en HuggingFace

## Por qué importa

Los desarrolladores que crean asistentes de programación pueden reducir los costos de GPU y procesar instrucciones más largas sin necesitar memoria adicional.

## Fuentes y referencias

1. [DeepSeek-V4.1-Flash: more efficient prefill for coding agents](https://www.baseten.co/blog/deepseek-v41-flash-more-efficient-prefill-for-coding-agents/) – Baseten

Última actualización: 2026-10-06