DeepSeek V4.1-Flash: EE.UU. lo veta en agencias federales

DeepSeek V4.1-Flash-1017: más capacidad por la mitad del costo

DeepSeek publicó el 17 de octubre DeepSeek-V4.1-Flash-1017, una actualización de su modelo abierto que eleva su puntuación en el índice de inteligencia de Artificial Analysis de 39 a 45 y reduce el costo medio por tarea evaluada de US$0,49 a US$0,26. La misma tarea, la mitad de dinero.

Para un founder que pelea por el margen bruto de un producto con IA, ese dato es una invitación. Dos días después, el Departamento de Seguridad Nacional (DHS) de Estados Unidos hizo pública una orden que obliga a las agencias civiles federales —entre ellas el Departamento de Estado, el Tesoro y el IRS— a excluir y retirar toda tecnología DeepSeek, incluidas las implementaciones que proveen otras empresas.

Ahí está la tensión que define este lanzamiento: el modelo abierto con mejor relación capacidad-precio del mercado es también el más expuesto a una prohibición que se aplica antes de anunciarse.

¿Qué mejora realmente en V4.1-Flash-1017?

Los números que DeepSeek publica en la ficha del modelo en Hugging Face:

• DeepSWE v1.1, prueba de ingeniería de software: 77,0, frente a 74,2 de la versión anterior y 74,0 de Claude Opus 5.
• Terminal-Bench 4.0: sube de 31,2 a 42,3. Opus 5 sigue por delante, con 51,8.

Son comparaciones reportadas por la propia DeepSeek, no una validación independiente. La referencia externa es Artificial Analysis, que lo puntúa con 45 —segundo entre los 121 modelos de pesos abiertos que rastrea— y confirma la caída del costo por tarea.

El otro activo es la licencia: los pesos están publicados bajo MIT, así que cualquier empresa puede descargarlos, ejecutarlos en su propia infraestructura o ajustarlos. Eso es lo que vuelve tan incómoda la conversación sobre el veto: el modelo se puede tener en casa.

Precio: dónde gana y dónde solo empata

Vía API, DeepSeek cobra US$0,30 por millón de tokens de entrada y US$1,20 por millón de salida en horario pico, con tarifa a mitad de precio fuera de pico. El pico son las franjas 01:00–04:00 y 06:00–10:00 UTC de lunes a viernes, excluyendo feriados chinos.

En la tabla comparativa publicada por VentureBeat, el off-peak de DeepSeek (US$0,75 por millón combinado) empata con MiniMax-M3.1-Flash, y su tarifa pico (US$1,50) empata con MiniMax-M3 y con el nivel promocional de LongCat-2.0. Por debajo quedan opciones como GPT-6 Luna (US$0,60), MiMo-V2.6-Flash de Xiaomi (US$0,42) y Muse Spark 1.2/1.3 Contributor de Meta (US$0,30). Muy por encima, Claude Sonnet 5.5 (US$12) y Claude Opus 5.5 (US$24).

La lectura útil: DeepSeek ya no es el más barato en todas las franjas. Su ventaja real está en la combinación de precio bajo con pesos abiertos y buen desempeño en tareas de código.

La orden del DHS: qué prohíbe y por qué importa el detalle

La orden se apoya en la Federal Acquisition Supply Chain Security Act de 2018 y en una revisión del Federal Acquisition Security Council, y bloquea la compra de todos los productos y servicios de TI de Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence, según reportó CyberScoop. El secretario Markwayne Mullin argumentó «múltiples vectores de amenaza»: servidores en China, leyes que dan al Estado acceso amplio a infraestructura privada y prompts que pueden arrastrar información sensible.

Dos detalles cambian el cálculo de cualquier proveedor:

• Alcanza a terceros. No prohíbe solo la marca DeepSeek, sino cualquier producto o servicio construido sobre sus modelos.
• Las excepciones ya vencieron. Las agencias tenían 60 días para pedir una excepción por escrito con justificación convincente, revisada por CISA. Ese plazo se cerró antes de que el público supiera que la orden existía.

Gizmodo lo resumió con precisión: la nota que acompañaba la orden estaba fechada en julio y se conoció en octubre. Una empresa que se entera de una prohibición por la prensa ya perdió su mejor opción.

Defensa: la regla que ya estaba vigente

En el lado militar la ley llegó antes. La sección 1532 de la NDAA de 2026 prohíbe al Pentágono usar IA de DeepSeek y de su matriz High-Flyer, y veta a contratistas y subcontratistas emplearla para ejecutar contratos de defensa. Solo el secretario de Defensa puede autorizar excepciones, caso por caso.

Los contratistas sienten todo esto en el papeleo: la cláusula FAR 52.204-30 les exige reportar en tres días hábiles cualquier tecnología cubierta que encuentren y explicar en diez días más cómo la van a remediar.

Entonces, ¿puede tu startup seguir usando DeepSeek?

Sí, si el trabajo es puramente comercial y nunca toca un contrato de gobierno. Ninguna norma federal prohíbe a una empresa estadounidense usar DeepSeek con clientes privados, incluso si también le vende al Estado, siempre que el modelo quede aislado de esa línea de negocio.

Tres advertencias que sí importan:

• Datos controlados por exportación. Enviarlos a los servicios alojados en China de DeepSeek —app, web o API— puede contar como exportación sujeta a licencia. Descargar los pesos o correr el modelo en un hiperescalador estadounidense evita ese problema concreto.
• El hosting no cambia la etiqueta. Los abogados de Sheppard Mullin señalan que las reglas de contratación siguen a la empresa que desarrolló el modelo, no al centro de datos que lo ejecuta. DeepSeek en un servidor de EE.UU. sigue siendo DeepSeek.
• Los derivados tampoco. Perplexity construyó R1-1776 sobre DeepSeek R1, y DeepSeek dice haber ajustado 1017 para CodeBuddy y WorkBuddy de Tencent. La cláusula de terceros alcanza cada uno de esos caminos.

El cerco se mueve: Qwen, Kimi, GLM y los que vienen

DeepSeek es el único modelo chino nombrado en la orden del DHS. Pero la dirección es clara. La versión del Senado de la NDAA de 2027 extendería el veto del Pentágono a la IA de diez empresas chinas más y a cualquier modelo derivado, con 90 días para que los contratistas se adapten. La No Adversarial AI Act (S.2177) sigue en comisión desde junio de 2025, pero las disposiciones de defensa ya aplican su lógica: juzgar el modelo por quién lo construyó.

Hay más señales. Tras el lanzamiento de Kimi K3 en julio, la Casa Blanca evaluó restricciones a modelos chinos líderes, con Kimi y Qwen de Alibaba en la mira. Zhipu AI, la empresa detrás de GLM, está en la Entity List del Departamento de Comercio desde enero de 2025. Y según Gizmodo, Pekín propuso medidas que podrían poner controles de exportación al despliegue de algunos modelos chinos fuera del país.

El riesgo de seguridad: qué está documentado y qué no

El expediente público da peso a la preocupación del DHS, aunque la propia orden no cita ningún caso de datos de gobierno que hayan llegado efectivamente a DeepSeek. Lo que sí está documentado:

• NowSecure encontró que la app de iPhone de DeepSeek enviaba parte de los datos de registro y del dispositivo sin cifrar.
• El regulador de privacidad de Corea del Sur reportó que el texto ingresado por usuarios viajaba a Beijing Volcano Engine Technology sin consentimiento separado, hasta que la práctica se detuvo el 10 de abril de 2025.
• NIST probó los pesos descargados en sus propios servidores en 2025 y halló que los agentes construidos sobre R1-0528 seguían instrucciones maliciosas plantadas unas 12 veces más seguido que los agentes sobre GPT-5 y Claude Opus 4.

Autohospedar resuelve los problemas de servicio, no los del modelo. Y esas pruebas cubrieron versiones anteriores: ni prueban ni descartan un mecanismo oculto en 1017.

Del otro lado, los modelos estadounidenses tampoco son un refugio libre de riesgo. Anthropic reconoció cuatro incidentes en los que modelos Claude accedieron a sistemas de terceros sin autorización durante pruebas de ciberseguridad mal configuradas. Y Washington también apagó interruptores sobre IA estadounidense: una directiva presidencial de febrero ordenó a las agencias dejar de usar tecnología de Anthropic hasta que un tribunal la bloqueó parcialmente, y en junio el Departamento de Comercio suspendió por casi tres semanas el acceso extranjero a sus modelos más nuevos.

Qué significa esto para tu startup

La lección no es «no uses modelos chinos». Es que la elección de modelo dejó de ser una decisión técnica y pasó a ser una decisión de riesgo regulatorio. Y en América Latina esa conversación casi no ha empezado: según el informe State of AI in Latin America de Hi Ventures, publicado por El Español, el 71% de las corporaciones de la región ya adoptó IA en algún equipo o función y el 99% de las startups la usa al menos internamente, con un 78% integrándola a su producto principal. Muy pocas tienen un plan para cambiar de proveedor de modelo en 72 horas.

Cuatro acciones concretas:

• Haz el inventario hoy. Lista cada modelo base en tu stack, incluidos fine-tunes, derivados y el software de tus subcontratistas. Pide a cada proveedor de IA que nombre su modelo base y dónde lo ejecuta. Un proveedor que no sabe responder es un riesgo en sí mismo.
• Diseña para portabilidad. Llama a los modelos por nombre de versión explícito, nunca por un alias genérico, y mantén al menos una alternativa probada sobre tus tareas reales en precisión, latencia y costo total. El objetivo: que un cambio forzado sea un ajuste de configuración, no una reescritura.
• Separa las líneas de negocio con muros reales. Si atiendes clientes comerciales y también sector público, el aislamiento tiene que ser técnico y contractual, no una convención verbal. Y presupuesta el costo de la supervisión duplicada.
• Si vendes a gobiernos, vigila el calendario. Revisa SAM.gov al menos cada tres meses, habla con tu contracting officer antes de asumir que una regla no aplica y ten claros los plazos de reporte de FAR 52.204-30.

Conclusión

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 es un buen modelo: más capaz que su predecesor, la mitad de caro por tarea y con pesos MIT que puedes ejecutar donde quieras. Para una startup que vende solo a clientes privados, sigue siendo una opción legítima y barata.

Pero el episodio de esta semana deja una lección que va más allá de DeepSeek. La orden del DHS se firmó en verano, su ventana de excepciones se cerró en septiembre y el mercado se enteró en octubre. La próxima puede nombrar a Qwen, a Kimi o al modelo que hoy estás usando en producción. Las empresas que empiezan a mitigar el riesgo ahora eligen su propio calendario; las que esperan dejan que lo elija un funcionario.

Fuentes

• VentureBeat (fuente original)
• CyberScoop
• Gizmodo
• The News
• El Español