DeepSeek

DeepSeek: Razonamiento Hipereficiente y Revisión Topológica (2026)

A partir de enero de 2026, DeepSeek ha optimizado sus series V3.2 y R1 para centrarse en Inference-Time Scaling. Mediante Group Relative Policy Optimization (GRPO), el modelo R1 se autocorrige y adapta estrategias durante tareas de razonamiento complejo, logrando un rendimiento de medalla de oro en IMO sin trazas de razonamiento etiquetadas por humanos 📑.

Componentes Técnicos Principales

La arquitectura de 2026 introduce mHC para cerrar la brecha entre el ancho y la profundidad del modelo, garantizando la preservación de la señal en bucles de razonamiento de 1000 capas.

• Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC): Una mejora estructural lanzada en enero de 2026 que utiliza proyecciones Sinkhorn-Knopp para imponer doble estocasticidad en rutas residuales, evitando la explosión numérica en clusters MoE masivos 📑.
• Escenario Operativo: Verificación Emergente de Código:
  Entrada: Prompt de refactorización arquitectónica de alta complejidad + bloques de código heredado 📑.
  Proceso: El modelo activa el 'Modo Pensamiento' (deepseek-reasoner), generando CoT interno (reasoning_content). Realiza autorreflexión iterativa y pruebas de ejecución virtual utilizando caché KV optimizada con MLA [Inference].
  Salida: Código refactorizado con una tasa de éxito superior al 49,2% en SWE-bench Verified, superando a o1-1217 📑.
• MLA (Multi-head Latent Attention): La compresión de bajo rango reduce la memoria de la caché KV de O(d_model) a O(d_latent), permitiendo el procesamiento de contexto de 128K con una sobrecarga mínima de VRAM 📑.

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Infraestructura y Precios de API

DeepSeek sigue revolucionando el mercado con precios agresivos, manteniendo una ventaja de 10x en eficiencia de costes frente a los laboratorios occidentales de vanguardia.

• Precios de API (V3): Las tarifas estándar son aproximadamente $0,28 por 1M de tokens de entrada y $0,42 por 1M de tokens de salida. El almacenamiento en caché de contexto (Cache Hit) ofrece ahorros adicionales de hasta el 80% 📑.
• Eficiencia en Entrenamiento: Se informa que las versiones V3/V3.2 se desarrollaron con solo ~$5,58M, utilizando 2.048 GPUs H800, una fracción del cómputo empleado para GPT-5 📑.

Guía de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Estabilidad de mHC a Escala: Monitorizar las normas de gradiente durante el ajuste fino de contexto largo para verificar que mHC previene el comportamiento errático observado en hiperconexiones no restringidas [Inference].
• Legibilidad del Razonamiento: Utilizar el endpoint de API deepseek-reasoner para separar el reasoning_content de la respuesta final, asegurando que la lógica CoT se registre para depuración y auditorías 📑.
• Rendimiento (throughput) de MLA: Evaluar la eficiencia de la operación 'Absorb' en clusters H100/H200 para garantizar que las multiplicaciones de matrices se reduzcan de tres a dos durante la inferencia 🧠.
• Pérdida por Cuantización: Auditar la precisión FP de 4 bits frente a 8 bits en modelos R1 destilados (1,5B-70B) para asegurar que se mantenga la precisión matemática/lógica en implementaciones en edge 📑.