IA6 nov 2026, 18:06 UTC·2 min de lectura

DeepSeek V4.1 Flash llega al catálogo Token Factory de Selectel

Selectel incorpora DeepSeek V4.1 Flash a Token Factory. El modelo abierto ofrece un millón de tokens de contexto y opera en centros de datos rusos.

Server racks in a data center with a glowing neural network graphic representing DeepSeek model inference — Imagen: Хабр

Selectel ha incorporado DeepSeek V4.1 Flash al catálogo de Token Factory, su servicio de inferencia con pago por token. Se trata de la actualización de octubre del modelo abierto del laboratorio chino DeepSeek, cuyos pesos se publicaron el 17 de octubre con licencia MIT. Funciona mediante la misma API compatible con OpenAI que el resto del catálogo, y las solicitudes se procesan en centros de datos rusos.

Qué ofrece el modelo

DeepSeek, con sede en Hangzhou, ya ha abaratado en varias ocasiones el mercado de las API con sus modelos abiertos. La versión base V4.1 Flash salió en septiembre y la compañía califica la versión 1017 de actualización menor. Es un modelo de mezcla de expertos con 763.000 millones de parámetros, de los que unos 16.000 millones se activan por cada token generado, cerca del 2 % de la red. Por eso un modelo de este tamaño responde con la velocidad de otros mucho más compactos.

Su principal virtud técnica es un caché KV económico: en FP4 ocupa 890 bytes por token, cuatro veces menos que V4 Flash. Así la memoria escala con eficacia con un contexto de un millón de tokens, 2,7 veces mayor que el de V4 Flash. El modelo es multimodal: las imágenes las procesa DeepSeek-ViT, un codificador entrenado desde cero. DeepSeek promete mejores resultados en pruebas de referencia, ejecución más rápida y respuestas más cortas, algo relevante con el pago por token. El informe técnico muestra una mejora de 11 puntos en Terminal-Bench, y en pruebas de automatización y desarrollo web el ligero Flash superó al más pesado Opus.

Coste y datos

Una solicitud típica de agente con 50.000 tokens de entrada y 2.000 de salida cuesta unos 13 rublos sin caché. Si 40.000 tokens de entrada entran en caché, como el prompt de sistema y las descripciones de herramientas que se repiten, el precio baja a unos 5,8 rublos.

La regla es sencilla: V4 Flash sigue siendo más rentable para chats, clasificación y procesamiento masivo de texto; la versión 1017 se justifica cuando hay que mantener en memoria un repositorio completo, una conversación larga o documentos escaneados. Todas las solicitudes permanecen en infraestructura rusa. Según la documentación, los prompts y las respuestas no se almacenan ni se usan para entrenar modelos; solo se recogen estadísticas técnicas de consumo. Para proyectos con datos personales, probablemente sea el argumento principal a favor de la inferencia local frente a la API directa de DeepSeek.

En el panel de control, abra Productos → Token Factory, cree una clave API y copie el alias deepseek-v4.1-flash-1017 del catálogo. Como la API es compatible con OpenAI, basta con cambiar base_url y el nombre del modelo en el código existente. DeepSeek recomienda temperature y top_p de 1,0.