DeepSeek V4 Flash 0731, el modelo de DeepSeek en cifras

Lo que hay que saber

DeepSeek publicó DeepSeek V4 Flash 0731 el 31 de julio de 2026. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero. Es un modelo de pesos abiertos: puede alojarlo usted mismo en una infraestructura que controla, y además lo ofrecen 54 proveedores de API recogidos en models.dev. Tiene, por tanto, 3 meses a 22 de octubre de 2026.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

Rendimiento medido

Según los resultados publicados por Epoch AI (consulta del 22 de octubre de 2026), DeepSeek V4 Flash 0731 obtiene un índice de capacidad de 68,2 sobre 100, calculado con 4 pruebas de nuestra cesta.

No figura entre los 30 primeros del ranking semanal.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 91 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 94,4 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): 57,5 % — el mejor modelo seguido, GPT-6 Astra, alcanza 93,7 %
• FrontierCode (tareas de programación avanzadas): 18,8 % — el mejor modelo seguido, Claude Opus 5.5, alcanza 54,6 %

Lo que sabe hacer

Su ventana de contexto alcanza 1.000.000 tokens, unas 1500 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para cargar un libro entero o una base de código mediana. Una respuesta puede llegar a 50.000 tokens.

Acepta como entrada: texto. Sus conocimientos llegan hasta mayo de 2025: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Los pesos están publicados en Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731): 304,2 mil millones de parámetros, licencia mit y 4.297.931 descargas en los últimos 30 días. Vea también nuestra selección de modelos open source.

Lo que cuesta

DeepSeek V4 Flash 0731 cuesta 0,14 US$ por millón de tokens de entrada y 0,28 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 54 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

En la práctica, una tarea de agente que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,003 US$, es decir, 3,36 US$ por 1000 tareas de este tipo.

Es 3,6 veces más barato que el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

¿Para qué usos?

Por su categoría, DeepSeek V4 Flash 0731 está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Su enorme ventana de contexto lo hace interesante para analizar grandes volúmenes de documentos en una sola petición.

Su coste muy bajo (menos de medio céntimo para nuestra tarea tipo) permite llamarlo miles de veces al día.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Modelos comparables

En la misma categoría, los modelos más cercanos a DeepSeek V4 Flash 0731 son:

• GLM-4.7 (Zhipu AI (Z.ai), índice 68,4)
• Kimi K2 Thinking (Moonshot AI, índice 69,6)
• Kimi K2.7 Code (Moonshot AI, índice 66,7)
• GLM-5.2 (Zhipu AI (Z.ai), índice 70,5)