DEEPSEEK ENVÍA V4-PRO Y HARNESS AGENT — 22K ESTRELLAS EN GITHUB EN 90 MINUTOS 🚀
La línea de productos de DeepSeek acaba de cambiar de carril. V4-Pro ya está oficialmente en funcionamiento con integración de Hugging Face bajo una licencia MIT, y el primer producto de Agente, DeepSeek Harness, ya salió en npm. La arquitectura es “plugin-first”: los modelos, las herramientas, los prompts, el almacenamiento e incluso la interfaz se pueden reemplazar en tiempo de ejecución. Esto no es una actualización de modelo; es una apuesta por la plataforma. 🧩
La velocidad lo dice todo. DeepSeek Harness superó las 22.000 estrellas en GitHub en 90 minutos, más rápido que xAI Grok-1 o DeepSeek-R1. Mientras tanto, la fijación de precios de alta producción de Pro aumentó 4,5 veces, empujando el precio máximo de Flash por encima de GPT-5.6 Luna y reabriendo el debate sobre la ventaja de precios bajos. 📊
El enfoque se ha desplazado del “IQ” del modelo en bruto al tiempo de ejecución de Agentes, los sistemas de plugins y las vías de ingeniería para la auto-mejora recursiva. ¿Qué stack de IA crees que dominará la era de los Agentes? 🔥
⚠️ No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo. 🛡️
🏷️ $DEEPSEEK #AI #Agent #DeepSeekHarness #CryptoAI
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La línea de productos de DeepSeek acaba de cambiar de carril. V4-Pro ya está oficialmente en funcionamiento con integración de Hugging Face bajo una licencia MIT, y el primer producto de Agente, DeepSeek Harness, ya salió en npm. La arquitectura es “plugin-first”: los modelos, las herramientas, los prompts, el almacenamiento e incluso la interfaz se pueden reemplazar en tiempo de ejecución. Esto no es una actualización de modelo; es una apuesta por la plataforma. 🧩
La velocidad lo dice todo. DeepSeek Harness superó las 22.000 estrellas en GitHub en 90 minutos, más rápido que xAI Grok-1 o DeepSeek-R1. Mientras tanto, la fijación de precios de alta producción de Pro aumentó 4,5 veces, empujando el precio máximo de Flash por encima de GPT-5.6 Luna y reabriendo el debate sobre la ventaja de precios bajos. 📊
El enfoque se ha desplazado del “IQ” del modelo en bruto al tiempo de ejecución de Agentes, los sistemas de plugins y las vías de ingeniería para la auto-mejora recursiva. ¿Qué stack de IA crees que dominará la era de los Agentes? 🔥
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