Un desarrollador chino ha publicado una evaluación práctica de DeepSeek V4 Flash 0731, la última iteración del modelo rápido de DeepSeek. La prueba cubre tres áreas clave: generación larga sostenida (20 rondas de escritura de novelas), la nueva capacidad de agente Responses y cuatro niveles de pensamiento configurables. Los primeros resultados sugieren que el modelo mantiene la coherencia en salidas extendidas, un factor crítico para la escritura creativa y la automatización de tareas complejas. La función de agente Responses parece ofrecer patrones de interacción más estructurados, simplificando potencialmente los flujos de trabajo de agentes. Los cuatro niveles de pensamiento ofrecen a los desarrolladores un equilibrio entre velocidad y profundidad de razonamiento. Aunque es una prueba comunitaria única y no un benchmark formal, ofrece una visión práctica del comportamiento real del modelo. Para los desarrolladores que evalúan APIs de LLM, esto señala que DeepSeek está iterando agresivamente tanto en rendimiento como en funciones para desarrolladores.
Una prueba práctica de DeepSeek V4 Flash 0731 por un desarrollador revela una sólida generación larga y una nueva función de agente Responses con cuatro niveles de pensamiento.