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DeepSeek captó 100.000 millones en su segunda ronda. Así queda el panorama:
Liang Wenfeng: Los demás buscan capital; yo elijo a los inversores. El dinero se puede repartir, pero ni se te ocurra tocar el volante. Cinco años de bloqueo, sin derecho a voto. Si quieres invertir, bien; si no, también.
Tencent y CATL: Los antiguos accionistas repiten y los inversores de referencia vuelven a apostar fuerte.
Perfect World y Century Huatong: El negocio principal son los videojuegos; el secundario, poner dinero en la IA. El destino final de los gamers es la potencia de cálculo.
Pequeños inversores: Esos 100.000 millones no tienen nada que ver contigo. No puedes acceder a las acciones; solo te queda ver cómo las shitcoins de IA del mundo cripto reescriben el libro blanco durante la noche y ponen «IA» en negrita, tamaño 3.
Lo más doloroso: la demanda fue tan fuerte que las suscripciones se duplicaron, de 50.000 millones a 100.000 millones, mientras la valoración pre-money se quedó clavada en 500.000 millones. Esto no es una ronda de financiación: es una orden. En la mesa de la IA, los pequeños inversores no tienen asiento.
Se abre la sesión en los comentarios: el equipo A dice que repunta la narrativa de la IA y que el sector cripto de IA también sube; el equipo B dice que una ronda es una ronda, pero las shitcoins igual acaban valiendo cero. ¡Pasen lista!
#DeepSeek #AI
$BTC $ETH $SOL
DeepSeek captó 100.000 millones en su segunda ronda. Así queda el panorama:
Liang Wenfeng: Los demás buscan capital; yo elijo a los inversores. El dinero se puede repartir, pero ni se te ocurra tocar el volante. Cinco años de bloqueo, sin derecho a voto. Si quieres invertir, bien; si no, también.
Tencent y CATL: Los antiguos accionistas repiten y los inversores de referencia vuelven a apostar fuerte.
Perfect World y Century Huatong: El negocio principal son los videojuegos; el secundario, poner dinero en la IA. El destino final de los gamers es la potencia de cálculo.
Pequeños inversores: Esos 100.000 millones no tienen nada que ver contigo. No puedes acceder a las acciones; solo te queda ver cómo las shitcoins de IA del mundo cripto reescriben el libro blanco durante la noche y ponen «IA» en negrita, tamaño 3.
Lo más doloroso: la demanda fue tan fuerte que las suscripciones se duplicaron, de 50.000 millones a 100.000 millones, mientras la valoración pre-money se quedó clavada en 500.000 millones. Esto no es una ronda de financiación: es una orden. En la mesa de la IA, los pequeños inversores no tienen asiento.
Se abre la sesión en los comentarios: el equipo A dice que repunta la narrativa de la IA y que el sector cripto de IA también sube; el equipo B dice que una ronda es una ronda, pero las shitcoins igual acaban valiendo cero. ¡Pasen lista!
#DeepSeek #AI
$BTC $ETH $SOL
Liang Wenfeng: Los demás buscan capital; yo elijo a los inversores. El dinero se puede repartir, pero ni se te ocurra tocar el volante. Cinco años de bloqueo, sin derecho a voto. Si quieres invertir, bien; si no, también.
Tencent y CATL: Los antiguos accionistas repiten y los inversores de referencia vuelven a apostar fuerte.
Perfect World y Century Huatong: El negocio principal son los videojuegos; el secundario, poner dinero en la IA. El destino final de los gamers es la potencia de cálculo.
Pequeños inversores: Esos 100.000 millones no tienen nada que ver contigo. No puedes acceder a las acciones; solo te queda ver cómo las shitcoins de IA del mundo cripto reescriben el libro blanco durante la noche y ponen «IA» en negrita, tamaño 3.
Lo más doloroso: la demanda fue tan fuerte que las suscripciones se duplicaron, de 50.000 millones a 100.000 millones, mientras la valoración pre-money se quedó clavada en 500.000 millones. Esto no es una ronda de financiación: es una orden. En la mesa de la IA, los pequeños inversores no tienen asiento.
Se abre la sesión en los comentarios: el equipo A dice que repunta la narrativa de la IA y que el sector cripto de IA también sube; el equipo B dice que una ronda es una ronda, pero las shitcoins igual acaban valiendo cero. ¡Pasen lista!
#DeepSeek #AI
$BTC $ETH $SOL
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El Gobierno de EE. UU. ordena eliminar DeepSeek: vigila de cerca los chatbots de IA y suspende las compras.
El Gobierno de EE. UU. ha exigido a todas las agencias gubernamentales que eliminen de sus sistemas el chatbot de inteligencia artificial DeepSeek y ha prohibido nuevas compras. Este modelo de código abierto, que antes acaparó la atención, ahora figura entre los objetivos prioritarios de vigilancia. Sigue el rastro del dinero y descubre las tendencias de la IA. #DeepSeek #RastreoDeFondos.
El Gobierno de EE. UU. ordena eliminar DeepSeek: vigila de cerca los chatbots de IA y suspende las compras.
El Gobierno de EE. UU. ha exigido a todas las agencias gubernamentales que eliminen de sus sistemas el chatbot de inteligencia artificial DeepSeek y ha prohibido nuevas compras. Este modelo de código abierto, que antes acaparó la atención, ahora figura entre los objetivos prioritarios de vigilancia. Sigue el rastro del dinero y descubre las tendencias de la IA. #DeepSeek #RastreoDeFondos.
El Gobierno de EE. UU. ha exigido a todas las agencias gubernamentales que eliminen de sus sistemas el chatbot de inteligencia artificial DeepSeek y ha prohibido nuevas compras. Este modelo de código abierto, que antes acaparó la atención, ahora figura entre los objetivos prioritarios de vigilancia. Sigue el rastro del dinero y descubre las tendencias de la IA. #DeepSeek #RastreoDeFondos.
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Según personas familiarizadas con el asunto citadas por Reuters, DeepSeek está ultimando una ronda de financiación de unos 100.000 millones de yuanes (unos 15.000 millones de dólares). Tencent y CATL figuran entre los mayores inversores de esta ronda. El objetivo se ha elevado desde los aproximadamente 50.000 millones iniciales a 80.000 millones y, después, a unos 100.000 millones. Se prevé cerrar la operación en unos días, aunque las condiciones aún podrían cambiar.
Bloomberg ya había informado de que, tras elevar el objetivo dos veces, la ronda se acercaba a los 100.000 millones. Según un análisis de Wallstreetcn, CATL prevé aportar unos 10.000 millones más en esta ronda (tras unos 5.000 millones en la primera). Si se cierra la operación, la financiación acumulada en medio año podría alcanzar unos 150.000 millones. Al mismo tiempo, la empresa está avanzando con una salida a bolsa en el STAR Market.
En septiembre, The Information también señaló que Liang Wenfeng había comunicado a los inversores que los ingresos anualizados rondaban los 1.000 millones de dólares, principalmente gracias a las API. Una financiación de 100.000 millones de yuanes es una cifra enorme para el mercado primario chino, pero aún no está al nivel de los cientos de miles de millones de dólares que OpenAI y Anthropic han recaudado en conjunto.
#DeepSeek #AI #financiación
Según personas familiarizadas con el asunto citadas por Reuters, DeepSeek está ultimando una ronda de financiación de unos 100.000 millones de yuanes (unos 15.000 millones de dólares). Tencent y CATL figuran entre los mayores inversores de esta ronda. El objetivo se ha elevado desde los aproximadamente 50.000 millones iniciales a 80.000 millones y, después, a unos 100.000 millones. Se prevé cerrar la operación en unos días, aunque las condiciones aún podrían cambiar.
Bloomberg ya había informado de que, tras elevar el objetivo dos veces, la ronda se acercaba a los 100.000 millones. Según un análisis de Wallstreetcn, CATL prevé aportar unos 10.000 millones más en esta ronda (tras unos 5.000 millones en la primera). Si se cierra la operación, la financiación acumulada en medio año podría alcanzar unos 150.000 millones. Al mismo tiempo, la empresa está avanzando con una salida a bolsa en el STAR Market.
En septiembre, The Information también señaló que Liang Wenfeng había comunicado a los inversores que los ingresos anualizados rondaban los 1.000 millones de dólares, principalmente gracias a las API. Una financiación de 100.000 millones de yuanes es una cifra enorme para el mercado primario chino, pero aún no está al nivel de los cientos de miles de millones de dólares que OpenAI y Anthropic han recaudado en conjunto.
#DeepSeek #AI #financiación
Bloomberg ya había informado de que, tras elevar el objetivo dos veces, la ronda se acercaba a los 100.000 millones. Según un análisis de Wallstreetcn, CATL prevé aportar unos 10.000 millones más en esta ronda (tras unos 5.000 millones en la primera). Si se cierra la operación, la financiación acumulada en medio año podría alcanzar unos 150.000 millones. Al mismo tiempo, la empresa está avanzando con una salida a bolsa en el STAR Market.
En septiembre, The Information también señaló que Liang Wenfeng había comunicado a los inversores que los ingresos anualizados rondaban los 1.000 millones de dólares, principalmente gracias a las API. Una financiación de 100.000 millones de yuanes es una cifra enorme para el mercado primario chino, pero aún no está al nivel de los cientos de miles de millones de dólares que OpenAI y Anthropic han recaudado en conjunto.
#DeepSeek #AI #financiación
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Alcista
🚨ESTADOS UNIDOS ORDENAN PROHIBIR DEEPSEEK EN AGENCIAS GUBERNAMENTALES: ¡EL IMPACTO EN EL MERCADO DE IA! 🛑🇺🇸
El panorama geopolítico y regulatorio de la Inteligencia Artificial acaba de vivir un nuevo capítulo decisivo: el Departamento de Seguridad Nacional de EE. UU. (DHS) emitió una orden directa para que todas las agencias civiles federales desinstalen DeepSeek e interrumpan de inmediato el uso de tecnologías basadas en el modelo chino.
📌 PUNTOS CLAVE DE LA DECISIÓN:
1️⃣ Restricción federal: La medida exige la eliminación completa de los sistemas que utilizan la arquitectura de DeepSeek y bloquea nuevos contratos o compras. 2️⃣ Seguridad de los datos y geopolítica: Esta medida refleja la creciente tensión y preocupación de las autoridades estadounidenses por la soberanía de los datos y el avance de la IA china en las infraestructuras públicas. 3️⃣ Repercusión en los tokens de IA: Noticias como esta suelen afectar directamente el sentimiento en torno a las memecoins y los tokens de ecosistemas vinculados a DeepSeek o a la IA en BNB Chain y otras redes, y generan picos de volatilidad.
💡 PERSPECTIVA PROFESIONAL:
La regulación y las barreras gubernamentales son variables críticas que todo inversor en tecnología y criptomonedas debe vigilar. Mientras el desarrollo técnico de la IA avanza rápidamente, las restricciones geopolíticas pueden cambiar el rumbo de la adopción institucional de la noche a la mañana (DYOR).
📊 SIGUE EL MERCADO CON ATENCIÓN:
👇 ¡Presta atención a la liquidez y al comportamiento de los tokens del sector de la Inteligencia Artificial en el WIDGET de abajo antes de tomar cualquier posición!
$DEEP
¿Crees que las sanciones gubernamentales pueden retrasar el avance global de la Inteligencia Artificial o que el desarrollo de código abierto superará estas barreras? ¡Comparte tu análisis en los comentarios! 👇💬
#Write2Earn #BinanceSquare #DeepSeek #AI #CryptoNews
🚨ESTADOS UNIDOS ORDENAN PROHIBIR DEEPSEEK EN AGENCIAS GUBERNAMENTALES: ¡EL IMPACTO EN EL MERCADO DE IA! 🛑🇺🇸
El panorama geopolítico y regulatorio de la Inteligencia Artificial acaba de vivir un nuevo capítulo decisivo: el Departamento de Seguridad Nacional de EE. UU. (DHS) emitió una orden directa para que todas las agencias civiles federales desinstalen DeepSeek e interrumpan de inmediato el uso de tecnologías basadas en el modelo chino.
📌 PUNTOS CLAVE DE LA DECISIÓN:
1️⃣ Restricción federal: La medida exige la eliminación completa de los sistemas que utilizan la arquitectura de DeepSeek y bloquea nuevos contratos o compras. 2️⃣ Seguridad de los datos y geopolítica: Esta medida refleja la creciente tensión y preocupación de las autoridades estadounidenses por la soberanía de los datos y el avance de la IA china en las infraestructuras públicas. 3️⃣ Repercusión en los tokens de IA: Noticias como esta suelen afectar directamente el sentimiento en torno a las memecoins y los tokens de ecosistemas vinculados a DeepSeek o a la IA en BNB Chain y otras redes, y generan picos de volatilidad.
💡 PERSPECTIVA PROFESIONAL:
La regulación y las barreras gubernamentales son variables críticas que todo inversor en tecnología y criptomonedas debe vigilar. Mientras el desarrollo técnico de la IA avanza rápidamente, las restricciones geopolíticas pueden cambiar el rumbo de la adopción institucional de la noche a la mañana (DYOR).
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El panorama geopolítico y regulatorio de la Inteligencia Artificial acaba de vivir un nuevo capítulo decisivo: el Departamento de Seguridad Nacional de EE. UU. (DHS) emitió una orden directa para que todas las agencias civiles federales desinstalen DeepSeek e interrumpan de inmediato el uso de tecnologías basadas en el modelo chino.
📌 PUNTOS CLAVE DE LA DECISIÓN:
1️⃣ Restricción federal: La medida exige la eliminación completa de los sistemas que utilizan la arquitectura de DeepSeek y bloquea nuevos contratos o compras. 2️⃣ Seguridad de los datos y geopolítica: Esta medida refleja la creciente tensión y preocupación de las autoridades estadounidenses por la soberanía de los datos y el avance de la IA china en las infraestructuras públicas. 3️⃣ Repercusión en los tokens de IA: Noticias como esta suelen afectar directamente el sentimiento en torno a las memecoins y los tokens de ecosistemas vinculados a DeepSeek o a la IA en BNB Chain y otras redes, y generan picos de volatilidad.
💡 PERSPECTIVA PROFESIONAL:
La regulación y las barreras gubernamentales son variables críticas que todo inversor en tecnología y criptomonedas debe vigilar. Mientras el desarrollo técnico de la IA avanza rápidamente, las restricciones geopolíticas pueden cambiar el rumbo de la adopción institucional de la noche a la mañana (DYOR).
📊 SIGUE EL MERCADO CON ATENCIÓN:
👇 ¡Presta atención a la liquidez y al comportamiento de los tokens del sector de la Inteligencia Artificial en el WIDGET de abajo antes de tomar cualquier posición!
$DEEP
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#Write2Earn #BinanceSquare #DeepSeek #AI #CryptoNews
Binance BiBi:
Working on it. Your reply is on the way.
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🐳 DeepSeek lanza como código abierto su propio motor de inferencia para API, DeepInfer: ¡Huawei Ascend y NVIDIA, juntos en escena!
📌 DeepInfer es el framework de inferencia que impulsa el servicio en línea de DeepSeek V4.1 Flash y se publica bajo la licencia Apache 2.0
📌 En su lanzamiento, es compatible con NVIDIA SM100 (Blackwell) y Huawei Ascend 950; las arquitecturas antiguas, como Hopper, no figuran en la lista
📌 Según la empresa, un solo clúster procesa 155 billones de tokens al día; con tarifas de horas valle, los ingresos rondan los 38 dólares por GPU-hora
📌 Pero esta vez solo se publica la inferencia offline: la caché KV, la separación PD y el balanceo de carga no son de código abierto, así que aún habrá que completar por cuenta propia lo necesario para montar un servicio completo
📌 En el mismo sector: está previsto que el plan de publicación de los pesos abiertos de Mistral Large 4 (1 T de parámetros) se anuncie a finales de octubre
La computación para IA es cada vez más «local y de código abierto». Si bajan los costes de computación y de inferencia, ¿se popularizarán más rápido las transacciones en cadena de los agentes de IA? $BTC
¿Crees que la inferencia de código abierto hará bajar los precios de las API de los grandes modelos? ¡Hablemos en los comentarios! 👇
#AI #DeepSeek #开源 #PotenciaDeCómputo
Solo con fines informativos; no constituye asesoramiento de inversión.
🐳 DeepSeek lanza como código abierto su propio motor de inferencia para API, DeepInfer: ¡Huawei Ascend y NVIDIA, juntos en escena!
📌 DeepInfer es el framework de inferencia que impulsa el servicio en línea de DeepSeek V4.1 Flash y se publica bajo la licencia Apache 2.0
📌 En su lanzamiento, es compatible con NVIDIA SM100 (Blackwell) y Huawei Ascend 950; las arquitecturas antiguas, como Hopper, no figuran en la lista
📌 Según la empresa, un solo clúster procesa 155 billones de tokens al día; con tarifas de horas valle, los ingresos rondan los 38 dólares por GPU-hora
📌 Pero esta vez solo se publica la inferencia offline: la caché KV, la separación PD y el balanceo de carga no son de código abierto, así que aún habrá que completar por cuenta propia lo necesario para montar un servicio completo
📌 En el mismo sector: está previsto que el plan de publicación de los pesos abiertos de Mistral Large 4 (1 T de parámetros) se anuncie a finales de octubre
La computación para IA es cada vez más «local y de código abierto». Si bajan los costes de computación y de inferencia, ¿se popularizarán más rápido las transacciones en cadena de los agentes de IA? $BTC
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#AI #DeepSeek #开源 #PotenciaDeCómputo
Solo con fines informativos; no constituye asesoramiento de inversión.
📌 DeepInfer es el framework de inferencia que impulsa el servicio en línea de DeepSeek V4.1 Flash y se publica bajo la licencia Apache 2.0
📌 En su lanzamiento, es compatible con NVIDIA SM100 (Blackwell) y Huawei Ascend 950; las arquitecturas antiguas, como Hopper, no figuran en la lista
📌 Según la empresa, un solo clúster procesa 155 billones de tokens al día; con tarifas de horas valle, los ingresos rondan los 38 dólares por GPU-hora
📌 Pero esta vez solo se publica la inferencia offline: la caché KV, la separación PD y el balanceo de carga no son de código abierto, así que aún habrá que completar por cuenta propia lo necesario para montar un servicio completo
📌 En el mismo sector: está previsto que el plan de publicación de los pesos abiertos de Mistral Large 4 (1 T de parámetros) se anuncie a finales de octubre
La computación para IA es cada vez más «local y de código abierto». Si bajan los costes de computación y de inferencia, ¿se popularizarán más rápido las transacciones en cadena de los agentes de IA? $BTC
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#AI #DeepSeek #开源 #PotenciaDeCómputo
Solo con fines informativos; no constituye asesoramiento de inversión.
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DeepSeek también ha liberado el código de su propio marco de inferencia.
¿Ya entiendes lo importante que es esto?
Antes, cuando la gente publicaba modelos de código abierto, era como hacer pública la receta;
esta vez han sacado toda la cocina para que la visites,
y hasta te enseñan en directo a voltear el wok.
Me morí de risa con una frase genial del área de comentarios:
«¿Quién te enseñó que, además de abrir el código, también tenías que hacer públicos tus ingresos?»
Mientras tanto, los de la competencia siguen dándole vueltas a las cuotas de suscripción,
y esta jugada de «ganar dinero con dignidad» los dejó tocados.
Unos trabajan por amor al arte y otros hacen caja a golpe de cuchillo.
¿Tú de qué lado crees que está el consumidor? 😏
#DeepSeek #开源
DeepSeek también ha liberado el código de su propio marco de inferencia.
¿Ya entiendes lo importante que es esto?
Antes, cuando la gente publicaba modelos de código abierto, era como hacer pública la receta;
esta vez han sacado toda la cocina para que la visites,
y hasta te enseñan en directo a voltear el wok.
Me morí de risa con una frase genial del área de comentarios:
«¿Quién te enseñó que, además de abrir el código, también tenías que hacer públicos tus ingresos?»
Mientras tanto, los de la competencia siguen dándole vueltas a las cuotas de suscripción,
y esta jugada de «ganar dinero con dignidad» los dejó tocados.
Unos trabajan por amor al arte y otros hacen caja a golpe de cuchillo.
¿Tú de qué lado crees que está el consumidor? 😏
#DeepSeek #开源
¿Ya entiendes lo importante que es esto?
Antes, cuando la gente publicaba modelos de código abierto, era como hacer pública la receta;
esta vez han sacado toda la cocina para que la visites,
y hasta te enseñan en directo a voltear el wok.
Me morí de risa con una frase genial del área de comentarios:
«¿Quién te enseñó que, además de abrir el código, también tenías que hacer públicos tus ingresos?»
Mientras tanto, los de la competencia siguen dándole vueltas a las cuotas de suscripción,
y esta jugada de «ganar dinero con dignidad» los dejó tocados.
Unos trabajan por amor al arte y otros hacen caja a golpe de cuchillo.
¿Tú de qué lado crees que está el consumidor? 😏
#DeepSeek #开源
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🐋 ¡DeepSeek ha abierto el código de su propio motor de inferencia! ¿Y las grandes tecnológicas chinas siguen comprando NVIDIA a lo loco?
🔹 DeepSeek ha abierto el código de DeepInfer: el framework de inferencia que utiliza en sus propios servicios en línea. Está bajo la licencia Apache 2.0, es compatible con las GPU de NVIDIA y las NPU Ascend de Huawei, y llegó al primer puesto del día en Hacker News (más de 2000 votos positivos).
🔹 Por otro lado, medios extranjeros informan que ByteDance, Alibaba y Tencent han encargado en conjunto más de 3 millones de tarjetas NVIDIA RTX PRO 5500, por un importe total que podría superar los 35.000 millones de dólares (las empresas aún no lo han confirmado todas).
🔹 Por un lado, el código abierto reduce costes; por otro, se gastan fortunas para hacerse con capacidad de cálculo. La carrera armamentística de la IA sigue acelerándose.
A medida que se dispara la demanda de capacidad de cálculo para IA, ¿es una buena noticia para los mineros $BTC y el sector de la computación, o significa competir por la electricidad y las tarjetas?
💬 ¿Crees que los modelos de código abierto acabarán venciendo a los gigantes de código cerrado? ¡Cuéntanos en los comentarios! 👇
#AI #DeepSeek #英伟达 #算力
Solo con fines informativos; no constituye asesoramiento de inversión.
🐋 ¡DeepSeek ha abierto el código de su propio motor de inferencia! ¿Y las grandes tecnológicas chinas siguen comprando NVIDIA a lo loco?
🔹 DeepSeek ha abierto el código de DeepInfer: el framework de inferencia que utiliza en sus propios servicios en línea. Está bajo la licencia Apache 2.0, es compatible con las GPU de NVIDIA y las NPU Ascend de Huawei, y llegó al primer puesto del día en Hacker News (más de 2000 votos positivos).
🔹 Por otro lado, medios extranjeros informan que ByteDance, Alibaba y Tencent han encargado en conjunto más de 3 millones de tarjetas NVIDIA RTX PRO 5500, por un importe total que podría superar los 35.000 millones de dólares (las empresas aún no lo han confirmado todas).
🔹 Por un lado, el código abierto reduce costes; por otro, se gastan fortunas para hacerse con capacidad de cálculo. La carrera armamentística de la IA sigue acelerándose.
A medida que se dispara la demanda de capacidad de cálculo para IA, ¿es una buena noticia para los mineros $BTC y el sector de la computación, o significa competir por la electricidad y las tarjetas?
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#AI #DeepSeek #英伟达 #算力
Solo con fines informativos; no constituye asesoramiento de inversión.
🔹 DeepSeek ha abierto el código de DeepInfer: el framework de inferencia que utiliza en sus propios servicios en línea. Está bajo la licencia Apache 2.0, es compatible con las GPU de NVIDIA y las NPU Ascend de Huawei, y llegó al primer puesto del día en Hacker News (más de 2000 votos positivos).
🔹 Por otro lado, medios extranjeros informan que ByteDance, Alibaba y Tencent han encargado en conjunto más de 3 millones de tarjetas NVIDIA RTX PRO 5500, por un importe total que podría superar los 35.000 millones de dólares (las empresas aún no lo han confirmado todas).
🔹 Por un lado, el código abierto reduce costes; por otro, se gastan fortunas para hacerse con capacidad de cálculo. La carrera armamentística de la IA sigue acelerándose.
A medida que se dispara la demanda de capacidad de cálculo para IA, ¿es una buena noticia para los mineros $BTC y el sector de la computación, o significa competir por la electricidad y las tarjetas?
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Solo con fines informativos; no constituye asesoramiento de inversión.
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Análisis de la actualización de DeepSeek V4.1 Flash-1017: la programación basada en deseos marca una nueva tendencia
La actualización de DeepSeek V4.1 Flash-1017 se centra en la «programación basada en deseos» y optimiza notablemente sus indicadores técnicos. El análisis de niveles clave revela posibles puntos de crecimiento; los inversores deben estar atentos.#DeepSeek #AnálisisTécnico
Análisis de la actualización de DeepSeek V4.1 Flash-1017: la programación basada en deseos marca una nueva tendencia
La actualización de DeepSeek V4.1 Flash-1017 se centra en la «programación basada en deseos» y optimiza notablemente sus indicadores técnicos. El análisis de niveles clave revela posibles puntos de crecimiento; los inversores deben estar atentos.#DeepSeek #AnálisisTécnico
La actualización de DeepSeek V4.1 Flash-1017 se centra en la «programación basada en deseos» y optimiza notablemente sus indicadores técnicos. El análisis de niveles clave revela posibles puntos de crecimiento; los inversores deben estar atentos.#DeepSeek #AnálisisTécnico
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Mil búsquedas, cinco yuanes. Medio céntimo por búsqueda: más barato que imprimir una hoja de papel.
El 17 de octubre, DeepSeek convirtió su buscador propio en dos interfaces: Search busca páginas web y Fetch extrae el contenido. Indexa cientos de miles de millones de páginas y procesa varios cientos de millones de solicitudes al día. Publicaron las tarifas: cinco yuanes por mil búsquedas. Un yuan por cada doscientas. Eso es todo.
El precio es solo la superficie. Comparé el anuncio con la página de tarifas, y lo que más llama la atención es cómo se cobra. Si falla, no te cobran; si agota el tiempo de espera, tampoco; y si la búsqueda no devuelve resultados, tampoco. Solo te cobran cuando consigues obtener contenido.
En las listas de precios de los proveedores de la nube, cobrar por llamada es lo habitual: envías la solicitud y ya te la anotan, salga bien o no. Con esta medida, el riesgo pasa del comprador al vendedor.
Se atreven a hacerlo porque ellos mismos son el juez. Y solo hay uno. Ellos generan los resultados de búsqueda y también deciden si la operación tuvo éxito.
Si le das otra vuelta, acabas pensando en la cadena de bloques.
Mucha gente cree que los micropagos se atascan por las comisiones. Transferir un céntimo cada vez no les compensa a los mineros, así que no funciona. Eso solo es cierto a medias. Las comisiones se pueden reducir: hoy, transferir una stablecoin en la cadena cuesta apenas unas milésimas, no mucho más que esta interfaz de búsqueda. Lo que de verdad no se puede reducir es el contador.
En la cadena no hay proveedores de servicios, solo un montón de nodos que vuelven a calcular cada cosa por su cuenta. Para decidir si una transacción cuenta, cada nodo tiene que volver a ejecutarla con las mismas reglas; solo la aceptan si todos obtienen el mismo resultado. Nadie puede firmar por los demás ni se le puede autorizar a llevar las cuentas de otra persona.
Por eso, algo como «la llamada número cincuenta mil» no existe en la cadena. ¿Quién lo decide? Nadie tiene autoridad para llevar esa cuenta, y nadie acepta la cuenta que lleva otro.
Las transacciones fallidas también consumen gas. Es el mismo principio: se envía el trabajo, los nodos lo procesan y, aunque no salga bien, hay que pagar. En la cadena no se puede cobrar solo si la operación tiene éxito; solo se puede cobrar por adelantado y luego devolver el dinero.
En el mundo cripto llevan casi diez años hablando de micropagos. Lightning Network, los canales de estado, los saldos prepagados… Todo acaba girando en torno a la misma pregunta: cómo contar las operaciones cuando nadie lleva las cuentas. Hasta ahora, quien ha convertido de verdad el medio céntimo por operación en un negocio ha sido una interfaz centralizada. Tiene su ironía. Eso es todo.
La medianoche del 1 de noviembre es el límite. Hasta entonces, las búsquedas realizadas desde el servidor a través de Harness, Claude Code y Codex son gratis. Después, se cobrarán por llamada.
El anuncio solo indica el precio unitario. No queda claro cómo contabilizarán las llamadas que ya se están haciendo estos días, ni si cobrarán por día o por volumen.
La relación de todo esto con el mundo cripto no tiene que ver tanto con el precio, que es solo el pretexto. Cuando la IA empiece a buscar, extraer contenido y hacer pedidos por su cuenta, los pagos entre agentes se fragmentarán hasta costar unas milésimas cada vez. Entonces, ¿quién llevará las cuentas? Quien las lleve será quien liquide los pagos. Si la cadena quiere entrar en este negocio, no basta con ser barata: primero hay que aclarar cómo funcionará el contador.
Echa un vistazo a la factura de tu API. De todas esas llamadas que te han cobrado, ¿cuántas en realidad no devolvieron nada?
$TAO $USDC $BTC
#DeepSeek #AI搜索 #微支付 #Agent
Mil búsquedas, cinco yuanes. Medio céntimo por búsqueda: más barato que imprimir una hoja de papel.
El 17 de octubre, DeepSeek convirtió su buscador propio en dos interfaces: Search busca páginas web y Fetch extrae el contenido. Indexa cientos de miles de millones de páginas y procesa varios cientos de millones de solicitudes al día. Publicaron las tarifas: cinco yuanes por mil búsquedas. Un yuan por cada doscientas. Eso es todo.
El precio es solo la superficie. Comparé el anuncio con la página de tarifas, y lo que más llama la atención es cómo se cobra. Si falla, no te cobran; si agota el tiempo de espera, tampoco; y si la búsqueda no devuelve resultados, tampoco. Solo te cobran cuando consigues obtener contenido.
En las listas de precios de los proveedores de la nube, cobrar por llamada es lo habitual: envías la solicitud y ya te la anotan, salga bien o no. Con esta medida, el riesgo pasa del comprador al vendedor.
Se atreven a hacerlo porque ellos mismos son el juez. Y solo hay uno. Ellos generan los resultados de búsqueda y también deciden si la operación tuvo éxito.
Si le das otra vuelta, acabas pensando en la cadena de bloques.
Mucha gente cree que los micropagos se atascan por las comisiones. Transferir un céntimo cada vez no les compensa a los mineros, así que no funciona. Eso solo es cierto a medias. Las comisiones se pueden reducir: hoy, transferir una stablecoin en la cadena cuesta apenas unas milésimas, no mucho más que esta interfaz de búsqueda. Lo que de verdad no se puede reducir es el contador.
En la cadena no hay proveedores de servicios, solo un montón de nodos que vuelven a calcular cada cosa por su cuenta. Para decidir si una transacción cuenta, cada nodo tiene que volver a ejecutarla con las mismas reglas; solo la aceptan si todos obtienen el mismo resultado. Nadie puede firmar por los demás ni se le puede autorizar a llevar las cuentas de otra persona.
Por eso, algo como «la llamada número cincuenta mil» no existe en la cadena. ¿Quién lo decide? Nadie tiene autoridad para llevar esa cuenta, y nadie acepta la cuenta que lleva otro.
Las transacciones fallidas también consumen gas. Es el mismo principio: se envía el trabajo, los nodos lo procesan y, aunque no salga bien, hay que pagar. En la cadena no se puede cobrar solo si la operación tiene éxito; solo se puede cobrar por adelantado y luego devolver el dinero.
En el mundo cripto llevan casi diez años hablando de micropagos. Lightning Network, los canales de estado, los saldos prepagados… Todo acaba girando en torno a la misma pregunta: cómo contar las operaciones cuando nadie lleva las cuentas. Hasta ahora, quien ha convertido de verdad el medio céntimo por operación en un negocio ha sido una interfaz centralizada. Tiene su ironía. Eso es todo.
La medianoche del 1 de noviembre es el límite. Hasta entonces, las búsquedas realizadas desde el servidor a través de Harness, Claude Code y Codex son gratis. Después, se cobrarán por llamada.
El anuncio solo indica el precio unitario. No queda claro cómo contabilizarán las llamadas que ya se están haciendo estos días, ni si cobrarán por día o por volumen.
La relación de todo esto con el mundo cripto no tiene que ver tanto con el precio, que es solo el pretexto. Cuando la IA empiece a buscar, extraer contenido y hacer pedidos por su cuenta, los pagos entre agentes se fragmentarán hasta costar unas milésimas cada vez. Entonces, ¿quién llevará las cuentas? Quien las lleve será quien liquide los pagos. Si la cadena quiere entrar en este negocio, no basta con ser barata: primero hay que aclarar cómo funcionará el contador.
Echa un vistazo a la factura de tu API. De todas esas llamadas que te han cobrado, ¿cuántas en realidad no devolvieron nada?
$TAO $USDC $BTC
#DeepSeek #AI搜索 #微支付 #Agent
El 17 de octubre, DeepSeek convirtió su buscador propio en dos interfaces: Search busca páginas web y Fetch extrae el contenido. Indexa cientos de miles de millones de páginas y procesa varios cientos de millones de solicitudes al día. Publicaron las tarifas: cinco yuanes por mil búsquedas. Un yuan por cada doscientas. Eso es todo.
El precio es solo la superficie. Comparé el anuncio con la página de tarifas, y lo que más llama la atención es cómo se cobra. Si falla, no te cobran; si agota el tiempo de espera, tampoco; y si la búsqueda no devuelve resultados, tampoco. Solo te cobran cuando consigues obtener contenido.
En las listas de precios de los proveedores de la nube, cobrar por llamada es lo habitual: envías la solicitud y ya te la anotan, salga bien o no. Con esta medida, el riesgo pasa del comprador al vendedor.
Se atreven a hacerlo porque ellos mismos son el juez. Y solo hay uno. Ellos generan los resultados de búsqueda y también deciden si la operación tuvo éxito.
Si le das otra vuelta, acabas pensando en la cadena de bloques.
Mucha gente cree que los micropagos se atascan por las comisiones. Transferir un céntimo cada vez no les compensa a los mineros, así que no funciona. Eso solo es cierto a medias. Las comisiones se pueden reducir: hoy, transferir una stablecoin en la cadena cuesta apenas unas milésimas, no mucho más que esta interfaz de búsqueda. Lo que de verdad no se puede reducir es el contador.
En la cadena no hay proveedores de servicios, solo un montón de nodos que vuelven a calcular cada cosa por su cuenta. Para decidir si una transacción cuenta, cada nodo tiene que volver a ejecutarla con las mismas reglas; solo la aceptan si todos obtienen el mismo resultado. Nadie puede firmar por los demás ni se le puede autorizar a llevar las cuentas de otra persona.
Por eso, algo como «la llamada número cincuenta mil» no existe en la cadena. ¿Quién lo decide? Nadie tiene autoridad para llevar esa cuenta, y nadie acepta la cuenta que lleva otro.
Las transacciones fallidas también consumen gas. Es el mismo principio: se envía el trabajo, los nodos lo procesan y, aunque no salga bien, hay que pagar. En la cadena no se puede cobrar solo si la operación tiene éxito; solo se puede cobrar por adelantado y luego devolver el dinero.
En el mundo cripto llevan casi diez años hablando de micropagos. Lightning Network, los canales de estado, los saldos prepagados… Todo acaba girando en torno a la misma pregunta: cómo contar las operaciones cuando nadie lleva las cuentas. Hasta ahora, quien ha convertido de verdad el medio céntimo por operación en un negocio ha sido una interfaz centralizada. Tiene su ironía. Eso es todo.
La medianoche del 1 de noviembre es el límite. Hasta entonces, las búsquedas realizadas desde el servidor a través de Harness, Claude Code y Codex son gratis. Después, se cobrarán por llamada.
El anuncio solo indica el precio unitario. No queda claro cómo contabilizarán las llamadas que ya se están haciendo estos días, ni si cobrarán por día o por volumen.
La relación de todo esto con el mundo cripto no tiene que ver tanto con el precio, que es solo el pretexto. Cuando la IA empiece a buscar, extraer contenido y hacer pedidos por su cuenta, los pagos entre agentes se fragmentarán hasta costar unas milésimas cada vez. Entonces, ¿quién llevará las cuentas? Quien las lleve será quien liquide los pagos. Si la cadena quiere entrar en este negocio, no basta con ser barata: primero hay que aclarar cómo funcionará el contador.
Echa un vistazo a la factura de tu API. De todas esas llamadas que te han cobrado, ¿cuántas en realidad no devolvieron nada?
$TAO $USDC $BTC
#DeepSeek #AI搜索 #微支付 #Agent
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Oficialmente, esto es una «pequeña actualización», pero cuando la comunidad la desmontó, descubrió que en realidad era una gran revisión.
El 17 de octubre, DeepSeek lanzó V4.1-Flash-1017. En la ficha del modelo se indica que busca «acortar el tiempo de las tareas y reducir la longitud de las respuestas». El nombre de la API y los precios no cambian, y los pesos se publican como código abierto bajo la licencia MIT.
Un desarrollador comparó capa por capa los nuevos pesos con la versión de septiembre y, según se informa, se reescribieron alrededor del 40 % de los expertos de enrutamiento, el 30 % de la memoria y el 50 % de los tensores de expertos de la torre visual. Otro usó dos DGX Spark para ejecutar el modelo cuantizado y, según se informa, el motor TensorFold alcanzó 56,8 tokens/s en texto y 92,2 en código, casi el doble que vLLM. La arquitectura no cambió, pero la magnitud de las modificaciones fue propia de una «gran versión».
La guerra de precios también entró en una nueva dimensión: según las pruebas de un ingeniero, DeepSeek completó una tarea real de programación por apenas unos 4,5 centavos, aunque consumió unos 550.000 tokens (Opus solo usó 30.000). Los tokens son tan baratos que se pueden «desperdiciar» y, aun así, el costo final es menor. Los datos de OpenRouter muestran que procesó unos 38,7 T de tokens en los últimos 7 días, tres veces más que el segundo lugar.
El momento resulta llamativo: el día anterior a la publicación de los pesos MIT (16 de octubre), el Ministerio de Comercio y el Ministerio de Ciencia y Tecnología publicaron un borrador de controles a la exportación para recibir comentarios. Se propone añadir 40 controles tecnológicos, 23 de ellos relacionados con la IA; los pesos, el código fuente y la arquitectura de los modelos con una capacidad de cómputo de 10²⁶ FLOPs, más de 2 billones de parámetros o que estén entre los diez primeros del mundo quedarían sujetos a control. Las API/SaaS no se verían afectadas y las publicaciones de código abierto anteriores no tendrían efecto retroactivo. El plazo para presentar comentarios termina el 15 de noviembre; varios medios lo han confirmado.
Creo que esta es la semana en que se ha dado el pistoletazo de salida al relato de la IA «abierta frente a controlada»: por primera vez, los pesos de los modelos aparecen en una lista de controles a la exportación. A corto plazo, cuanto más baratos sean los modelos, menor será el costo de ejecutar agentes de IA a gran escala, y más combustible habrá para el relato de la IA en cadena (por ejemplo, $TAO $RENDER).
Aún queda la incógnita de V4.1-Pro: según se informa, a finales de septiembre algunas cuentas ya habían visto su nombre de modelo oculto en un acceso anticipado. Los mercados de predicción le dan alrededor de un 16 % de probabilidad de salir antes de finales de octubre. El punto a observar es cómo quedará el borrador definitivo del 15 de noviembre.
Lo anterior no constituye asesoramiento de inversión. DYOR; operar conlleva riesgos.
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#DeepSeek #AI
Oficialmente, esto es una «pequeña actualización», pero cuando la comunidad la desmontó, descubrió que en realidad era una gran revisión.
El 17 de octubre, DeepSeek lanzó V4.1-Flash-1017. En la ficha del modelo se indica que busca «acortar el tiempo de las tareas y reducir la longitud de las respuestas». El nombre de la API y los precios no cambian, y los pesos se publican como código abierto bajo la licencia MIT.
Un desarrollador comparó capa por capa los nuevos pesos con la versión de septiembre y, según se informa, se reescribieron alrededor del 40 % de los expertos de enrutamiento, el 30 % de la memoria y el 50 % de los tensores de expertos de la torre visual. Otro usó dos DGX Spark para ejecutar el modelo cuantizado y, según se informa, el motor TensorFold alcanzó 56,8 tokens/s en texto y 92,2 en código, casi el doble que vLLM. La arquitectura no cambió, pero la magnitud de las modificaciones fue propia de una «gran versión».
La guerra de precios también entró en una nueva dimensión: según las pruebas de un ingeniero, DeepSeek completó una tarea real de programación por apenas unos 4,5 centavos, aunque consumió unos 550.000 tokens (Opus solo usó 30.000). Los tokens son tan baratos que se pueden «desperdiciar» y, aun así, el costo final es menor. Los datos de OpenRouter muestran que procesó unos 38,7 T de tokens en los últimos 7 días, tres veces más que el segundo lugar.
El momento resulta llamativo: el día anterior a la publicación de los pesos MIT (16 de octubre), el Ministerio de Comercio y el Ministerio de Ciencia y Tecnología publicaron un borrador de controles a la exportación para recibir comentarios. Se propone añadir 40 controles tecnológicos, 23 de ellos relacionados con la IA; los pesos, el código fuente y la arquitectura de los modelos con una capacidad de cómputo de 10²⁶ FLOPs, más de 2 billones de parámetros o que estén entre los diez primeros del mundo quedarían sujetos a control. Las API/SaaS no se verían afectadas y las publicaciones de código abierto anteriores no tendrían efecto retroactivo. El plazo para presentar comentarios termina el 15 de noviembre; varios medios lo han confirmado.
Creo que esta es la semana en que se ha dado el pistoletazo de salida al relato de la IA «abierta frente a controlada»: por primera vez, los pesos de los modelos aparecen en una lista de controles a la exportación. A corto plazo, cuanto más baratos sean los modelos, menor será el costo de ejecutar agentes de IA a gran escala, y más combustible habrá para el relato de la IA en cadena (por ejemplo, $TAO $RENDER ).
Aún queda la incógnita de V4.1-Pro: según se informa, a finales de septiembre algunas cuentas ya habían visto su nombre de modelo oculto en un acceso anticipado. Los mercados de predicción le dan alrededor de un 16 % de probabilidad de salir antes de finales de octubre. El punto a observar es cómo quedará el borrador definitivo del 15 de noviembre.
Lo anterior no constituye asesoramiento de inversión. DYOR; operar conlleva riesgos.
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#DeepSeek #AI
El 17 de octubre, DeepSeek lanzó V4.1-Flash-1017. En la ficha del modelo se indica que busca «acortar el tiempo de las tareas y reducir la longitud de las respuestas». El nombre de la API y los precios no cambian, y los pesos se publican como código abierto bajo la licencia MIT.
Un desarrollador comparó capa por capa los nuevos pesos con la versión de septiembre y, según se informa, se reescribieron alrededor del 40 % de los expertos de enrutamiento, el 30 % de la memoria y el 50 % de los tensores de expertos de la torre visual. Otro usó dos DGX Spark para ejecutar el modelo cuantizado y, según se informa, el motor TensorFold alcanzó 56,8 tokens/s en texto y 92,2 en código, casi el doble que vLLM. La arquitectura no cambió, pero la magnitud de las modificaciones fue propia de una «gran versión».
La guerra de precios también entró en una nueva dimensión: según las pruebas de un ingeniero, DeepSeek completó una tarea real de programación por apenas unos 4,5 centavos, aunque consumió unos 550.000 tokens (Opus solo usó 30.000). Los tokens son tan baratos que se pueden «desperdiciar» y, aun así, el costo final es menor. Los datos de OpenRouter muestran que procesó unos 38,7 T de tokens en los últimos 7 días, tres veces más que el segundo lugar.
El momento resulta llamativo: el día anterior a la publicación de los pesos MIT (16 de octubre), el Ministerio de Comercio y el Ministerio de Ciencia y Tecnología publicaron un borrador de controles a la exportación para recibir comentarios. Se propone añadir 40 controles tecnológicos, 23 de ellos relacionados con la IA; los pesos, el código fuente y la arquitectura de los modelos con una capacidad de cómputo de 10²⁶ FLOPs, más de 2 billones de parámetros o que estén entre los diez primeros del mundo quedarían sujetos a control. Las API/SaaS no se verían afectadas y las publicaciones de código abierto anteriores no tendrían efecto retroactivo. El plazo para presentar comentarios termina el 15 de noviembre; varios medios lo han confirmado.
Creo que esta es la semana en que se ha dado el pistoletazo de salida al relato de la IA «abierta frente a controlada»: por primera vez, los pesos de los modelos aparecen en una lista de controles a la exportación. A corto plazo, cuanto más baratos sean los modelos, menor será el costo de ejecutar agentes de IA a gran escala, y más combustible habrá para el relato de la IA en cadena (por ejemplo, $TAO $RENDER ).
Aún queda la incógnita de V4.1-Pro: según se informa, a finales de septiembre algunas cuentas ya habían visto su nombre de modelo oculto en un acceso anticipado. Los mercados de predicción le dan alrededor de un 16 % de probabilidad de salir antes de finales de octubre. El punto a observar es cómo quedará el borrador definitivo del 15 de noviembre.
Lo anterior no constituye asesoramiento de inversión. DYOR; operar conlleva riesgos.
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#DeepSeek #AI
ABO3ZAM:
تحليل ممتاز يا وحش، فعلاً خفض التكاليف بيحرك سيولة ضخمة للقطاع، راقب TAO عند مناطق الدعم الحالية، إذا ثبت فوقها بنشوف انفجار سعري قريب 🎯
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Con verificación
Artículo
¡DeepSeek Lanza su Nuevo Modelo de IA Actualizado! ¿Revolución de Código Abierto e Impacto en Token#deepseekreleasesupdatedaimodel
IA en redes blockchain: Se destaca la inversión de $30 millones de dólares realizada por la Fundación Sui para desarrollar su red de datos descentralizada, orientada a acelerar el procesamiento, optimizar el almacenamiento on-chain y reducir los costos de gas en dApps de Inteligencia Artificial y juegos Web3
¿Qué Novedades Trae el Nuevo Modelo Actualizado de DeepSeek? ⚡
La actualización del modelo de #DeepSeek introduce avances arquitectónicos significativos:
Eficiencia de Inferencia Extrema: Capacidad de procesamiento optimizada que reduce drásticamente el consumo de memoria GPU y los costos de infraestructura en servidores.Razonamiento Lógico y Programación Avanzada: Mejoras sustanciales en la generación de código limpio, auditoría de contratos inteligentes (smart contracts) y resolución de problemas complejos sin depender de hardware privativo masivo.Consolidación del Código Abierto (Open Source): Al ofrecer pesos abiertos y arquitecturas accesibles, DeepSeek democratiza el entrenamiento e integración de modelos para desarrolladores globales y protocolos Web3.
¡DeepSeek Lanza su Nuevo Modelo de IA Actualizado! ¿Revolución de Código Abierto e Impacto en Token
#deepseekreleasesupdatedaimodel
IA en redes blockchain: Se destaca la inversión de $30 millones de dólares realizada por la Fundación Sui para desarrollar su red de datos descentralizada, orientada a acelerar el procesamiento, optimizar el almacenamiento on-chain y reducir los costos de gas en dApps de Inteligencia Artificial y juegos Web3
¿Qué Novedades Trae el Nuevo Modelo Actualizado de DeepSeek? ⚡
La actualización del modelo de #DeepSeek introduce avances arquitectónicos significativos:
Eficiencia de Inferencia Extrema: Capacidad de procesamiento optimizada que reduce drásticamente el consumo de memoria GPU y los costos de infraestructura en servidores.Razonamiento Lógico y Programación Avanzada: Mejoras sustanciales en la generación de código limpio, auditoría de contratos inteligentes (smart contracts) y resolución de problemas complejos sin depender de hardware privativo masivo.Consolidación del Código Abierto (Open Source): Al ofrecer pesos abiertos y arquitecturas accesibles, DeepSeek democratiza el entrenamiento e integración de modelos para desarrolladores globales y protocolos Web3.
IA en redes blockchain: Se destaca la inversión de $30 millones de dólares realizada por la Fundación Sui para desarrollar su red de datos descentralizada, orientada a acelerar el procesamiento, optimizar el almacenamiento on-chain y reducir los costos de gas en dApps de Inteligencia Artificial y juegos Web3
¿Qué Novedades Trae el Nuevo Modelo Actualizado de DeepSeek? ⚡
La actualización del modelo de #DeepSeek introduce avances arquitectónicos significativos:
Eficiencia de Inferencia Extrema: Capacidad de procesamiento optimizada que reduce drásticamente el consumo de memoria GPU y los costos de infraestructura en servidores.Razonamiento Lógico y Programación Avanzada: Mejoras sustanciales en la generación de código limpio, auditoría de contratos inteligentes (smart contracts) y resolución de problemas complejos sin depender de hardware privativo masivo.Consolidación del Código Abierto (Open Source): Al ofrecer pesos abiertos y arquitecturas accesibles, DeepSeek democratiza el entrenamiento e integración de modelos para desarrolladores globales y protocolos Web3.
ABO3ZAM:
طرح ممتاز يا بطل، SUI مشروع قوي لكن لا تنسى تأمين أرباحك عند كل مقاومة وإدارة محفظتك بذكاء، السوق لا يعترف بالعواطف. 🤝
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Alcista
🚨 ÚLTIMA HORA: ¡DeepSeek lanza un modelo de IA actualizado! 🤖🔥
#DeepSeek ha presentado DeepSeek-V4.1-Flash-1017, un modelo de IA mejorado anunciado el 17 de octubre de 2026.
⚡ ¿Qué hay de nuevo? ✅ Completa las tareas más rápido
✅ Mejora el rendimiento en programación y de los agentes de IA
✅ Ofrece respuestas más breves y eficientes
✅ Obtiene mejores resultados en las pruebas de referencia
✅ Las API de búsqueda y recuperación ya están disponibles para los usuarios
📊 DeepSeek obtuvo una puntuación de 77,0 en la prueba de referencia DeepSWE v1.1, frente a los 74,2 de la versión anterior.
🌐 El modelo actualizado está disponible en el sitio web, la aplicación móvil y la API de DeepSeek.
💡 ¿Por qué importa? La carrera de la IA se está intensificando, y las empresas compiten por ofrecer herramientas más potentes a menor costo.
¿Desafiará DeepSeek a los nombres más importantes de la IA? 👀
💬 ¿Qué opinas? ¿Se está convirtiendo DeepSeek en un competidor serio en el sector de la IA?
#DeepSeek #TechNews #Innovation
#deepseekreleasesupdatedaimodel
🚨 ÚLTIMA HORA: ¡DeepSeek lanza un modelo de IA actualizado! 🤖🔥
#DeepSeek ha presentado DeepSeek-V4.1-Flash-1017, un modelo de IA mejorado anunciado el 17 de octubre de 2026.
⚡ ¿Qué hay de nuevo? ✅ Completa las tareas más rápido
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✅ Ofrece respuestas más breves y eficientes
✅ Obtiene mejores resultados en las pruebas de referencia
✅ Las API de búsqueda y recuperación ya están disponibles para los usuarios
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✅ Mejora el rendimiento en programación y de los agentes de IA
✅ Ofrece respuestas más breves y eficientes
✅ Obtiene mejores resultados en las pruebas de referencia
✅ Las API de búsqueda y recuperación ya están disponibles para los usuarios
📊 DeepSeek obtuvo una puntuación de 77,0 en la prueba de referencia DeepSWE v1.1, frente a los 74,2 de la versión anterior.
🌐 El modelo actualizado está disponible en el sitio web, la aplicación móvil y la API de DeepSeek.
💡 ¿Por qué importa? La carrera de la IA se está intensificando, y las empresas compiten por ofrecer herramientas más potentes a menor costo.
¿Desafiará DeepSeek a los nombres más importantes de la IA? 👀
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Taybou:
peut etre
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🤖 DeepSeek vuelve a actualizarse: ¿está el sector de la IA a punto de despegar?
DeepSeek ha lanzado oficialmente la última actualización de su modelo (V4.1-Flash), que ofrece razonamiento de alta velocidad y programación compleja a una fracción del costo de la computación tradicional.
Esto es lo que significa para los sectores tecnológicos y de IA en Web3:
💡 1. Eficiencia por encima del bombo publicitario Los modelos de inferencia de alto rendimiento y menor costo obligan a los gigantes de la IA ya establecidos a bajar sus precios, lo que acelera la adopción global entre desarrolladores.
⚡ 2. IA en Web3 y computación descentralizada Los modelos eficientes impulsan la demanda real de redes descentralizadas de GPU ($RENDER, $AKT) y protocolos de inteligencia descentralizados ($TAO, $NEAR,$ASTER).
🎯 3. La realidad Los titulares generan subidas iniciales, pero la captura de valor real proviene del uso por parte de los desarrolladores, la integración y la generación efectiva de comisiones, no solo del bombo publicitario.
💬 ¿Qué opinas? ¿La eficiencia de los modelos de pesos abiertos revolucionará a los gigantes de la IA de código cerrado, o las grandes tecnológicas conservarán el trono? ¡Cuéntanos qué piensas abajo! 👇
#DeepSeek #AI #CryptoNews #TAO #NEAR
🤖 DeepSeek vuelve a actualizarse: ¿está el sector de la IA a punto de despegar?
DeepSeek ha lanzado oficialmente la última actualización de su modelo (V4.1-Flash), que ofrece razonamiento de alta velocidad y programación compleja a una fracción del costo de la computación tradicional.
Esto es lo que significa para los sectores tecnológicos y de IA en Web3:
💡 1. Eficiencia por encima del bombo publicitario Los modelos de inferencia de alto rendimiento y menor costo obligan a los gigantes de la IA ya establecidos a bajar sus precios, lo que acelera la adopción global entre desarrolladores.
⚡ 2. IA en Web3 y computación descentralizada Los modelos eficientes impulsan la demanda real de redes descentralizadas de GPU ($RENDER, $AKT) y protocolos de inteligencia descentralizados ($TAO, $NEAR,$ASTER).
🎯 3. La realidad Los titulares generan subidas iniciales, pero la captura de valor real proviene del uso por parte de los desarrolladores, la integración y la generación efectiva de comisiones, no solo del bombo publicitario.
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DeepSeek ha lanzado oficialmente la última actualización de su modelo (V4.1-Flash), que ofrece razonamiento de alta velocidad y programación compleja a una fracción del costo de la computación tradicional.
Esto es lo que significa para los sectores tecnológicos y de IA en Web3:
💡 1. Eficiencia por encima del bombo publicitario Los modelos de inferencia de alto rendimiento y menor costo obligan a los gigantes de la IA ya establecidos a bajar sus precios, lo que acelera la adopción global entre desarrolladores.
⚡ 2. IA en Web3 y computación descentralizada Los modelos eficientes impulsan la demanda real de redes descentralizadas de GPU ($RENDER, $AKT) y protocolos de inteligencia descentralizados ($TAO, $NEAR,$ASTER).
🎯 3. La realidad Los titulares generan subidas iniciales, pero la captura de valor real proviene del uso por parte de los desarrolladores, la integración y la generación efectiva de comisiones, no solo del bombo publicitario.
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🚀 DeepSeek lanza V4.1-Flash-1017: mejor rendimiento de IA a bajo costo
🔍 1. ¿Qué hay de nuevo?
$FET — DeepSeek lanzó V4.1-Flash-1017 el 17 de octubre de 2026. La actualización mejora los resultados reportados en pruebas de programación y tareas de agentes, con el objetivo de reducir el tiempo de ejecución de las tareas y la longitud de las respuestas.
📊 2. Cifras clave de rendimiento
Según los resultados publicados por DeepSeek:
DeepSWE v1.1: 77,0, frente a 74,2.
Terminal-Bench 4.0: 42,3, frente a 31,2.
Precios de la API: durante las horas de menor demanda, $0,15 por millón de tokens de entrada y $0,60 por millón de tokens de salida.
Licencia: MIT, que permite un uso amplio sujeto a sus términos.
La API sigue utilizando el alias de modelo deepseek-flash. Las puntuaciones de las pruebas comparativas son autodeclaradas y pueden variar según los marcos de evaluación.
🤖 3. Por qué es importante para las criptomonedas
$RENDER — Los modelos de IA más capaces y asequibles podrían impulsar la experimentación con agentes autónomos, la computación descentralizada y las aplicaciones de blockchain potenciadas por IA.
Sin embargo, el lanzamiento de un modelo no aumenta automáticamente la demanda de infraestructura descentralizada ni garantiza ganancias para los tokens cripto relacionados con la IA.
🎯 4. ¿Qué deberían observar los inversores?
$NEAR — Concéntrate en la adopción real, la actividad de los desarrolladores, el uso de la red y la demanda efectiva de computación descentralizada. Las noticias sobre IA pueden influir en el sentimiento del mercado, pero los movimientos de precios son inciertos.
Prime Crypto Lab — Sin exageraciones, solo investigación.
DYOR | Contenido educativo | No es asesoramiento financiero
#DeepSeek #Binance #DeepSeekReleasesUpdatedAIModel #BinanceSquareTalks
🚀 DeepSeek lanza V4.1-Flash-1017: mejor rendimiento de IA a bajo costo
🔍 1. ¿Qué hay de nuevo?
$FET — DeepSeek lanzó V4.1-Flash-1017 el 17 de octubre de 2026. La actualización mejora los resultados reportados en pruebas de programación y tareas de agentes, con el objetivo de reducir el tiempo de ejecución de las tareas y la longitud de las respuestas.
📊 2. Cifras clave de rendimiento
Según los resultados publicados por DeepSeek:
DeepSWE v1.1: 77,0, frente a 74,2.
Terminal-Bench 4.0: 42,3, frente a 31,2.
Precios de la API: durante las horas de menor demanda, $0,15 por millón de tokens de entrada y $0,60 por millón de tokens de salida.
Licencia: MIT, que permite un uso amplio sujeto a sus términos.
La API sigue utilizando el alias de modelo deepseek-flash. Las puntuaciones de las pruebas comparativas son autodeclaradas y pueden variar según los marcos de evaluación.
🤖 3. Por qué es importante para las criptomonedas
$RENDER — Los modelos de IA más capaces y asequibles podrían impulsar la experimentación con agentes autónomos, la computación descentralizada y las aplicaciones de blockchain potenciadas por IA.
Sin embargo, el lanzamiento de un modelo no aumenta automáticamente la demanda de infraestructura descentralizada ni garantiza ganancias para los tokens cripto relacionados con la IA.
🎯 4. ¿Qué deberían observar los inversores?
$NEAR — Concéntrate en la adopción real, la actividad de los desarrolladores, el uso de la red y la demanda efectiva de computación descentralizada. Las noticias sobre IA pueden influir en el sentimiento del mercado, pero los movimientos de precios son inciertos.
Prime Crypto Lab — Sin exageraciones, solo investigación.
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🔍 1. ¿Qué hay de nuevo?
$FET — DeepSeek lanzó V4.1-Flash-1017 el 17 de octubre de 2026. La actualización mejora los resultados reportados en pruebas de programación y tareas de agentes, con el objetivo de reducir el tiempo de ejecución de las tareas y la longitud de las respuestas.
📊 2. Cifras clave de rendimiento
Según los resultados publicados por DeepSeek:
DeepSWE v1.1: 77,0, frente a 74,2.
Terminal-Bench 4.0: 42,3, frente a 31,2.
Precios de la API: durante las horas de menor demanda, $0,15 por millón de tokens de entrada y $0,60 por millón de tokens de salida.
Licencia: MIT, que permite un uso amplio sujeto a sus términos.
La API sigue utilizando el alias de modelo deepseek-flash. Las puntuaciones de las pruebas comparativas son autodeclaradas y pueden variar según los marcos de evaluación.
🤖 3. Por qué es importante para las criptomonedas
$RENDER — Los modelos de IA más capaces y asequibles podrían impulsar la experimentación con agentes autónomos, la computación descentralizada y las aplicaciones de blockchain potenciadas por IA.
Sin embargo, el lanzamiento de un modelo no aumenta automáticamente la demanda de infraestructura descentralizada ni garantiza ganancias para los tokens cripto relacionados con la IA.
🎯 4. ¿Qué deberían observar los inversores?
$NEAR — Concéntrate en la adopción real, la actividad de los desarrolladores, el uso de la red y la demanda efectiva de computación descentralizada. Las noticias sobre IA pueden influir en el sentimiento del mercado, pero los movimientos de precios son inciertos.
Prime Crypto Lab — Sin exageraciones, solo investigación.
DYOR | Contenido educativo | No es asesoramiento financiero
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Una regla, dieciocho marcas, y todas son de otros.
La mañana del 18 de octubre, alguien metió el nuevo modelo que DeepSeek acababa de lanzar en una herramienta llamada ModelTrace y obtuvo una línea de resultados: una similitud del 84,66 con GPT-6 Astra. En medio día, esa cifra llegó al séptimo puesto de las tendencias de Zhihu, y la misma publicación obtuvo 744 puntos en la portada de Hacker News.
La primera conclusión en los comentarios fue de cuatro caracteres: «prueba irrefutable de destilación».
Dos días antes, esta empresa acababa de pagar una compensación por una interrupción de cinco horas, devolviendo íntegramente en créditos el consumo de los últimos siete días. Había recuperado un poco de confianza. Solo dos días. Y, sin embargo, antes de que el nuevo modelo llevara un día en línea, volvieron a sacar sus cuentas.
Fui a leer el manual de esa herramienta. Su biblioteca de referencia tiene dieciocho modelos candidatos en total, todos pertenecientes a las familias GPT y Claude; no incluye ninguna versión de DeepSeek. El propio manual añade algo aún más contundente: incluso a los modelos que no están incluidos se les asigna la etiqueta del candidato existente más parecido, así que el resultado no sirve en absoluto para determinar su identidad.
Dieciocho casillas, y ni una lleva tu nombre. Entras y, por lógica, te señala a un pariente cercano. Eso es todo.
Alguien lo probó de verdad. Generó números aleatorios con Python puro, los introdujo y el sistema determinó que se parecían más a GPT-5.5. ¿También tienen linaje los números aleatorios?
Otros se basaron en su intuición y dijeron que el estilo de programación del nuevo modelo era igualito al de Astra. La intuición no cuenta.
Veamos también cómo se tomaron las muestras. Las de GPT procedían de una suscripción a Codex; las de Claude, de un servicio de terceros. Si usas como regla muestras obtenidas bajo dos condiciones distintas, la distancia que calculas solo indica cuál está más cerca dentro de esa lista. La herramienta nunca pretendió responder qué tan lejos queda lo que está fuera de ella.
Tampoco faltan pruebas en sentido contrario. En las pruebas, el nuevo modelo alcanzó 244 tok/s, y algunas solicitudes se acercaron a 300. ¿Qué versión de Astra había conseguido antes esa velocidad en un servicio alojado? Además, los pesos están en Hugging Face, con licencia MIT: cualquiera puede descargarlos y ejecutarlos por su cuenta.
Quienes han usado servicios intermediarios de API deberían reconocer esta situación. Pagas por A y recibes B, pero la factura no muestra ninguna anomalía. Proveedores de alojamiento, cotizaciones extrabursátiles, interfaces de cuantificación: todos padecen el mismo problema. Cuando algo queda fuera del registro, verificar la mercancía depende de que la otra parte colabore. Tienes que creer lo que te diga; no tienes forma de comprobarlo por tu cuenta. Y si algo sale mal y vuelves a preguntar, lo más probable es que solo recibas un «ya lo hemos verificado». Pocos asumen la responsabilidad.
Las cosas que pueden verificarse por sí mismas en la cadena son bastante rudimentarias: una firma, la altura de un bloque. Quién firmó y cuándo; eso no se puede cambiar. Pero este sistema también tiene puntos ciegos: muy pocos se ponen a verificar cada dato por su cuenta. La mayoría mira las conclusiones a las que otros llegaron tras verificarlo. Hacerlo uno mismo tiene un costo. Ahí está el problema.
Después de darle vueltas, creo que lo más importante que hay que recordar de esta polémica es la escala de esa regla. La herramienta puede medir similitud, pero no linaje. Son dos cosas distintas. Si confundes similitud con linaje, la culpa es de quien la usa, no de la herramienta.
Hasta el atardecer de hoy, DeepSeek aún no había respondido, y nunca ha publicado de forma detallada los datos de entrenamiento. Con esas dos cosas juntas, nadie puede decir con claridad cuál es la relación causal.
La puntuación es real. El resultado de las pruebas mejoró, y el precio por tarea individual bajó de 3,3 a 1,3; sobre ambas cosas hay datos y gráficos oficiales. El linaje es otro asunto. No se puede medir. Habrá que esperar a que se desarrolle una infraestructura de verificación independiente; por ahora, todavía no existe.
$TAO $FET $BTC
#DeepSeek #AI模型 #开源 #cripto
Una regla, dieciocho marcas, y todas son de otros.
La mañana del 18 de octubre, alguien metió el nuevo modelo que DeepSeek acababa de lanzar en una herramienta llamada ModelTrace y obtuvo una línea de resultados: una similitud del 84,66 con GPT-6 Astra. En medio día, esa cifra llegó al séptimo puesto de las tendencias de Zhihu, y la misma publicación obtuvo 744 puntos en la portada de Hacker News.
La primera conclusión en los comentarios fue de cuatro caracteres: «prueba irrefutable de destilación».
Dos días antes, esta empresa acababa de pagar una compensación por una interrupción de cinco horas, devolviendo íntegramente en créditos el consumo de los últimos siete días. Había recuperado un poco de confianza. Solo dos días. Y, sin embargo, antes de que el nuevo modelo llevara un día en línea, volvieron a sacar sus cuentas.
Fui a leer el manual de esa herramienta. Su biblioteca de referencia tiene dieciocho modelos candidatos en total, todos pertenecientes a las familias GPT y Claude; no incluye ninguna versión de DeepSeek. El propio manual añade algo aún más contundente: incluso a los modelos que no están incluidos se les asigna la etiqueta del candidato existente más parecido, así que el resultado no sirve en absoluto para determinar su identidad.
Dieciocho casillas, y ni una lleva tu nombre. Entras y, por lógica, te señala a un pariente cercano. Eso es todo.
Alguien lo probó de verdad. Generó números aleatorios con Python puro, los introdujo y el sistema determinó que se parecían más a GPT-5.5. ¿También tienen linaje los números aleatorios?
Otros se basaron en su intuición y dijeron que el estilo de programación del nuevo modelo era igualito al de Astra. La intuición no cuenta.
Veamos también cómo se tomaron las muestras. Las de GPT procedían de una suscripción a Codex; las de Claude, de un servicio de terceros. Si usas como regla muestras obtenidas bajo dos condiciones distintas, la distancia que calculas solo indica cuál está más cerca dentro de esa lista. La herramienta nunca pretendió responder qué tan lejos queda lo que está fuera de ella.
Tampoco faltan pruebas en sentido contrario. En las pruebas, el nuevo modelo alcanzó 244 tok/s, y algunas solicitudes se acercaron a 300. ¿Qué versión de Astra había conseguido antes esa velocidad en un servicio alojado? Además, los pesos están en Hugging Face, con licencia MIT: cualquiera puede descargarlos y ejecutarlos por su cuenta.
Quienes han usado servicios intermediarios de API deberían reconocer esta situación. Pagas por A y recibes B, pero la factura no muestra ninguna anomalía. Proveedores de alojamiento, cotizaciones extrabursátiles, interfaces de cuantificación: todos padecen el mismo problema. Cuando algo queda fuera del registro, verificar la mercancía depende de que la otra parte colabore. Tienes que creer lo que te diga; no tienes forma de comprobarlo por tu cuenta. Y si algo sale mal y vuelves a preguntar, lo más probable es que solo recibas un «ya lo hemos verificado». Pocos asumen la responsabilidad.
Las cosas que pueden verificarse por sí mismas en la cadena son bastante rudimentarias: una firma, la altura de un bloque. Quién firmó y cuándo; eso no se puede cambiar. Pero este sistema también tiene puntos ciegos: muy pocos se ponen a verificar cada dato por su cuenta. La mayoría mira las conclusiones a las que otros llegaron tras verificarlo. Hacerlo uno mismo tiene un costo. Ahí está el problema.
Después de darle vueltas, creo que lo más importante que hay que recordar de esta polémica es la escala de esa regla. La herramienta puede medir similitud, pero no linaje. Son dos cosas distintas. Si confundes similitud con linaje, la culpa es de quien la usa, no de la herramienta.
Hasta el atardecer de hoy, DeepSeek aún no había respondido, y nunca ha publicado de forma detallada los datos de entrenamiento. Con esas dos cosas juntas, nadie puede decir con claridad cuál es la relación causal.
La puntuación es real. El resultado de las pruebas mejoró, y el precio por tarea individual bajó de 3,3 a 1,3; sobre ambas cosas hay datos y gráficos oficiales. El linaje es otro asunto. No se puede medir. Habrá que esperar a que se desarrolle una infraestructura de verificación independiente; por ahora, todavía no existe.
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#DeepSeek #AI模型 #开源 #cripto
La mañana del 18 de octubre, alguien metió el nuevo modelo que DeepSeek acababa de lanzar en una herramienta llamada ModelTrace y obtuvo una línea de resultados: una similitud del 84,66 con GPT-6 Astra. En medio día, esa cifra llegó al séptimo puesto de las tendencias de Zhihu, y la misma publicación obtuvo 744 puntos en la portada de Hacker News.
La primera conclusión en los comentarios fue de cuatro caracteres: «prueba irrefutable de destilación».
Dos días antes, esta empresa acababa de pagar una compensación por una interrupción de cinco horas, devolviendo íntegramente en créditos el consumo de los últimos siete días. Había recuperado un poco de confianza. Solo dos días. Y, sin embargo, antes de que el nuevo modelo llevara un día en línea, volvieron a sacar sus cuentas.
Fui a leer el manual de esa herramienta. Su biblioteca de referencia tiene dieciocho modelos candidatos en total, todos pertenecientes a las familias GPT y Claude; no incluye ninguna versión de DeepSeek. El propio manual añade algo aún más contundente: incluso a los modelos que no están incluidos se les asigna la etiqueta del candidato existente más parecido, así que el resultado no sirve en absoluto para determinar su identidad.
Dieciocho casillas, y ni una lleva tu nombre. Entras y, por lógica, te señala a un pariente cercano. Eso es todo.
Alguien lo probó de verdad. Generó números aleatorios con Python puro, los introdujo y el sistema determinó que se parecían más a GPT-5.5. ¿También tienen linaje los números aleatorios?
Otros se basaron en su intuición y dijeron que el estilo de programación del nuevo modelo era igualito al de Astra. La intuición no cuenta.
Veamos también cómo se tomaron las muestras. Las de GPT procedían de una suscripción a Codex; las de Claude, de un servicio de terceros. Si usas como regla muestras obtenidas bajo dos condiciones distintas, la distancia que calculas solo indica cuál está más cerca dentro de esa lista. La herramienta nunca pretendió responder qué tan lejos queda lo que está fuera de ella.
Tampoco faltan pruebas en sentido contrario. En las pruebas, el nuevo modelo alcanzó 244 tok/s, y algunas solicitudes se acercaron a 300. ¿Qué versión de Astra había conseguido antes esa velocidad en un servicio alojado? Además, los pesos están en Hugging Face, con licencia MIT: cualquiera puede descargarlos y ejecutarlos por su cuenta.
Quienes han usado servicios intermediarios de API deberían reconocer esta situación. Pagas por A y recibes B, pero la factura no muestra ninguna anomalía. Proveedores de alojamiento, cotizaciones extrabursátiles, interfaces de cuantificación: todos padecen el mismo problema. Cuando algo queda fuera del registro, verificar la mercancía depende de que la otra parte colabore. Tienes que creer lo que te diga; no tienes forma de comprobarlo por tu cuenta. Y si algo sale mal y vuelves a preguntar, lo más probable es que solo recibas un «ya lo hemos verificado». Pocos asumen la responsabilidad.
Las cosas que pueden verificarse por sí mismas en la cadena son bastante rudimentarias: una firma, la altura de un bloque. Quién firmó y cuándo; eso no se puede cambiar. Pero este sistema también tiene puntos ciegos: muy pocos se ponen a verificar cada dato por su cuenta. La mayoría mira las conclusiones a las que otros llegaron tras verificarlo. Hacerlo uno mismo tiene un costo. Ahí está el problema.
Después de darle vueltas, creo que lo más importante que hay que recordar de esta polémica es la escala de esa regla. La herramienta puede medir similitud, pero no linaje. Son dos cosas distintas. Si confundes similitud con linaje, la culpa es de quien la usa, no de la herramienta.
Hasta el atardecer de hoy, DeepSeek aún no había respondido, y nunca ha publicado de forma detallada los datos de entrenamiento. Con esas dos cosas juntas, nadie puede decir con claridad cuál es la relación causal.
La puntuación es real. El resultado de las pruebas mejoró, y el precio por tarea individual bajó de 3,3 a 1,3; sobre ambas cosas hay datos y gráficos oficiales. El linaje es otro asunto. No se puede medir. Habrá que esperar a que se desarrolle una infraestructura de verificación independiente; por ahora, todavía no existe.
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#DeepSeek #AI模型 #开源 #cripto
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#GrayscaleAndRepublicLaunchThreeCryptoFunds
🚀 ¡DeepSeek mejora el rendimiento de la IA sin subir los precios!
DeepSeek-V4.1-Flash-1017, anunciado el 17 de octubre, mejora la programación, el razonamiento y el rendimiento de los agentes de IA. Su puntuación en DeepSWE v1.1 subió de 74.2 a 77.0, mientras que los precios de la API se mantienen sin cambios.
📊 Mi opinión: Una mayor eficiencia, una ejecución más rápida y precios estables podrían intensificar la competencia entre los proveedores de IA. Sin embargo, la fiabilidad en el mundo real importa más que los benchmarks por sí solos.
💬 ¿Podrán los modelos de IA eficientes competir con los costosos servicios de IA?
¡Sígueme para descubrir más novedades sobre IA y tecnología!
#DeepSeek #AI #ArtificialIntelligence #TechNews
#GrayscaleAndRepublicLaunchThreeCryptoFunds
🚀 ¡DeepSeek mejora el rendimiento de la IA sin subir los precios!
DeepSeek-V4.1-Flash-1017, anunciado el 17 de octubre, mejora la programación, el razonamiento y el rendimiento de los agentes de IA. Su puntuación en DeepSWE v1.1 subió de 74.2 a 77.0, mientras que los precios de la API se mantienen sin cambios.
📊 Mi opinión: Una mayor eficiencia, una ejecución más rápida y precios estables podrían intensificar la competencia entre los proveedores de IA. Sin embargo, la fiabilidad en el mundo real importa más que los benchmarks por sí solos.
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DeepSeek-V4.1-Flash-1017, anunciado el 17 de octubre, mejora la programación, el razonamiento y el rendimiento de los agentes de IA. Su puntuación en DeepSWE v1.1 subió de 74.2 a 77.0, mientras que los precios de la API se mantienen sin cambios.
📊 Mi opinión: Una mayor eficiencia, una ejecución más rápida y precios estables podrían intensificar la competencia entre los proveedores de IA. Sin embargo, la fiabilidad en el mundo real importa más que los benchmarks por sí solos.
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China lanzó DeepSeek V4.1-Flash-1017, desarrollado por una empresa de IA#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
Lo que los operadores deben saber sobre la última actualización de eficiencia de IA
El sector de la IA sigue desplazando su enfoque del tamaño bruto de los modelos hacia la eficiencia práctica. El 17 de octubre de 2026, el desarrollador chino de IA DeepSeek lanzó una actualización de su serie Flash: DeepSeek V4.1-Flash-1017. Aunque el nombre de la versión sugiere una revisión menor, los cambios tienen implicaciones para desarrolladores, analistas cuantitativos y cualquiera que dependa de herramientas de IA para procesar datos y automatizar tareas.
Para la comunidad cripto, este lanzamiento tiene menos que ver con el bombo y más con la economía subyacente de la computación de IA. A continuación, presentamos un desglose factual de lo anunciado y de por qué es importante.
China lanzó DeepSeek V4.1-Flash-1017, desarrollado por una empresa de IA
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
Lo que los operadores deben saber sobre la última actualización de eficiencia de IA
El sector de la IA sigue desplazando su enfoque del tamaño bruto de los modelos hacia la eficiencia práctica. El 17 de octubre de 2026, el desarrollador chino de IA DeepSeek lanzó una actualización de su serie Flash: DeepSeek V4.1-Flash-1017. Aunque el nombre de la versión sugiere una revisión menor, los cambios tienen implicaciones para desarrolladores, analistas cuantitativos y cualquiera que dependa de herramientas de IA para procesar datos y automatizar tareas.
Para la comunidad cripto, este lanzamiento tiene menos que ver con el bombo y más con la economía subyacente de la computación de IA. A continuación, presentamos un desglose factual de lo anunciado y de por qué es importante.
Lo que los operadores deben saber sobre la última actualización de eficiencia de IA
El sector de la IA sigue desplazando su enfoque del tamaño bruto de los modelos hacia la eficiencia práctica. El 17 de octubre de 2026, el desarrollador chino de IA DeepSeek lanzó una actualización de su serie Flash: DeepSeek V4.1-Flash-1017. Aunque el nombre de la versión sugiere una revisión menor, los cambios tienen implicaciones para desarrolladores, analistas cuantitativos y cualquiera que dependa de herramientas de IA para procesar datos y automatizar tareas.
Para la comunidad cripto, este lanzamiento tiene menos que ver con el bombo y más con la economía subyacente de la computación de IA. A continuación, presentamos un desglose factual de lo anunciado y de por qué es importante.
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#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
🚀 DeepSeek acaba de lanzar V4.1-Flash-1017, un punto de control actualizado disponible desde el 17 de octubre con el mismo alias de API deepseek-flash y sin cambios en los precios.
📊 Cifras clave (según DeepSeek):
• DeepSWE v1.1: 77.0 (frente a 74.2)
• Terminal-Bench 4.0: 42.3 (frente a 31.2)
• API fuera de horas punta: $0.15 / $0.60 por cada millón de tokens de entrada / salida
• Pesos abiertos bajo la licencia MIT
💡 Por qué importa para las criptomonedas: una inferencia de IA más económica y potente refuerza el argumento a favor de los agentes de IA en cadena y la computación descentralizada (DePIN). Los tokens asociados a la narrativa de la IA, como $FET, $RENDER y $NEAR , suelen reaccionar ante noticias como esta, pero esos movimientos suelen deberse al sentimiento del mercado y durar poco.
⚠️ Presta atención al uso real y a las métricas en cadena, no solo a las noticias. Gestiona el riesgo.
Esto no es asesoramiento financiero.
$FET
#DeepSeek #AI #crypto
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
🚀 DeepSeek acaba de lanzar V4.1-Flash-1017, un punto de control actualizado disponible desde el 17 de octubre con el mismo alias de API deepseek-flash y sin cambios en los precios.
📊 Cifras clave (según DeepSeek):
• DeepSWE v1.1: 77.0 (frente a 74.2)
• Terminal-Bench 4.0: 42.3 (frente a 31.2)
• API fuera de horas punta: $0.15 / $0.60 por cada millón de tokens de entrada / salida
• Pesos abiertos bajo la licencia MIT
💡 Por qué importa para las criptomonedas: una inferencia de IA más económica y potente refuerza el argumento a favor de los agentes de IA en cadena y la computación descentralizada (DePIN). Los tokens asociados a la narrativa de la IA, como $FET , $RENDER y $NEAR , suelen reaccionar ante noticias como esta, pero esos movimientos suelen deberse al sentimiento del mercado y durar poco.
⚠️ Presta atención al uso real y a las métricas en cadena, no solo a las noticias. Gestiona el riesgo.
Esto no es asesoramiento financiero.
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#DeepSeek #AI #crypto
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📊 Cifras clave (según DeepSeek):
• DeepSWE v1.1: 77.0 (frente a 74.2)
• Terminal-Bench 4.0: 42.3 (frente a 31.2)
• API fuera de horas punta: $0.15 / $0.60 por cada millón de tokens de entrada / salida
• Pesos abiertos bajo la licencia MIT
💡 Por qué importa para las criptomonedas: una inferencia de IA más económica y potente refuerza el argumento a favor de los agentes de IA en cadena y la computación descentralizada (DePIN). Los tokens asociados a la narrativa de la IA, como $FET , $RENDER y $NEAR , suelen reaccionar ante noticias como esta, pero esos movimientos suelen deberse al sentimiento del mercado y durar poco.
⚠️ Presta atención al uso real y a las métricas en cadena, no solo a las noticias. Gestiona el riesgo.
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【Noticias del mercado】Los modelos no suben de precio, pero sí mejoran sus capacidades, lo que está cambiando las cuentas de costos de la industria de la IA. DeepSeek lanzó una pequeña actualización, V4.1-Flash-1017. La arquitectura y el tamaño no cambian, pero obtiene mejores resultados en las pruebas, responde más rápido y ofrece respuestas más breves; el precio de la API se mantiene sin cambios. La nueva versión ya está disponible en la web, la app y la API, y sus pesos se han publicado como código abierto. El bajo precio y el alto rendimiento siguen presionando a la competencia. ¿Crees que esto acelerará la migración de las aplicaciones de IA a la cadena?
(Fuente: BlockTempo)
$BNB $BTC $ETH
#币安广场 #人工智能 #DeepSeek
⚠️Aviso de riesgo: La información anterior se comparte con fines informativos sobre el mercado y no constituye asesoramiento de inversión. Toda inversión implica riesgos; actúa con cautela.
【Noticias del mercado】Los modelos no suben de precio, pero sí mejoran sus capacidades, lo que está cambiando las cuentas de costos de la industria de la IA. DeepSeek lanzó una pequeña actualización, V4.1-Flash-1017. La arquitectura y el tamaño no cambian, pero obtiene mejores resultados en las pruebas, responde más rápido y ofrece respuestas más breves; el precio de la API se mantiene sin cambios. La nueva versión ya está disponible en la web, la app y la API, y sus pesos se han publicado como código abierto. El bajo precio y el alto rendimiento siguen presionando a la competencia. ¿Crees que esto acelerará la migración de las aplicaciones de IA a la cadena?
(Fuente: BlockTempo)
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⚠️Aviso de riesgo: La información anterior se comparte con fines informativos sobre el mercado y no constituye asesoramiento de inversión. Toda inversión implica riesgos; actúa con cautela.
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#deepseekreleasesupdatedaimodel 🚀 ¡El nuevo modelo de IA de DeepSeek eleva el nivel de la competencia!
🌕 La actualización DeepSeek V4.1-Flash-1017 se centra en ofrecer una IA más económica, con mejores capacidades de programación y de agentes. La puntuación reportada de DeepSWE subió de 74.2 a 77.0. Automation-Bench aumentó de 54.8 a 60.5. Estas son pruebas comparativas publicadas por la empresa, no una demostración de superioridad en el mundo real.
💡 Por qué importa: Un mejor rendimiento por dólar podría reducir los costos de desarrollo de IA y aumentar la competencia entre proveedores de IA. DeepSeek también afirma que las API de Search y Fetch cuestan $0.75 por cada 1,000 llamadas.
🌕 La relación con las criptomonedas no es directa: las herramientas de IA más económicas podrían ayudar con el análisis de blockchain, los bots de trading y el desarrollo de Web3. Este lanzamiento, por sí solo, no demuestra que sea una señal positiva para el mercado.
¿Cambiará la IA de bajo costo el desarrollo de Web3? ¿Seguirán teniendo ventaja los modelos premium?
Análisis personal, no es asesoramiento.
#DeepSeek #AI #crypto #Web3
$FET $RENDER $NEAR
{spot}(NEARUSDT)
{spot}(RENDERUSDT)
{spot}(FETUSDT)
#deepseekreleasesupdatedaimodel 🚀 ¡El nuevo modelo de IA de DeepSeek eleva el nivel de la competencia!
🌕 La actualización DeepSeek V4.1-Flash-1017 se centra en ofrecer una IA más económica, con mejores capacidades de programación y de agentes. La puntuación reportada de DeepSWE subió de 74.2 a 77.0. Automation-Bench aumentó de 54.8 a 60.5. Estas son pruebas comparativas publicadas por la empresa, no una demostración de superioridad en el mundo real.
💡 Por qué importa: Un mejor rendimiento por dólar podría reducir los costos de desarrollo de IA y aumentar la competencia entre proveedores de IA. DeepSeek también afirma que las API de Search y Fetch cuestan $0.75 por cada 1,000 llamadas.
🌕 La relación con las criptomonedas no es directa: las herramientas de IA más económicas podrían ayudar con el análisis de blockchain, los bots de trading y el desarrollo de Web3. Este lanzamiento, por sí solo, no demuestra que sea una señal positiva para el mercado.
¿Cambiará la IA de bajo costo el desarrollo de Web3? ¿Seguirán teniendo ventaja los modelos premium?
Análisis personal, no es asesoramiento.
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💡 Por qué importa: Un mejor rendimiento por dólar podría reducir los costos de desarrollo de IA y aumentar la competencia entre proveedores de IA. DeepSeek también afirma que las API de Search y Fetch cuestan $0.75 por cada 1,000 llamadas.
🌕 La relación con las criptomonedas no es directa: las herramientas de IA más económicas podrían ayudar con el análisis de blockchain, los bots de trading y el desarrollo de Web3. Este lanzamiento, por sí solo, no demuestra que sea una señal positiva para el mercado.
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