DeepSeek presenta V4: un modelo chino de código abierto desafía a OpenAI y Google

DeepSeek vuelve a intentar mover el mercado de la IA no con grandes promesas, sino con un lanzamiento que golpea varios puntos débiles de la industria a la vez. El 24 de abril de 2026, la compañía china presentó la vista previa de la serie V4 y aseguró que su nuevo modelo de código abierto puede competir con los sistemas cerrados de OpenAI, Google y Anthropic. La noticia importa al mercado no solo por los modelos en sí, sino porque DeepSeek apuesta por la programación, los escenarios de agentes y su propia base de cómputo china.

La serie incluye dos versiones: DeepSeek-V4-Pro y DeepSeek-V4-Flash. La primera es el modelo estrella, con 1,6 billones de parámetros y 49.000 millones de parámetros activos; la segunda es una variante más compacta, con 284.

000 millones de parámetros y 13.000 millones activos. Ambas admiten un contexto de hasta 1 millón de tokens y los pesos se publican bajo licencia MIT, de modo que la compañía mantiene su línea de distribuir sus modelos de la forma más abierta posible.

Según la propia descripción de DeepSeek, la arquitectura de V4 se ha rediseñado de forma notable: la empresa puso el foco en la eficiencia del contexto largo, la estabilidad del entrenamiento y un alineamiento posterior al entrenamiento más sólido para distintos tipos de tareas.

El principal énfasis de V4 es la programación. DeepSeek dice sin rodeos que la nueva generación es claramente más fuerte en código, justo la capacidad en la que se apoyan hoy los agentes de IA que escriben, corrigen y ejecutan código. Con el auge de herramientas como ChatGPT Codex y Claude Code, ya no es un benchmark secundario, sino uno de los indicadores clave de lo útil que es un modelo para el trabajo real.

En las pruebas publicadas por DeepSeek, el modo V4-Pro Max obtiene un 93,5 % en LiveCodeBench y un 80,6 % en SWE Verified, y en algunas tareas se acerca a los mejores modelos cerrados. La propia compañía formula el resultado con cautela: V4 no necesariamente lidera en todo, pero reduce de forma notable la brecha entre sistemas abiertos y cerrados en razonamiento complejo y escenarios de agentes.

El hardware es una parte aparte de la historia. DeepSeek subraya la compatibilidad de V4 con la línea Huawei Ascend, lo que hace que el lanzamiento tenga más peso político e industrial que una actualización habitual de un modelo. Hace apenas un año, casi toda la conversación sobre los modelos de IA de vanguardia giraba en torno a los chips estadounidenses y, sobre todo, a Nvidia.

Ahora, uno de los actores chinos más visibles intenta demostrar que un modelo competitivo no solo puede ejecutarse en China, sino también integrarse en una pila local, desde el entrenamiento y la inferencia hasta la optimización para aceleradores nacionales. Para Huawei es una señal importante: su infraestructura de IA deja de ser una opción de reserva y pasa a ser una plataforma para lanzamientos de primer nivel.

El contexto del anuncio también pesa. Hace un año DeepSeek ya sacudió el mercado estadounidense de IA con el modelo R1, al afirmar que había logrado entrenarlo con mucho menos dinero que el que gastan los líderes del sector en EE. UU. Con V4, la compañía aún no revela el coste del entrenamiento ni precisa la pila completa de hardware utilizada, por lo que el lanzamiento deja muchas preguntas abiertas. Además continúa la presión política: funcionarios estadounidenses acusaron antes a DeepSeek de usar chips de Nvidia prohibidos, y Anthropic sostuvo que la compañía abusó del acceso a Claude para mejorar sus propios productos. Sigue habiendo poca transparencia demostrada, y eso influirá en cómo se reciba V4 fuera de China.

La conclusión principal es sencilla: V4 no es solo otro modelo en la larga lista de lanzamientos de IA. DeepSeek intenta demostrar tres cosas a la vez: que el enfoque de código abierto aún puede alcanzar a los modelos de clase frontier, que la programación se está convirtiendo en la disciplina central de los LLM y que el ecosistema chino de IA quiere depender cada vez menos del hardware estadounidense y de las API cerradas. Si los resultados anunciados se confirman en la práctica, el mercado no solo ganará un nuevo y sólido actor de código abierto, sino un argumento más de que la carrera de la IA se libra ahora a la vez en el nivel de los modelos, las herramientas y los chips.