Noticias de DeepSeek

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Sigue las novedades de modelos DeepSeek, API, precios y herramientas para desarrolladores, junto con noticias de inteligencia artificial. DeepSeek V4 Hub es una publicación independiente.

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AnalysisArtículo en inglés

Qwen 4-Max-Preview Is Live Before the Full Launch. What the Early Tests Show (Nov 2026)

Alibaba announced Qwen 4 on November 11, 2026, but the full model is not out. Qwen 4-Max-Preview is live in QwenWork, Qoder, Qwen App and QwenStudio, with no release date for the stable version. The official pitch is deeper knowledge, richer world understanding, and stronger coding and agentic capabilities, aimed at complex coding, knowledge work, front-end builds and professional software workflows. Early public evidence is mixed: three working SVG animations with rough visuals, and a GameFeel RE score of 10.3 that trails Qwen3.8 Flash and Max. Qoder also says the preview changed daily during four anonymous test days, so every review is tied to a build.

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TCSExam: What GPT-6 Astra and Kimi K3.1 Pro Can Actually Prove (Nov 2026)

TCSExam is a 100-task benchmark for theoretical computer science research, co-authored by Moonshot AI's Zhilin Yang and Turing Award winner Andrew Yao. Every task ends in an artifact that Lean or an executable checker can verify: a proof, a solver, a construction, or an answer to an open conjecture. GPT-6 Astra leads the Full set at 71.9 and Kimi K3.1 Pro is second at 57.4. The useful part is the spread: Astra solves 70.0% of the bare theorem tasks, Kimi 38.3%, and the other six agents stay at or below 11.7%. On the smaller Lite set, Opus 5.5 leads at 72.3.

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Inside HarnessPro: The Prompt Rules That Keep a Self-Evolving Agent Honest (Nov 2026)

HarnessPro freezes the model and lets a search loop rewrite the harness around it: instructions, tools, hooks and budgets. The reusable part is the prompt contract. A test-writing agent replaced an LLM judge that caught only 41.7% of failures, and its frozen tests caught 83.3%. Three rules keep the search from grading itself into a better score. The 53% saving is a deployment cost per task on SWE-Bench Pro, not the cost of running the evolution.

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DSH Go Put DeepSeek Harness on Android. The 20,000-Star Claim Is a Week Off

DSH Go is a solo-built, open-source Android client for DeepSeek Harness. It runs the harness inside a bundled Ubuntu environment on the phone, or connects to one already running on a desktop over SSH or WebRTC. On November 11, 2026 the repository had 18,532 stars, 814 forks and 469 open issues plus 32 open pull requests. The viral "nearly 20,000 stars in 10 days" version is about a week off: the project had roughly 8,400 stars at day 10 and would reach 20,000 around day 18 at its recent pace. Combined with the same author's earlier dsh-TUI plugin, the two projects now hold about 25,900 stars.

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Analysis

Memoria de agentes de Anthropic: 4 capas y el dreaming (nov. 2026)

Anthropic publicó The components of agent memory el 6 de noviembre de 2026, donde describe la pila de memoria que usa en Claude Code: transcripciones sin procesar, notas de memoria, una wiki enlazada y un pequeño índice inyectado al inicio de la sesión. La parte contraintuitiva es el registro de fallos: en Pokemon Red, Sonnet 3.7 escribió 413 archivos en 225 carpetas hacia el paso 10.000 y ganó una medalla, mientras que Fable 5 mantuvo nueve archivos en dos carpetas más un global.md y ganó cuatro medallas. Una pasada offline posterior llamada el dreaming detectó una nota errónea que había enviado tres ejecuciones por el mismo saliente de un solo sentido.

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Analysis

Kimi K3.1 Pro Highspeed vs Claude Fable 5.2: ¿cuál es mejor para diseño y programación?

Según las tarifas de API publicadas, cada token de entrada sin caché o de salida de Kimi K3.1 Pro Highspeed cuesta la mitad que en Claude Fable 5.2. Empieza con Kimi para iterar diseños con menor coste y prueba Fable en tareas difíciles de programación o investigación. No encontramos una comparación estética directa de estas versiones; evalúalas con tus propios proyectos.

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Analysis

DeepSeek Harness se está ganando en silencio a América Latina: 16 dólares por 2.000 millones de tokens y un viejo Motorola al mando de 47 sitios web (nov. 2026)

DeepSeek Harness (DSH) junto con la API oficial de DeepSeek se convirtió en la stack económica por defecto en las comunidades de desarrolladores de la América Latina hispanohablante. Facturas reales de la región: 1.985 millones de tokens en un mes por 14,25 dólares más ¥3,89, y 3.458 millones de tokens en 30 días por unos 30,50 dólares. La stack se mantiene barata gracias a tasas de acierto de caché superiores al 99% y a una ventana fuera de pico que coincide con la jornada laboral latinoamericana, lo que deja el costo promedio en 0,0089 dólares por millón de tokens. La contra, medida por MathArena (ETH Zurich), es otra: el mismo modelo registró el mismo modelo DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Max) con 51,6% de puntaje esperado en su configuración de referencia contra 43,4% bajo DSH, con el costo por problema bajando de 1,15 a 0,35 dólares.

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Guide

Cómo saber qué ocupa la ventana de contexto de DeepSeek Harness con dsh-context (noviembre de 2026)

dsh-context es un complemento comunitario para DeepSeek Harness que le permite inspeccionar qué ocupa una sesión de agente, cómo cambia el contexto y qué utilizan los subagentes. Muestra estimaciones de categorías junto con los totales informados por el host. No reduce el contexto por sí solo. Instálelo en el perfil web con un comando, luego abra la pestaña Contexto o escriba /context.

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Analysis

¿Está DeepSeek V4.1 Pro en pruebas? Qué revela el 64 % de LobeBench

Un evaluador de LobeHub afirma que el V4 Pro disponible en la web de DeepSeek completó 32 de 50 tareas difíciles de agentes en los tres intentos, frente a 24 del V4 Pro-0813. El resultado ha generado especulaciones sobre V4.1 Pro, pero no identifica el modelo que presta el servicio. DeepSeek no ha anunciado una fecha de lanzamiento para V4.1 Pro.

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Analysis

Los chatbots tienen herramientas. Los IDE tienen chat. DeepSeek Harness (DSH) Tomó un tercer camino.

Los productos de los agentes en 2026 se movieron en dos direcciones a la vez. Los bots de chat primero agregaron espacios de trabajo y herramientas. Los IDE y los bancos de trabajo de escritorio agregaron puntos de entrada móviles y de chat. Ambos resolvían el mismo problema: un agente necesita contexto y herramientas para finalizar un trabajo real y una forma de comunicarse con usted mientras se ejecuta.

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Analysis

Kimi K3.1 Pro vs GPT-6 Astra: cuatro pruebas de renderizado de Blender y un límite de cuota

En cuatro tareas Blender mostradas por Xiyangshi AI Video, Kimi K3.1 Pro y GPT-6 Astra produjeron renderizados de aspecto comparable a partir de las mismas indicaciones, con diferentes detalles y reparaciones. El creador informó haber alcanzado un límite de uso de Kimi de cinco horas durante la sesión. Estas son demostraciones ilustrativas de terceros, no un punto de referencia reproducido de forma independiente ni una clasificación general. Por otra parte, Artificial Analysis obtuvo una puntuación de Kimi K3.1 Pro 55 en su instantánea de lanzamiento del 23 de octubre de 2026.

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