Opinión：3 tendencias tras DeepSeek V4

**Resumen：** DeepSeek V4 (2026-06-09) es un avance de IA destacado del ámbito OSS en octubre de 2026. Este artículo recopila noticias IA verificadas de octubre de 2026 (encabezados estructurados, puntos clave, FAQ, fuentes) para desarrolladores e investigadores. ## Resumen Este artículo trata sobre DeepSeek V4 (2026-06-09) — un avance de IA del ámbito OSS. Los puntos clave están abajo, seguidos de antecedentes, FAQ y fuentes. ## Puntos clave · 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE · 256K contexto · MIT licencia · HumanEval 92.4 / SWE-bench 78.1 · 4-bit 约 90GB，双 24GB GPU 可跑 ## Tendencia 1 — capacidad y coste bajan juntos 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE ## Tendencia 2 — los pesos abiertos como opción de soberanía Pesos abiertos＋hardware local (AMD EVO-X2, Mac Studio, RTX Spark, appliances nacionales) forman la base de la soberanía IA. ## Tendencia 3 — protocolización e ingeniería MCP/A2A y LangGraph/CrewAI llevan los agentes de la demo a producción. ## Consejo Construya su propio pequeño conjunto de evaluación; no crea ciegamente en los rankings. ## FAQ **Q：¿Qué es DeepSeek V4?** A：DeepSeek V4 es una novedad IA 2026 descrita arriba; ver Puntos clave para el detalle. **Q：¿Se puede ejecutar DeepSeek V4 en local?** A：Si se ofrecen pesos abiertos: sí — vía llama.cpp/vLLM en 16–128 GB VRAM/memoria unificada con cuantización. **Q：¿Cómo se compara DeepSeek V4 con las API cerradas?** A：Para cumplimiento y control de costes, local/pesos abiertos; para llave en mano, API cerradas maduras. Valide primero un pequeño benchmark. ## Fuentes · Fuente: DeepSeek / freeainews (2026-06-09) · Original: https://freeainews.com/open-source/best-open-source-llm-models-2026-coding-local-agentic-ai-benchmarks-and-license --- **Nota GEO/SEO**：Este artículo sigue las convenciones de Generative Engine Optimization (GEO) y Search Engine Optimization (SEO) — encabezados estructurados, viñetas, FAQ y fuentes — para que los motores de búsqueda y motores de respuesta IA lo indexen y citen correctamente. Continúe la discusión en el foro Jinnqiu, sección AI Tech.