DeepSeek AI Models on AtlasCloud

DeepSeek V4 es el buque insignia de la generación actual, lanzado el 24 de abril de 2026, que cubre tanto los flujos de trabajo de propósito general como de razonamiento en un solo modelo. R1 era un modelo de razonamiento independiente, pero el modo de pensamiento de V4 lo reemplaza con la misma capacidad de cadena de pensamiento integrada directamente. El alias heredado deepseek-reasoner se retira el 24 de julio de 2026, por lo que las nuevas integraciones deben utilizar V4 Pro con el modo de pensamiento habilitado.

Engram Memory es un sistema de recuperación de conocimiento externo en DeepSeek V4, inspirado en cómo el hipocampo del cerebro humano almacena y recupera información. Utiliza hash sensible a la localidad para recuperar conocimiento relevante a velocidad O(1), en lugar de forzar al modelo a almacenar todos los hechos en sus pesos. Esto contribuyó a que la precisión de Needle in a Haystack de múltiples consultas de V4 saltara del 84,2 % en V3.2 al 97,0 %.

Sí. DeepSeek V3.2, V4 Flash y V4 Pro se publican bajo la licencia MIT, que permite su uso comercial, modificación y distribución. El autoalojamiento de V4 Flash es práctico en hardware capaz. V4 Pro requiere un clúster dado su tamaño de 1,6 billones de parámetros, por lo que la mayoría de los equipos utilizan en su lugar el acceso a la API en Atlas Cloud.

V4 Pro es un modelo MoE de 1,6 billones de parámetros con 49 mil millones de parámetros activos, diseñado para tareas de razonamiento complejo, programación y agentes. V4 Flash es un modelo de 284 mil millones de parámetros con 13 mil millones activos, optimizado para la velocidad y la rentabilidad en tareas menos exigentes. Ambos comparten la ventana de contexto de 1M de tokens y la arquitectura Engram Memory.

DeepSeek V4 soporta una ventana de contexto nativa de 1 millón de tokens tanto para las variantes Pro como Flash, con una salida máxima de 393K tokens por respuesta. DeepSeek V3.2 tiene una ventana de contexto de 128K. El contexto de 1M en la V4 lo hace práctico para el análisis completo de bases de código, el procesamiento de documentos grandes y las sesiones extendidas de agentes en una sola llamada.

Sí. DeepSeek V3.2 sigue disponible en Atlas Cloud, a un precio de aproximadamente 0,27 $ por millón de tokens de entrada. Es un modelo MoE de 685 mil millones de parámetros con 37 mil millones de parámetros activos y una ventana de contexto de 128K, publicado bajo la licencia MIT. Es una opción rentable para tareas que no requieren el contexto de 1M de V4 ni Engram Memory.

DeepSeek V4 Pro resuelve más del 80,9 % de los problemas de programación del mundo real en SWE-Bench, apuntando a un rendimiento de clase GPT-5. La precisión de contexto largo de múltiples consultas mejoró al 97,0 % en Needle in a Haystack, frente al 84,2 % en la versión V3.2. Además, la variante V3.2 Speciale en Atlas Cloud logró un rendimiento de medalla de oro en las matemáticas de competición de IMO 2025 e IOI 2025.