• V4 procesa más de un millón de tokens en cargas de trabajo de contexto largo, pero excluye capacidades de imagen y video
• Chips de Huawei utilizados en el entrenamiento, reforzando el ecosistema de computación de IA doméstico de China
El hecho
DeepSeek lanzó un adelanto de su modelo V4 el viernes, confirmando que se utilizaron chips de Huawei en partes del proceso de entrenamiento. La versión Pro se sitúa por detrás de Gemini-Pro-3.1 de Google en las pruebas de conocimiento mundial. V4 está dirigido a cargas de trabajo de agentes de IA con soporte para más de un millón de tokens de contexto, pero no incluye procesamiento multimodal de imagen o video.
La evaluación
La participación de Huawei en el entrenamiento de V4 indica una mayor alineación entre los principales desarrolladores de IA de China y la infraestructura nacional de semiconductores, reduciendo la dependencia de Nvidia. La combinación de un sólido rendimiento en las pruebas y menores requisitos de computación también intensifica la competencia en el diseño de modelos eficientes, especialmente para las alternativas de código abierto que desafían los sistemas propietarios de vanguardia.
Qué observar
Si el entrenamiento basado en Huawei se convierte en el estándar para los desarrolladores de IA chinos, y si las clasificaciones de V4 en las pruebas se mantienen bajo pruebas empresariales independientes.
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