De HC a mHC: Cómo DeepSeek mejora el entrenamiento de grandes modelos mediante restricciones en variedades

DeepSeek en 2025 sorprendió al mundo con un modelo de gran escala de altísima relación calidad-precio, y ahora en 2026, esta compañía continúa demostrando la resiliencia en innovación tecnológica. El 1 de enero, DeepSeek publicó un nuevo artículo que presenta la arquitectura de restricción de variedades de hiperconexión (mHC), proponiendo una mejora sistemática para abordar los problemas de estabilidad en las redes de hiperconexión (HC) existentes en el entrenamiento de grandes modelos. Esto no solo refleja la dedicación de DeepSeek a los detalles técnicos, sino que también indica que el diseño de arquitecturas de grandes modelos está entrando en una fase de optimización más refinada.

Dolor oculto en el entrenamiento de grandes modelos

La tecnología de redes de hiperconexión (HC) en sí misma es una idea excelente, pero en la práctica ha enfrentado problemas clave. La arquitectura HC aumenta las conexiones de la red para mejorar el rendimiento del modelo, pero en este proceso rompe la propiedad de mapeo de identidad — una propiedad importante en el entrenamiento de redes neuronales que ayuda a que el gradiente fluya mejor y mantiene la estabilidad del entrenamiento.

Esto conduce a dos consecuencias directas:

• Entrenamiento inestable: el flujo de gradientes se bloquea, dificultando la convergencia del modelo
• Limitaciones en la escalabilidad: cuanto más grande sea el modelo, más evidente será el problema, dificultando el entrenamiento de modelos de escala ultra grande

Para las empresas que buscan modelos más grandes y potentes, este es un cuello de botella que no se puede evitar.

Enfoque de solución de la arquitectura mHC

La propuesta de DeepSeek es muy sencilla: dado que HC rompe la propiedad de mapeo de identidad, simplemente la restauran.

La innovación central de mHC radica en dos niveles:

Nivel teórico

Mapear el espacio de conexiones residuales de HC a una variedad específica, y en ese espacio geométrico específico, restaurar la propiedad de mapeo de identidad. Suena complejo, pero en esencia se trata de aplicar restricciones matemáticas para que la red, al aumentar las conexiones, mantenga la estabilidad del entrenamiento.

Nivel de ingeniería

Combinar una optimización rigurosa de la infraestructura para garantizar eficiencia. No se trata solo de una mejora teórica, sino de asegurar que esta arquitectura pueda funcionar de manera eficiente en el entrenamiento real.

Según la evaluación del equipo de investigación, esta mejora logra una “significativa mejora en el rendimiento y una superioridad en escalabilidad” — lo que significa que los modelos con mHC no solo entrenan con mayor estabilidad, sino que también pueden escalarse a mayores dimensiones de manera más efectiva.

Por qué esto merece atención

A simple vista, es un artículo técnico. Pero hay varios puntos que vale la pena considerar:

Mejoras tecnológicas continuas. DeepSeek sorprendió a la industria el año pasado con su ventaja en relación calidad-precio, y su nuevo artículo demuestra que la compañía no se conforma con el éxito comercial, sino que sigue invirtiendo en tecnología fundamental. Este enfoque es difícil de lograr.

Profundización en el diseño de arquitecturas. La competencia en grandes modelos ya no se basa solo en quién tiene más parámetros, sino en quién tiene una arquitectura más óptima. mHC representa esta dirección de competencia más refinada — resolver los problemas de entrenamiento con diseños más inteligentes, en lugar de simplemente acumular recursos.

Evolución de los modelos base. DeepSeek afirma claramente en el artículo que mHC “ayudará a comprender más profundamente el diseño topológico de arquitecturas y señalará direcciones prometedoras para la evolución de los modelos base”. Esto indica que consideran esta mejora como un ejemplo de referencia para el desarrollo futuro de grandes modelos.

Resumen

El lanzamiento de la arquitectura mHC demuestra el compromiso continuo de DeepSeek con la innovación tecnológica. Al restaurar la propiedad de mapeo de identidad y combinarla con optimizaciones de ingeniería, esta nueva arquitectura resuelve los puntos débiles prácticos de la tecnología HC en el entrenamiento de grandes modelos. Aunque estas mejoras en infraestructura no generan tanto impacto como el lanzamiento de nuevos modelos, son igualmente importantes para impulsar el avance de la tecnología de grandes modelos. En un contexto de competencia global en IA cada vez más intensa, este tipo de acumulación tecnológica se está convirtiendo en una ventaja competitiva clave para las empresas.