DeepSeek abre un modelo barato y su stack de inferencia. Las agencias federales de EE. UU. ya no pueden comprárselo

Florian Brand y Nathan Lambert, de Interconnects, publicaron el 20 de octubre de 2026 la entrega 25 de Latest open artifacts. La noticia principal es DeepSeek: lanzó el modelo V4.1 Flash 1017 y publicó su stack de inferencia interno. Esa misma semana, las autoridades de EE. UU. y China dejaron claro que quieren vigilar más de cerca los modelos abiertos.

DeepSeek abre el modelo y también el motor que lo sirve

Según los autores, DeepSeek ha publicado dos iteraciones nuevas desde el último repaso. Tienen un tamaño nuevo, 552B parámetros con 16B activos, y también aceptan imágenes. El modelo ha llamado la atención por su rendimiento a bajo precio y sale con licencia MIT. En DeepSWE, un benchmark de ingeniería de software con agentes, el gráfico de los autores muestra a DeepSeek dominando la relación entre rendimiento y precio.

La noticia de más calado es DeepInfer, el stack de inferencia interno que DeepSeek ha publicado en GitHub. Los autores esperan que sea mucho más eficiente que vLLM o SGLang con los modelos de DeepSeek. Las estimaciones que enlazan hablan de un margen bruto de hasta el 90 % en la venta de tokens. Según Interconnects, es la primera vez que un laboratorio puntero comparte una herramienta así.

El repaso recoge otros lanzamientos. Xiaomi presentó MiMo V2.6 Pro RL con un informe técnico y parte de sus entornos de entrenamiento. Reflection publicó Beam 1.0 con licencia Apache 2.0, que los autores consideran el modelo abierto estadounidense más potente con licencia permisiva. Nvidia actualizó Nemotron 3.5 Super y Meta lanzó una versión abierta de Muse. El resto del artículo es solo para suscriptores de pago, así que este texto se basa en la parte gratuita.

El origen de un modelo pesa ya tanto como su precio

El Departamento de Seguridad Nacional de EE. UU. (DHS) emitió una orden que impide a DeepSeek, como empresa y como plataforma de modelos, ser proveedor en la contratación federal civil. Los autores señalan que no está claro cómo afectará a los modelos ajustados o entrenados con salidas de DeepSeek. Ponen como ejemplo Nemotron, de Nvidia, que según ellos lleva tiempo apoyándose mucho en modelos de DeepSeek para su entrenamiento.

El Ministerio de Comercio chino (MOFCOM), por su parte, propuso que los modelos frontier y otras tecnologías necesiten autorización previa del Gobierno antes de compartirse en el extranjero. Es una propuesta, no una ley. Los autores creen que la reacción ha sido exagerada, porque el documento prevé aprobaciones automáticas para el open source. Otras fuentes de su confianza lo interpretan más bien como un intento de frenar operaciones como la venta de Manus a empresas occidentales.

Para las empresas europeas hay una lección práctica. La orden estadounidense no las obliga directamente. Pero quien venda a agencias de EE. UU. o a sus contratistas tendrá que controlar de dónde viene cada modelo y con qué se entrenó. La licencia MIT resuelve los derechos de autor, no la procedencia.

Las dos medidas son más estrechas de lo que sugieren los titulares

El DHS solo limita las compras federales civiles. Las empresas privadas estadounidenses pueden seguir usando DeepSeek. La propuesta china puede no aprobarse tal como está y promete autorización automática para el open source. Su impacto real sigue siendo incierto.

Con las cifras también conviene ir con cuidado. El margen del 90 % es una estimación publicada en X, no un dato de DeepSeek. La ventaja en DeepSWE sale del gráfico de los autores, y un solo benchmark no dice cómo se comportará el modelo con su propio código.

La lectura del DHS y los precios de inferencia dirán quién gana

La primera señal será si el DHS aclara que la prohibición alcanza también a los modelos derivados de DeepSeek. Si es así, modelos estadounidenses como Nemotron tendrán que explicar su linaje.

La segunda señal son los precios. Los autores prevén que los proveedores de inferencia adopten DeepInfer rápidamente y que bajen los precios de los modelos de DeepSeek. La tercera es el texto definitivo de la norma china y, según los autores, el inminente Kimi K3.1, que por ahora es solo un rumor.

El veredicto de Lilith

DeepSeek publicó la receta y la cocina entera, y Washington prohibió a las agencias federales comer en su restaurante. Pero Nvidia ya ha cocinado con sus ingredientes y nadie ha dicho todavía si la prohibición alcanza también a sus platos.