DeepSeek, el laboratorio de Hangzhou cuyos modelos abiertos y baratos no paran de bajar los precios de la IA, ha tenido una semana intensa. El 17 de octubre publicó una actualización de su modelo principal, V4.1-Flash-1017. El 20 de octubre liberó como código abierto DeepInfer, el software interno que sirve sus modelos a millones de usuarios. Y ese mismo día, el Federal Register de EE. UU. publicó una orden que obliga a las agencias federales civiles a retirar la tecnología de DeepSeek de sus sistemas, también dentro de productos de terceros.
La semana de DeepSeek
Orden firmada
El Departamento de Seguridad Nacional firma la orden de exclusión, sin publicarla entonces.
V4.1-Flash-1017
Actualización más rápida, mismo nombre de API y precio; llegan las API Search y Fetch.
Databricks cambia
Databricks añade la versión 1017 y programa la retirada del V4.1 Flash original para el 19 de noviembre.
DeepInfer en código abierto
El motor de servicio de V4.1 Flash, en GitHub con licencia Apache 2.0.
Orden publicadaAhora
El Federal Register publica la orden del DHS; el Ministerio de Exteriores chino protesta.
V4.1-Flash-1017: una actualización discreta pero útil
La versión 1017 mantiene el mismo nombre de API y el mismo precio que el V4.1 Flash de septiembre, así que los usuarios actuales la reciben automáticamente. Responde más rápido y de forma más breve, y puntúa mejor en programación tipo agente. Los pesos están en Hugging Face y ModelScope con licencia MIT, con el mismo contexto de 1 millón de tokens.
V4.1 FlashV4.1-Flash-1017
Cuanto más alto, mejor. Puntuaciones declaradas por DeepSeek.
DeepSeek también ha hecho disponibles dos herramientas web, Search y Fetch, para que sus modelos puedan buscar información durante una tarea. Se cobran por llamada en lugar de por token, y DeepSeek ofrece su uso gratis en el servidor dentro de algunas herramientas de programación hasta finales de octubre.
DeepInfer: el motor de servicio, regalado
Entrenar un modelo acapara titulares, pero servirlo barato es donde las empresas de IA ganan o pierden dinero, y suelen guardar esas técnicas en secreto. DeepInfer es el framework que DeepSeek usa para ejecutar V4.1 Flash en producción. Publicarlo significa que los proveedores de nube y las empresas que alojan modelos por su cuenta pueden usar ahora los mismos trucos.
- Qué es
- El framework de inferencia de producción de DeepSeek, en GitHub como deepseek-ai/DeepInfer
- Licencia
- Apache 2.0
- Modelos compatibles
- Solo DeepSeek-V4.1-Flash, por ahora
- Hardware
- GPU de centro de datos Nvidia SM100 y chips Huawei Ascend 950
- Incluye
- código optimizado para el modelo, paralelismo entre varios chips, decodificación especulativa, resultados iguales entre ejecuciones, salida estructurada (regex, JSON, gramáticas)
- No incluye
- sistema de caché, servidores separados para el prompt y la generación, balanceo de carga entre máquinas
- Basado en
- sobre todo vLLM, con ideas de SGLang y Nvidia TensorRT-LLM
Tuvo éxito inmediato: el repositorio superó las 8.000 estrellas en GitHub en un día, y el proyecto vLLM dijo que tomará ideas de DeepInfer para mejorar su propio soporte de V4.1 Flash. El soporte para Huawei también importa. DeepSeek ha dicho que quiere entrenar con chips de Huawei antes de que termine 2026, y un motor abierto y listo para producción en hardware Ascend hace más realista usar chips chinos para ejecutar modelos.
La orden de EE. UU.: qué cubre
La orden se basa en la Federal Acquisition Supply Chain Security Act de 2018, una ley que se usó por primera vez en 2025. La firmó el secretario de Seguridad Nacional, Markwayne Mullin, el 24 de julio; se registró para consulta pública el 19 de octubre y se publicó el 20 de octubre. El aviso publicado no da motivos; la política de privacidad de DeepSeek indica que los datos personales de los usuarios se almacenan en China, la principal preocupación detrás de los anteriores vetos en dispositivos.
Afectados
agencias federales civiles- Excepciones
- posibles, con solicitud por escrito y una justificación de peso
- Retirar los productos de DeepSeek de sus sistemas informáticos
- Retirar productos o servicios de terceros «desarrollados con implementaciones de DeepSeek»
- No hacer nuevas compras a DeepSeek ni a sus filiales
Contratistas federales
mediante la cláusula FAR 52.204-30- No pueden suministrar ni usar productos afectados en un contrato federal sin dispensa
- Deben consultar SAM.gov en busca de nuevas órdenes al menos cada tres meses
- Deben informar de productos afectados en 3 días hábiles y de las medidas de mitigación en 10
No afectados
empresas y público- Esta orden no limita el uso privado de DeepSeek
- Defensa e inteligencia se rigen por órdenes distintas
La expresión «implementaciones de DeepSeek» no está definida, y eso es lo que preocupa a los proveedores de software: un producto que envía en silencio algunas peticiones a un modelo de DeepSeek, o que usa un modelo ajustado a partir de pesos de DeepSeek, podría verse afectado. El Ministerio de Asuntos Exteriores de China dijo que Pekín se opone a «extralimitar la seguridad nacional» y defenderá los derechos de las empresas chinas.
Qué significa para tu equipo
- 1
Haz una lista de los modelos de tu stack
Incluye los que usan tus proveedores y las funciones de IA dentro de herramientas SaaS, no solo los que llamas directamente.
- 2
Piensa en tus clientes
Si vendes a agencias federales de EE. UU., espera preguntas sobre si DeepSeek está en tu producto.
- 3
Ten una alternativa
Diseña las funciones de IA para poder cambiar de modelo con una pasarela o un ajuste, sin reescribir código.
- 4
Valora alojarlo tú
Si el precio y la calidad de DeepSeek te encajan y tus normas lo permiten, los pesos abiertos y DeepInfer hacen más práctico ejecutarlo en tu propia nube.
Pon a prueba lo que has aprendido
1/3¿Con qué licencia publicó DeepSeek DeepInfer?
Los pesos del modelo son MIT; el motor DeepInfer es Apache 2.0.
2/3¿Quién debe cumplir la orden de EE. UU.?
No restringe a empresas ni al público.
3/3¿Qué cambió con V4.1-Flash-1017 para quienes ya usaban la API?
El nombre de la API y los precios no cambiaron.
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Más modelos abiertos este mes: Nvidia Nemotron 3.5 y Reflection Beam y los mejores modelos de IA de octubre de 2026. Para el contexto normativo, lee las normas sobre IA de este mes.
Fuentes: The Next Web y AI Weekly sobre DeepInfer (20 de octubre de 2026); el repositorio de GitHub deepseek-ai/DeepInfer; la cobertura del lanzamiento de DeepSeek V4.1-Flash-1017 (17 de octubre de 2026); las notas de versión de Databricks (19 de octubre de 2026); The Hacker News sobre la orden FASCSA del DHS y el aviso en el Federal Register (20 de octubre de 2026). Los benchmarks son de DeepSeek. Esto no es asesoramiento jurídico.
Alessandro Ecclesie AgazziEscrito por Alessandro Ecclesie Agazzi, analytics engineer en Londres. Actualizado el 21 de octubre de 2026. Sobre mí