Pedí un deseo en la nueva versión de DeepSeek: hacer volar un Tesla por 4 yuanes
Si los chinos pueden volar, entonces los modelos chinos también pueden hacer volar a los Tesla.
La actualización DeepSeek V4.1 Flash de hace un par de días es increíblemente potente. Las redes sociales están inundadas de comentarios como: "Es increíble que un modelo un 90% más barato pueda producir resultados tan buenos como GPT-6.1 Sol Ultra".
Le enviamos un vídeo sobre coches Tesla volando, junto con algunas preguntas. Tras una búsqueda exhaustiva, DeepSeek generó una página web 3D dinámica completa.
Si bien este efecto no es una réplica exacta del video, prácticamente no tiene errores y captura varios elementos clave del video original, como la aceleración desde el suelo, la adherencia a la pendiente, el despegue boca abajo en la cima de la pendiente y el posterior vuelo estacionario.
Los impresionantes resultados también se evidencian en la prueba de rendimiento, donde las capacidades de programación de DeepSeek V4.1 Flash superan a las de Kimi K3, lo que lo impulsa a la cima de los modelos de código abierto.
Incluso modelos de código cerrado como GPT-6.1 Sol, Claude Fable 5, Opus 5 y GPT-6 Astra, que se actualizaron hace apenas uno o dos meses, obtuvieron mejores resultados que V4.1 Flash-1017 en la clasificación de DeepSWE.
En el ámbito de los modelos a gran escala, DeepSeek V4.1 Flash 1017 también logró una nueva optimalidad de Pareto en cuanto a rendimiento y coste en el dominio de la programación.
En BuildingBench, una clasificación especializada en reconstrucción de edificios en 3D, DeepSeek saltó del puesto 13 en septiembre a los cinco primeros, superando incluso a Gemini 4 Argon.
4 yuanes para hacer volar un Tesla
DeepSeek también mencionó en sus notas de actualización que la nueva versión mejora la capacidad de crear juegos y proyectos 3D desde cero mediante el aprendizaje por refuerzo basado en la retroalimentación.
Esta demostración de Tesla constó de varias partes: fue necesario construir el coche y la pista, y coordinar las maniobras de aceleración, ascenso y vuelo estacionario. El producto final entregado al usuario es un proyecto completamente funcional. Nuestra prueba se realizó con DeepSeek Harness.
Continuamos creando escenas 3D interesantes. Siguiendo la sugerencia "Tesla puede volar" que encontramos en línea, también ejecutamos Flash V4.1 una vez. Esta vez solo usamos la versión con la sugerencia, sin subir el video original.
La demostración fue tan impresionante que parecía una lección de física bien diseñada, que nos obligaba a realizar un análisis de fuerzas basado en el movimiento del coche.
Desde la pista de aterrizaje completa, los coches y el efecto fantasma de los diferentes procesos, la página web generada por DeepSeek es prácticamente impecable.
Mientras tanto, el tiempo necesario para completar este proyecto se redujo a tan solo 35 minutos, el consumo de tokens fue de 37,52 millones, la producción de tokens fue de 330.000 y la tasa de aciertos de caché alcanzó el 99,6%.
Basándonos en una tasa máxima de aciertos de caché de entrada de 0,04 yuanes por millón de tokens y un precio de salida de 8 yuanes por millón de tokens, obtener esta página web de demostración, comparable a la reconstrucción de escenas, cuesta tan solo unos 4 yuanes.
El mismo resultado costaría al menos 100 yuanes con los modelos GPT-6.1 Sol y Claude . Si utilizas una suscripción ChatGPT Plus, ejecutar este proyecto en Codex podría llevar cinco horas y aun así no ser suficiente, y solo podrás usar el modelo GPT-6.1 con máxima profundidad de pensamiento.
Considerando el costo de cuatro yuanes, vale la pena probar con necesidades pequeñas y puntuales. Por ejemplo, agregar una demostración interactiva a un artículo o crear una página temporal para un evento. Quizás no valga la pena contratar a alguien para desarrollar estos proyectos, pero si puedes crear un prototipo tú mismo por unos pocos yuanes, será mucho más fácil experimentar con ellos.
Un ejemplo similar es la Torre Eiffel en 3D que generamos. Si bien la torre no luce del todo bien, la reconstrucción de los detalles realizada por DeepSeek es realmente impresionante.
Si el objetivo es simplemente mostrar una escena callejera parisina, las casas a lo lejos, los peatones en la plaza y el río Sena ya pueden enriquecer considerablemente la imagen. Sin embargo, si el objetivo es recrear la Torre Eiffel, entonces es necesario consultar material de referencia y examinar con mayor detalle las proporciones y la estructura de la torre.
También probamos la simulación del Bosque de Piedra de Zhangjiajie que habíamos realizado previamente con DeepSeek V4 Flash, y luego la volvimos a intentar con V4.1 Flash.
También hay un ascensor espacial que imita al de "La Tierra Errante", esta vez construido sobre el mar.
Más allá de la recreación de escenas, el control que ofrece el modelo sobre el código base de Three.js y su atractivo estético hacen que DeepSeek V4.1 Flash también sea muy adecuado para la creación de diversos juegos.
Encontramos en GitHub un juego de disparos en primera persona de arena, con animación procedural dibujada a mano y creado con Three.js. Todo el juego presenta animación dibujada a mano, pero esto no le resta valor a la experiencia de juego en general.
DeepSeek replicó el juego por completo en poco tiempo. A diferencia de los proyectos 3D típicos, este efecto de página web con estilo graffiti también exige mucho de las capacidades de transformación del modelo.
Resulta que las capacidades de Flash V4.1 no se limitan a proyectos 3D. La mayoría de las veces, sus capacidades se demuestran cuando se necesitan indicaciones específicas para controlar el efecto deseado, como lograr un resultado perfecto de una sola vez.
Replicar Typora y luego hacer publicidad para el Mac mini.
También hemos instalado el proyecto REA "Reversible Everything", que se hizo viral, en DeepSeek Harness. Simplemente envíe la siguiente solicitud a su herramienta de agente preferida.
Instala REA y conéctalo a este agente de codificación usando npx rea-agents@latest setup. Muéstrame el plan de configuración para su aprobación y luego verifica la instalación.
Tras la instalación, instalamos un editor de Markdown, concretamente Typora 2.0, que se actualizó recientemente.
Aunque no es tan elegante como Typora y no renderiza al instante, todavía necesito pulsar Enter para convertir los símbolos de Markdown al formato renderizado correspondiente.
Sin embargo, las conclusiones de la investigación de REA son bastante detalladas. Por ejemplo, afirma que el entorno macOS de Typora es Mach-O nativo, la interfaz de edición se ejecuta en WKWebView y los recuentos de ventanas, precarga e IPC de Electron en el diagrama de REA son todos 0.
También menciona el mecanismo de renderizado en tiempo real de Typora, que oculta los marcadores y muestra el resultado del diseño cuando el cursor no está dentro de un bloque; los marcadores reaparecen cuando el cursor entra en él. CodeMirror se integra entonces dentro de los bloques de código, los bloques matemáticos y los bloques HTML.
La capacidad de DeepSeek V4.1 para corregir errores de Flash también entra en juego aquí. Le indicamos que la renderización en tiempo real aún requería que presionara Enter para mostrarse, y DeepSeek solucionó rápidamente el problema.
Anteriormente, la programación de IA dependía del código fuente disponible públicamente; ahora, la IA es lo suficientemente inteligente como para intentar realizar ingeniería inversa de la implementación de una función a partir de software ya publicado.
Basándonos en estos casos de prueba reales, casi todos los tutoriales de Codex y Opus 5.5 ahora se pueden aplicar a V4.1 Flash + DeepSeek Harness.
Las pruebas de modelos grandes de propósito general han progresado desde la generación de diversas páginas web al principio, pasando por los proyectos 3D de este año, hasta el uso de modelos de propósito general para la generación de vídeo.
Instalamos HyperFrames en DeepSeek Harness y luego lo configuramos para crear un vídeo publicitario de 20 segundos con un breve dibujo para el Mac mini.
Según el flujo de trabajo de Hyperframes Skill, se inicia un servicio local que utiliza inteligencia artificial para ayudarnos automáticamente a editar vídeos.
DeepSeek utiliza código para organizar el texto, los elementos gráficos y las animaciones en la pantalla, mientras que HyperFrames se encarga de renderizarlos en archivos de vídeo. Las capacidades de programación web que probamos anteriormente también se pueden utilizar aquí.
Aunque los efectos del vídeo son bastante rudimentarios, gracias a cierta optimización mediante la ingeniería de gráficos en movimiento de Opus 5.5, DeepSeek V4.1 Flash ahora es totalmente capaz de crear vídeos de marca comparables.
Por ejemplo, puedes encontrar algunas plantillas en la colección de proyectos de vídeo publicados de Hyperframes. Al indicarle directamente a DeepSeek que utilice el estilo correspondiente, el vídeo generado será mucho mejor que si no se proporcionara ninguna indicación.
Padre estricto al borde del asesinato
Hace algún tiempo, un internauta extranjero publicó en X que el modelo de código abierto de China parece haber estado estancado durante mucho tiempo.
De hecho, durante septiembre y octubre, parecía que los modelos de código abierto de OpenAI , Claude , Gemini 4 e incluso Meta comenzaron a colaborar con Apple y a implementarse en la última versión de Mac Studio de Apple.
Si analizamos los modelos nacionales, aparte de la actualización de DeepSeek a la versión 4.1 de Flash en septiembre, fabricantes como Kimi, MiniMax, Zhipu y Qianwen no han lanzado ningún modelo nuevo de código abierto.
Hasta el lanzamiento de la versión 4.1 de Flash 1017 este sábado, esta versión no solo mejoró el rendimiento, sino que también redujo el tiempo de ejecución de las tareas y la longitud de la salida del modelo, lo que nos permitió completar las tareas a un menor coste y a mayor velocidad.
Los cambios introducidos por esta actualización de DeepSeek han intensificado la competencia entre las tecnologías de código abierto y las de código cerrado. A medida que los modelos de código abierto logran resultados cada vez más similares o incluso mejores en diversas tareas, la enorme diferencia de precio entre ambos se vuelve innegable.
Esto también ejercerá una presión constante sobre los modelos de código cerrado. Deben responder a todas estas preguntas: ¿cuánta ventaja tienen, cuánto durará y si esa ventaja justifica el dinero extra que los usuarios están dispuestos a pagar? Una ventaja establecida en una versión puede verse superada significativamente por la siguiente actualización del modelo de código abierto.
Siguiendo esta tendencia, las funcionalidades que hoy requieren suscripciones costosas podrían convertirse en características estándar de modelos más económicos en el futuro. Nuestras exigencias en materia de IA aumentarán, mientras que el dinero que podemos pagar por las mismas funcionalidades disminuirá.