Los pesos abiertos de DeepSeek reducen el costo de inferencia
DeepSeek lanzó V4.1 Flash en la versión 1017 y publicó sus pesos bajo la licencia MIT. La tasa de aprobación de DeepSWE v1.1 subió del 74,2 % al 77,0 %, y la de Terminal-Bench 4.0 pasó del 31,2 % al 42,3 %. Según la curva oficial de costos, alcanzar una tasa de aprobación del 77 % cuesta solo 1,3 yuanes por problema. Además, por primera vez abrió sus propias API de Search y Fetch: cobra 5 yuanes por cada mil solicitudes exitosas y permite que los agentes obtengan directamente el contenido de las páginas web.
La cadena de efectos de esta estrategia es bastante clara. Cuanto más barato es el modelo, más lo usan los agentes, lo que impulsa el consumo de tokens y la demanda de alquiler de GPU. Los pesos abiertos reducen las barreras de entrada al mínimo; la demanda no desaparece, sino que pasa de las API cerradas a las redes descentralizadas de computación. El renderizado de nodos y el alquiler de inferencia de , así como los incentivos de subred de , se benefician precisamente de este efecto de desbordamiento. A corto plazo, si estos dos activos acompañan la corrección general del mercado sin romper sus mínimos anteriores, estarán acumulando fuerza. Si BTC se mantiene en torno a una media móvil clave, el sector de la computación para IA podría dispararse antes que el mercado general; si cae por debajo de la zona de alta concentración de liquidaciones, se acelerará la sacudida del mercado.
Cobrar por uso de la interfaz de búsqueda para agentes demuestra que DeepSeek está creando su propio punto de control del tráfico. La presión de la guerra de precios sobre los modelos cerrados seguirá trasladándose a las compras de computación, lo que reducirá los costos de liquidación L2 en el ecosistema de y, de forma indirecta, sostendrá el suelo de valoración del sector de infraestructura.
A los que tienen posiciones en el sector de la computación: ¿a qué precio entraron y se atreverían a aumentar posiciones en esta corrección?
$RENDER $TAO $ETH
DeepSeek lanzó V4.1 Flash en la versión 1017 y publicó sus pesos bajo la licencia MIT. La tasa de aprobación de DeepSWE v1.1 subió del 74,2 % al 77,0 %, y la de Terminal-Bench 4.0 pasó del 31,2 % al 42,3 %. Según la curva oficial de costos, alcanzar una tasa de aprobación del 77 % cuesta solo 1,3 yuanes por problema. Además, por primera vez abrió sus propias API de Search y Fetch: cobra 5 yuanes por cada mil solicitudes exitosas y permite que los agentes obtengan directamente el contenido de las páginas web.
La cadena de efectos de esta estrategia es bastante clara. Cuanto más barato es el modelo, más lo usan los agentes, lo que impulsa el consumo de tokens y la demanda de alquiler de GPU. Los pesos abiertos reducen las barreras de entrada al mínimo; la demanda no desaparece, sino que pasa de las API cerradas a las redes descentralizadas de computación. El renderizado de nodos y el alquiler de inferencia de , así como los incentivos de subred de , se benefician precisamente de este efecto de desbordamiento. A corto plazo, si estos dos activos acompañan la corrección general del mercado sin romper sus mínimos anteriores, estarán acumulando fuerza. Si BTC se mantiene en torno a una media móvil clave, el sector de la computación para IA podría dispararse antes que el mercado general; si cae por debajo de la zona de alta concentración de liquidaciones, se acelerará la sacudida del mercado.
Cobrar por uso de la interfaz de búsqueda para agentes demuestra que DeepSeek está creando su propio punto de control del tráfico. La presión de la guerra de precios sobre los modelos cerrados seguirá trasladándose a las compras de computación, lo que reducirá los costos de liquidación L2 en el ecosistema de y, de forma indirecta, sostendrá el suelo de valoración del sector de infraestructura.
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