GPT-5.5 vs DeepSeek V4. Mientras dormías, el mundo se volvió a dar la vuelta

Ayer OpenAI lanzó GPT-5.5, y hoy los chinos de DeepSeek respondieron con su V4.
Entiendo perfectamente que ya hayas leído 150 publicaciones traducidas igual de entusiastas en otros canales sobre GPT-5.5, y quizás ya te hayas enterado de DeepSeek. Todos ya lo han discutido todo, han dado like a los benchmarks y lo han olvidado.
Pero déjame destacar lo más importante.

GPT-5.5
La métrica clave aquí no es MMLU (¿a quién le importa en 2026?), sino Expert-SWE (73.1%). Esto significa que el modelo puede pasar 20 horas seguidas hurgando en tu código heredado, depurando, reescribiendo pruebas y finalmente entregar un PR funcional, no un montón de disculpas. Consume menos tokens para las mismas tareas que 5.4. OpenAI entendió que expandir el contexto sin control es un camino a ninguna parte.

"Perder el acceso a GPT-5.5 se siente como amputar un miembro" — cita del comunicado.

DeepSeek V4: La palanca china contra las sanciones estadounidenses 🇨🇳
Mientras Sam Altman habla de AGI y vende costosas suscripciones Enterprise, los chinos lanzan en código abierto un modelo de 1 billón de parámetros con un contexto de 1 millón de tokens.

Gracias al agresivo MoE (Mixture-of-Experts), de ese billón, en la versión Pro se activan solo ~49B parámetros durante la inferencia, y en la versión Flash unos ridículos 13B.

No tienen acceso a los mejores chips de Nvidia, así que se las arreglan con matemáticas puras. La arquitectura Engram memory y Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) les permite entrenar y ejecutar este monstruo en hardware local como Huawei Ascend 950PR.

Resultado: la API cuesta una miseria (desde $0.03 hasta $0.30 por millón de tokens de entrada). Es decenas de veces más barato que Claude 4.7 y GPT-5.4.

Modelo en HF

¿Esperamos el lanzamiento de Sber? 😁