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RyanGonzalez
RyanGonzalez
1 de septiembre de 2026

DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, un modelo multimodal con 305 mil millones de parámetros bajo licencia MIT. A diferencia de los modelos tradicionales, se centra en las capacidades de los agentes multimodales, lo que permite a estos interpretar capturas de pantalla y ejecutar tareas mediante llamadas a herramientas. El lanzamiento incluye los pesos completos y los módulos principales, y hay disponibles versiones cuantizadas creadas por la comunidad. Las pruebas de rendimiento muestran que el modelo supera a Claude Opus 4.8 en tareas de agentes multimodales como ApexBench y Agents’ Last Exam, al tiempo que mantiene un sólido rendimiento en tareas de agentes de texto puro. DeepSeek ha adoptado la estrategia de lanzar el modelo a través de una API antes de publicar los pesos en código abierto, posicionándose principalmente como proveedor de servicios de API al tiempo que desarrolla su pila tecnológica completa para agentes.

DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, un modelo multimodal con 305 mil millones de parámetros bajo licencia MIT. A diferencia de los modelos tradicionales, se centra en las capacidades de los agentes multimodales, lo que permite a estos interpretar capturas de pantalla y ejecutar tareas mediante llamadas a herramientas. El lanzamiento incluye los pesos completos y los módulos principales, y hay disponibles versiones cuantizadas creadas por la comunidad. Las pruebas de rendimiento muestran que el modelo supera a Claude Opus 4.8 en tareas de agentes multimodales como ApexBench y Agents’ Last Exam, al tiempo que mantiene un sólido rendimiento en tareas de agentes de texto puro. DeepSeek ha adoptado la estrategia de lanzar el modelo a través de una API antes de publicar los pesos en código abierto, posicionándose principalmente como proveedor de servicios de API al tiempo que desarrolla su pila tecnológica completa para agentes. DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, un modelo multimodal con 305 mil millones de parámetros bajo licencia MIT. A diferencia de los modelos tradicionales, se centra en las capacidades de los agentes multimodales, lo que permite a estos interpretar capturas de pantalla y ejecutar tareas mediante llamadas a herramientas. El lanzamiento incluye los pesos completos y los módulos principales, y hay disponibles versiones cuantizadas creadas por la comunidad. Las pruebas de rendimiento muestran que el modelo supera a Claude Opus 4.8 en tareas de agentes multimodales como ApexBench y Agents’ Last Exam, al tiempo que mantiene un sólido rendimiento en tareas de agentes de texto puro. DeepSeek ha adoptado la estrategia de lanzar el modelo a través de una API antes de publicar los pesos en código abierto, posicionándose principalmente como proveedor de servicios de API al tiempo que desarrolla su pila tecnológica completa para agentes.
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