La inteligencia artificial está evolucionando rápidamente, y un nombre que ha estado causando sensación en la comunidad de IA es DeepSeek-R1.
Este modelo de IA de vanguardia se ha posicionado como un fuerte competidor de o1 de OpenAI y ha ganado rápidamente reconocimiento global por su rentabilidad, capacidad de razonamiento y naturaleza de código abierto.
A diferencia de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) tradicionales, que se centran en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), DeepSeek-R1 se especializa en razonamiento lógico, resolución de problemas y toma de decisiones complejas.
Utiliza un avanzado Marco de Mezcla de Expertos (MoE) combinado con aprendizaje por refuerzo (RL) para procesar consultas complejas con una precisión superior.
¿Por qué DeepSeek-R1 está ganando tanta atención?
- Competencia con o1 de OpenAI – Su rendimiento es comparable al de los principales modelos de IA en tareas basadas en lógica.
- Altamente rentable – Desarrollado con solo 5,6 millones de dólares, mientras que los modelos de OpenAI cuestan miles de millones.
- Modelo de código abierto – A diferencia de los modelos propietarios, los desarrolladores pueden modificar y desplegar DeepSeek-R1 libremente.
- Capacidades avanzadas de razonamiento – Destaca en matemáticas, programación y tareas basadas en lógica, donde se requiere un razonamiento paso a paso.
En este artículo, exploraremos todo lo que necesitas saber sobre DeepSeek-R1, incluyendo su tecnología, características, precios, comparaciones y su potencial futuro.
¿Quién creó DeepSeek-R1? (DeepSeek AI)
El modelo DeepSeek-R1 fue desarrollado por DeepSeek AI, una empresa china de inteligencia artificial fundada en 2023 por Liang Wenfeng. A pesar de ser un actor relativamente nuevo en la industria de la IA, DeepSeek ha ganado rápidamente reconocimiento global gracias a sus modelos avanzados que ofrecen alto rendimiento a una fracción del costo en comparación con gigantes como OpenAI y Google DeepMind.
La visión detrás de DeepSeek AI
DeepSeek AI fue creada con la misión de:
✔️ Desarrollar modelos de IA rentables que puedan competir con modelos de alto presupuesto como GPT-4.
✔️ Hacer la IA más accesible ofreciendo modelos de código abierto.
✔️ Enfocarse en IA basada en razonamiento y lógica, en lugar de solo modelos conversacionales.
Los modelos más destacados de DeepSeek AI
| Modelo | Descripción |
|---|---|
| DeepSeek-V3 | Modelo de lenguaje de propósito general para generación de texto y conversación, similar a ChatGPT. |
| DeepSeek-R1 | Modelo avanzado de razonamiento y resolución de problemas diseñado para manejar tareas lógicas y matemáticas complejas. |
| DeepSeek-R1-Zero | Versión experimental de DeepSeek-R1, entrenada completamente con aprendizaje por refuerzo, pero con problemas de legibilidad y mezcla de idiomas. |
| Modelos DeepSeek-R1 Distilled | Modelos más pequeños optimizados a partir de R1, diseñados para casos de uso específicos con mayor eficiencia. |
¿Por qué DeepSeek AI está revolucionando la industria?
A diferencia de los gigantes tecnológicos que protegen sus modelos, DeepSeek AI ha liberado muchos de sus modelos como código abierto, permitiendo que desarrolladores, investigadores y empresas los integren en sus propias aplicaciones.
Esta transparencia y accesibilidad han impulsado la rápida adopción de DeepSeek-R1 en todo el mundo.
¿Cómo funciona DeepSeek-R1? La tecnología detrás del modelo
En el núcleo de DeepSeek-R1 se encuentra una tecnología de vanguardia que lo diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales.
A diferencia de los modelos estándar de predicción de palabras como DeepSeek-V3 o ChatGPT, DeepSeek-R1 está optimizado para el razonamiento lógico, la resolución de problemas y la toma de decisiones en múltiples pasos.
Pero, ¿cómo lo logra? La respuesta radica en dos tecnologías clave:
1️⃣ Mixture of Experts (MoE) – Mezcla de Expertos
2️⃣ Reinforcement Learning (RL) – Aprendizaje por Refuerzo
Mixture of Experts (MoE) – Cómo DeepSeek-R1 maximiza la eficiencia
Los modelos de IA tradicionales activan todos sus parámetros para cada consulta, lo que genera altos costos computacionales. En cambio, DeepSeek-R1 utiliza la técnica Mixture of Experts (MoE) para optimizar su eficiencia.
¿Cómo funciona MoE en DeepSeek-R1?
✔️ Activación selectiva – DeepSeek-R1 tiene 671 mil millones de parámetros, pero solo 37 mil millones se activan a la vez, según el tipo de consulta.
✔️ Expertos especializados por tarea – En lugar de tratar todas las consultas de la misma manera, el modelo selecciona expertos en IA especializados en matemáticas, lógica, programación y razonamiento general.
✔️ Mayor velocidad y menor costo – Al activar solo las partes relevantes del modelo, DeepSeek-R1 ofrece resultados potentes sin costos computacionales excesivos.
Ejemplo: Si pides a DeepSeek-R1 que resuelva un problema matemático, activará sus «neuronas expertas en matemáticas», en lugar de usar todo el modelo. Esto lo hace más rápido y eficiente que GPT-4 o Gemini.
Reinforcement Learning (RL) – Cómo DeepSeek-R1 mejora su razonamiento
DeepSeek-R1 no solo se entrena con grandes conjuntos de datos, sino que también aprende de su propio razonamiento a través del aprendizaje por refuerzo (RL).
¿Cómo funciona RL en DeepSeek-R1?
✔️ Entrenamiento sin ajuste supervisado (inicialmente) – La primera versión, DeepSeek-R1-Zero, se entrenó completamente con aprendizaje por refuerzo.
✔️ Autoverificación y reflexión – El modelo genera múltiples soluciones y aprende a través de prueba y error, mejorando sus habilidades de razonamiento con el tiempo.
✔️ Resolución de problemas paso a paso mejorada – A diferencia de los chatbots de IA estándar, DeepSeek-R1 no «adivina» respuestas, sino que razona lógicamente.
MoE + RL = Razonamiento de IA de otro nivel
| Característica | IA Tradicional (ChatGPT, DeepSeek-V3) | DeepSeek-R1 |
|---|---|---|
| Enfoque de procesamiento | Predice la siguiente palabra basada en datos previos. | Utiliza razonamiento lógico paso a paso. |
| Eficiencia | Usa todos los parámetros, aumentando costos. | Activa solo los expertos necesarios, reduciendo costos. |
| Método de entrenamiento | Ajuste supervisado con conjuntos de datos pre-etiquetados. | Aprendizaje por refuerzo, donde la IA aprende resolviendo problemas. |
| Mejor uso | Tareas generales de texto, conversaciones, escritura creativa. | Problemas matemáticos, programación, razonamiento lógico. |
Al combinar MoE y RL, DeepSeek-R1 ha redefinido cómo la IA puede pensar, razonar y resolver desafíos complejos.
DeepSeek-R1 vs. OpenAI o1: La batalla de la IA
La competencia en modelos de razonamiento lógico está en auge, y DeepSeek-R1 ha surgido como un fuerte contendiente contra OpenAI o1.
Comparación de rendimiento: DeepSeek-R1 vs. OpenAI o1
Las pruebas de referencia han demostrado que DeepSeek-R1 iguala o incluso supera a OpenAI o1 en varias áreas, especialmente en razonamiento matemático y tareas basadas en lógica.
A continuación, se muestra una comparación detallada de su rendimiento en pruebas clave:
| Categoría | Benchmark | OpenAI o1-1217 | DeepSeek-R1 |
|---|---|---|---|
| Matemáticas | AIME 2024 (Matemáticas avanzadas) | 79.2% | 79.8% |
| MATH-500 (Matemáticas generales) | 96.4% | 97.3% | |
| Programación | Codeforces (Resolución algorítmica de problemas) | 96.6% | 96.3% |
| LiveCodeBench (Autocompletado de código) | 63.4% | 65.9% | |
| Conocimiento general | MMLU (Aprendizaje multitarea) | 91.8% | 90.8% |
| GPQA Diamond (Razonamiento basado en hechos) | 75.7% | 71.5% | |
| Ingeniería de software | SWE-Bench Verified (Depuración de código) | 48.9% | 49.2% |
Estos resultados indican que DeepSeek-R1 es particularmente fuerte en tareas de razonamiento complejo, matemáticas y programación, lo que lo convierte en un competidor serio del modelo de OpenAI.
Eficiencia de costo: DeepSeek-R1 es significativamente más barato
Uno de los aspectos más comentados de DeepSeek-R1 es su bajo costo de entrenamiento y uso en comparación con OpenAI o1.
- Se estima que OpenAI ha gastado $5 mil millones en el desarrollo de IA durante el último año.
- Por otro lado, DeepSeek entrenó DeepSeek-R1 con solo $5.6 millones, demostrando que es posible desarrollar modelos de IA de alta calidad a una fracción del costo.
- Además, los precios de la API de OpenAI o1 son significativamente más altos que los de DeepSeek-R1, lo que convierte a DeepSeek en una opción más asequible para los desarrolladores.
| Modelo | Costo por 1M de tokens |
|---|---|
| OpenAI o1 | $60.00 |
| DeepSeek-R1 | $2.19 |
Para empresas e investigadores que buscan escalar soluciones de IA sin incurrir en costos elevados, DeepSeek-R1 representa una alternativa mucho más asequible
Código abierto vs. Código cerrado: DeepSeek-R1 es más accesible
Una de las diferencias más importantes entre estos dos modelos es su accesibilidad.
✔️ DeepSeek-R1 es de código abierto, lo que significa que los desarrolladores pueden modificarlo, personalizarlo e integrarlo en diversas aplicaciones.
❌ OpenAI o1 es propietario, lo que restringe el acceso de los desarrolladores a su funcionamiento interno y evita que lo ajusten para necesidades específicas.
Esta apertura ha dado a DeepSeek-R1 una ventaja entre investigadores de IA, startups y empresas que buscan soluciones de IA personalizadas.
Veredicto: ¿Qué modelo es mejor?
| Factor | DeepSeek-R1 | OpenAI o1 |
|---|---|---|
| Razonamiento y resolución de problemas | Fuerte en matemáticas y tareas basadas en lógica. | Competitivo, pero ligeramente detrás en matemáticas. |
| Costo | Significativamente más barato. | Costos elevados en la API. |
| Rendimiento | Iguala o supera a OpenAI en muchos benchmarks. | Fuerte en general, ligeramente mejor en conocimiento general. |
| Accesibilidad | Código abierto, permite modificaciones. | Modelo propietario, con restricciones. |
| Mejor para | Desarrolladores, investigadores y empresas que buscan una IA accesible y personalizable. | Empresas que necesitan un modelo de IA propietario y de propósito general. |
Si bien OpenAI o1 sigue siendo un modelo de IA de alto nivel, DeepSeek-R1 ha demostrado que no se necesitan inversiones multimillonarias para desarrollar modelos de alto rendimiento.
Modelos de DeepSeek-R1: Explorando sus variantes
DeepSeek-R1: Una familia de modelos optimizados para diferentes usos
DeepSeek-R1 no es un único modelo, sino una familia de modelos de IA, cada uno diseñado para distintos casos de uso.
Esta familia incluye el modelo base DeepSeek-R1, su predecesor DeepSeek-R1-Zero y un conjunto de modelos «distillados» optimizados para mayor eficiencia computacional.
DeepSeek-R1-Zero: El experimento inicial
DeepSeek-R1-Zero fue la primera iteración del modelo de razonamiento de DeepSeek, construido exclusivamente con aprendizaje por refuerzo, sin ajuste supervisado.
Si bien este enfoque permitió al modelo desarrollar fuertes habilidades de razonamiento, también introdujo ciertas limitaciones:
❌ Repetición infinita – A veces generaba salidas en bucles repetitivos.
❌ Problemas de mezcla de idiomas – Sus respuestas contenían una combinación de idiomas, reduciendo la claridad.
❌ Baja legibilidad – Le costaba estructurar respuestas de manera comprensible para los usuarios.
Debido a estas deficiencias, DeepSeek mejoró el proceso de entrenamiento incorporando ajuste supervisado (SFT) antes del aprendizaje por refuerzo, lo que dio lugar a la versión más refinada: DeepSeek-R1.
DeepSeek-R1: El modelo finalizado
El modelo estándar DeepSeek-R1 se basa en DeepSeek-R1-Zero, pero integrando ajuste supervisado (SFT) antes del aprendizaje por refuerzo.
✔️ Mejor legibilidad, coherencia y precisión sin perder sus capacidades avanzadas de razonamiento.
✔️ Utiliza un Marco de Mezcla de Expertos (MoE) para activar solo 37 mil millones de parámetros de un total de 671 mil millones, mejorando la eficiencia.
✔️ Entrenado con un conjunto de datos diverso y optimizado para razonamiento complejo, matemáticas, programación y resolución de problemas lógicos de múltiples pasos.
DeepSeek-R1 Distilled: Optimizando el rendimiento
Para hacer el modelo más accesible y eficiente en recursos, DeepSeek desarrolló una serie de modelos «distillados» basados en las arquitecturas Qwen y Llama.
Estos modelos más pequeños mantienen una alta precisión mientras reducen el consumo de recursos.
Modelos Distillados Basados en Qwen
| Modelo | Precisión MATH-500 | Precisión GPQA Diamond | Precisión LiveCodeBench | Puntaje CodeForces |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | 83.9% | 33.8% | 16.9% | 954 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 92.8% | 49.1% | 37.6% | 1189 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 93.9% | 59.1% | 53.1% | 1481 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 94.3% | 62.1% | 57.2% | 1691 |
Modelos Distillados Basados en Llama
| Modelo | Precisión MATH-500 | Precisión GPQA Diamond | Precisión LiveCodeBench | Puntaje CodeForces |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 89.1% | 49.0% | 39.6% | 1205 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 94.5% | 65.2% | 57.5% | 1633 |
Estos modelos permiten una implementación escalable de IA, dando a los usuarios la flexibilidad de elegir un modelo según sus limitaciones computacionales y necesidades de rendimiento.
¿Cuál modelo DeepSeek-R1 elegir?
✔️ Para razonamiento general → El modelo base DeepSeek-R1 es la mejor opción.
✔️ Para menor costo computacional → Los modelos Qwen-14B o Qwen-32B ofrecen un rendimiento sólido con menor consumo.
✔️ Para tareas avanzadas de razonamiento y programación → Llama-70B es el mejor para problemas complejos.
El enfoque de DeepSeek en variabilidad y eficiencia de modelos lo convierte en una opción versátil y escalable en el panorama de la IA.
Características clave de DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 se destaca entre otros modelos de IA por sus habilidades avanzadas de razonamiento, eficiencia en costos y disponibilidad como código abierto.
Está diseñado para manejar tareas complejas que requieren resolución lógica de problemas, en lugar de simplemente generar texto.
A continuación, se presentan las características clave que hacen de DeepSeek-R1 un modelo de IA poderoso.
1. Razonamiento lógico avanzado y resolución de problemas
✔️ A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales que generan respuestas basadas en el reconocimiento de patrones, DeepSeek-R1 razona paso a paso mediante el enfoque Chain-of-Thought (CoT).
✔️ Sobresale en matemáticas complejas, resolviendo ecuaciones de múltiples pasos con alta precisión.
✔️ Maneja desafíos de programación, identificando errores lógicos y optimizando código.
✔️ Ideal para tareas de toma de decisiones, como modelado financiero o análisis de investigación.
2. Arquitectura Mixture of Experts (MoE) para mayor eficiencia
✔️ DeepSeek-R1 cuenta con 671 mil millones de parámetros, pero solo activa 37 mil millones a la vez, gracias a su arquitectura Mixture of Experts (MoE).
✔️ Reduce costos computacionales al usar solo los parámetros necesarios para cada tarea.
✔️ Especializado en múltiples dominios, seleccionando el mejor experto para cada consulta.
✔️ Mantiene un alto rendimiento mientras sigue siendo más rentable que los modelos tradicionales.
3. Aprendizaje por refuerzo (RL) para auto-mejora
✔️ DeepSeek-R1 fue entrenado con aprendizaje por refuerzo, lo que le permite:
✔️ Aprender de sus errores mediante la verificación automática de sus respuestas.
✔️ Mejorar su razonamiento lógico a través de prueba y error.
✔️ Ofrecer respuestas más estructuradas y precisas con el tiempo.
4. Modelo de código abierto para desarrolladores
✔️ A diferencia de los modelos de OpenAI, que son propietarios, DeepSeek-R1 es de código abierto, permitiendo que los desarrolladores:
✔️ Modifiquen y ajusten el modelo para aplicaciones específicas.
✔️ Lo integren en soluciones de IA personalizadas sin restricciones de licencia.
✔️ Contribuyan a su mejora continua, fomentando la innovación en la investigación de IA.
5. Un modelo de IA rentable
✔️ DeepSeek-R1 ha revolucionado la industria al demostrar que una IA de alta calidad no requiere inversiones multimillonarias.
✔️ Costo de entrenamiento: $5.6 millones (comparado con los miles de millones de OpenAI).
✔️ Uso de API mucho más barato que OpenAI o1, haciéndolo accesible para más usuarios.
✔️ Menores requisitos computacionales gracias a su arquitectura MoE.
6. Alto rendimiento en pruebas de referencia
✔️ DeepSeek-R1 ha igualado o superado el rendimiento de modelos líderes en múltiples benchmarks:
| Benchmark | Puntuación DeepSeek-R1 | Puntuación OpenAI o1-1217 |
|---|---|---|
| AIME 2024 (Razonamiento matemático) | 79.8% | 79.2% |
| MATH-500 (Matemáticas generales) | 97.3% | 96.4% |
| Codeforces (Desafíos de programación) | 96.3% | 96.6% |
| GPQA Diamond (Razonamiento basado en hechos) | 71.5% | 75.7% |
7. Mayor longitud de contexto para mejor memoria
✔️ DeepSeek-R1 admite hasta 128K tokens en longitud de contexto, lo que le permite:
✔️ Mantener conversaciones largas, mejorando la coherencia en interacciones extendidas.
✔️ Analizar documentos extensos, siendo útil para investigación y resúmenes.
✔️ Conservar consistencia lógica en problemas de múltiples pasos.
8. Modelos distillados escalables para diferentes necesidades
✔️ DeepSeek-R1 ofrece versiones distilladas optimizadas para distintos casos de uso:
✔️ Qwen-14B y Qwen-32B → Para un rendimiento eficiente y rentable.
✔️ Llama-70B → Ideal para razonamiento lógico avanzado y programación.
✔️ DeepSeek-R1-Zero → Modelo experimental basado en aprendizaje por refuerzo.
Resumen: Por qué destaca DeepSeek-R1
| Característica | DeepSeek-R1 | Otros modelos de IA |
|---|---|---|
| Razonamiento lógico | Razonamiento avanzado paso a paso. | Capacidad de razonamiento limitada. |
| Eficiencia | Usa MoE para reducir costos. | Activa todos los parámetros, aumentando los costos. |
| Auto-mejora | Usa aprendizaje por refuerzo para mejorar la lógica. | Entrenado solo con datos supervisados. |
| Código abierto | Completamente de código abierto, personalizable. | Propietario, acceso restringido. |
| Relación costo-efectividad | Entrenamiento y precios de API de bajo costo. | Costoso de entrenar y usar. |
| Rendimiento | Iguala o supera a OpenAI en benchmarks. | Alto rendimiento pero costoso. |
DeepSeek-R1 no es solo otro modelo de IA, es una alternativa eficiente en costos, de alto rendimiento y de código abierto para investigadores, empresas y desarrolladores que buscan capacidades avanzadas de razonamiento de IA.
Cómo usar DeepSeek-R1: Acceso web y API
DeepSeek-R1 es accesible a través de dos plataformas principales:
- DeepSeek Chat – Una interfaz basada en web para la interacción directa.
- DeepSeek API – Una opción amigable para desarrolladores para la integración en aplicaciones.
Cada método ofrece ventajas únicas dependiendo de si deseas usar DeepSeek-R1 como un chatbot o integrarlo en un software.
Uso de DeepSeek-R1 en la web: DeepSeek Chat
La plataforma DeepSeek Chat proporciona una forma fácil de interactuar con DeepSeek-R1, similar a ChatGPT.
Pasos para acceder a DeepSeek Chat:
- Visita la plataforma oficial de DeepSeek Chat en deepseek-espanol.chat.
- Regístrate para obtener una cuenta gratuita (requerida para comenzar a usar el servicio).
- Elige entre el modelo DeepSeek-R1 predeterminado o activa DeepSeek-V3 seleccionando.
- Comienza a ingresar tus consultas para el razonamiento lógico, la resolución de problemas o la asistencia en programación.
Características clave de DeepSeek Chat: ✔ Interfaz de usuario simple, accesible a través de navegadores web. ✔ Uso diario gratuito (limitado a 50 mensajes por día en el modo DeepThink). ✔ Razonamiento paso a paso visible en tiempo real. ✔ Opción para cambiar entre DeepSeek-V3 (para chat general) y DeepSeek-R1 (para tareas de razonamiento complejo).
Uso de DeepSeek-R1 a través de API: Integración para desarrolladores
Para empresas, investigadores y desarrolladores, DeepSeek-R1 se puede acceder a través de la API de DeepSeek, que permite una integración perfecta en aplicaciones, sitios web y sistemas de software.
Pasos para usar la API de DeepSeek-R1:
- Regístrate – Visita platform.deepseek.com y crea una cuenta.
- Obtén una clave de API – Después de registrarte, solicita una clave de API para autenticar tu aplicación.
- Selecciona el modelo – Elige entre:
- deepseek-chat (DeepSeek-V3 para conversación general).
- deepseek-reasoner (DeepSeek-R1 para tareas de razonamiento lógico).
- Integra con tu aplicación – La API sigue la estructura de OpenAI, lo que facilita a los desarrolladores cambiar de los modelos GPT a DeepSeek.
- Optimiza para el rendimiento – Ajusta parámetros como la temperatura, los límites de tokens y el diseño de los prompts para obtener los mejores resultados.
Precios y límites de la API
DeepSeek-R1 es significativamente más asequible que los modelos de OpenAI. A continuación se muestra una comparación de costos para el uso de la API:
| Modelo | Longitud del contexto | Tokens CoT máximos | Tokens de salida máximos | Costo de entrada (por 1M de tokens) | Costo de salida (por 1M de tokens) |
|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-chat (V3) | 64K | – | 8K | $0.07 – $0.27 | $1.10 |
| deepseek-reasoner (R1) | 64K | 32K | 8K | $0.14 – $0.55 | $2.19 |
Elegir entre acceso web y API
| Característica | DeepSeek Chat (Web) | API de DeepSeek |
|---|---|---|
| Mejor para | Usuarios casuales, acceso rápido. | Desarrolladores, empresas, investigación. |
| Límite de uso | Gratuito con límites diarios. | Acceso a la API pagado con opciones escalables. |
| Personalización | Sin opciones de personalización. | Completamente personalizable para diferentes aplicaciones. |
| Integración | No se requiere integración. | Se puede integrar en software y servicios. |
Para usuarios cotidianos, la plataforma DeepSeek Chat ofrece una forma sencilla de interactuar con DeepSeek-R1.
Para empresas, desarrolladores y empresas, la API de DeepSeek proporciona una solución escalable y rentable para integrar capacidades de razonamiento basadas en IA en aplicaciones personalizadas.
Precios de DeepSeek-R1: ¿Vale la pena?
Una de las razones más importantes por las que DeepSeek-R1 ha ganado atención es su bajo costo en comparación con otros modelos de IA.
Mientras que gigantes de la IA como OpenAI y Google gastan miles de millones en entrenar sus modelos, DeepSeek ha desarrollado un modelo de razonamiento de alto rendimiento por solo $5.6 millones. Pero, ¿cómo se traduce esto en precios para los usuarios?
Esta sección desglosa el costo de entrenamiento, los precios de la API y la asequibilidad de DeepSeek-R1 en comparación con sus competidores.
Costo de entrenamiento: Una fracción del presupuesto de OpenAI
El costo de entrenar modelos de IA afecta directamente lo costosos que son para los usuarios. Aquí está cómo se compara DeepSeek-R1:
| Modelo | Costo de entrenamiento |
|---|---|
| DeepSeek-R1 | $5.6 millones |
| GPT-4 | Estimado $78 millones |
| Google Gemini | Estimado $191 millones |
| Presupuesto de IA de OpenAI (2023) | $5 mil millones |
Al optimizar los recursos computacionales a través del marco Mixture of Experts (MoE), DeepSeek ha logrado mantener bajos los costos de entrenamiento, convirtiéndolo en uno de los modelos de IA más rentables del mercado.
Precios de la API de DeepSeek-R1 vs. Precios de la API de OpenAI
Para desarrolladores y empresas, los precios de la API son un factor crucial al elegir un modelo de IA. A continuación se muestra una comparación de costos entre DeepSeek-R1 y OpenAI o1:
| Modelo | Costo de entrada (por 1M de tokens) | Costo de salida (por 1M de tokens) |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | $0.14 – $0.55 | $2.19 |
| OpenAI o1 | $10.00 | $60.00 |
DeepSeek-R1 es casi 30 veces más barato que OpenAI o1 en términos de precios de tokens de salida, lo que lo convierte en una alternativa rentable para empresas que necesitan un uso de IA a gran escala.
Acceso gratuito vs. pago: ¿Qué obtienes?
| Característica | DeepSeek Chat (Gratuito) | API de DeepSeek (Pago) |
|---|---|---|
| Límite de uso diario | 50 mensajes en el modo DeepThink | Sin límites (depende del plan de API) |
| Acceso a DeepSeek-R1 | Sí | Sí |
| Personalización | No | Sí |
| Ideal para | Usuarios casuales, tareas a pequeña escala | Empresas, desarrolladores, aplicaciones a gran escala |
Si necesitas acceso ocasional a DeepSeek-R1, la plataforma DeepSeek Chat gratuita es suficiente.
Sin embargo, para aplicaciones empresariales, automatización e integración de IA, la API proporciona escalabilidad ilimitada a un precio asequible.
¿Vale la pena DeepSeek-R1?
✔ Para empresas y desarrolladores: Sí, ofrece alto rendimiento a una fracción del costo de los modelos de OpenAI. ✔ Para usuarios casuales: Sí, la plataforma web gratuita permite el acceso a las capacidades de razonamiento de DeepSeek-R1. ✔ Para investigadores y startups: Absolutamente, el modelo de código abierto proporciona mayor flexibilidad y ahorro de costos.
DeepSeek-R1 demuestra que los modelos de razonamiento de IA de alta calidad no requieren inversiones de miles de millones de dólares, convirtiéndose en una fuerza disruptiva en la industria de la IA.
DeepSeek-R1 vs. DeepSeek-V3: ¿Cuál es la diferencia?
DeepSeek AI ofrece dos modelos principales: DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
Aunque ambos son modelos avanzados de IA, están diseñados para diferentes propósitos. Comprender las diferencias clave entre ellos ayudará a los usuarios a elegir el modelo adecuado para sus necesidades.
Desglose de características: DeepSeek-R1 vs. DeepSeek-V3
| Característica | DeepSeek-R1 | DeepSeek-V3 |
|---|---|---|
| Función principal | Razonamiento, lógica, resolución de problemas | Generación de texto de propósito general |
| Mejor para | Matemáticas, programación, toma de decisiones complejas | Conversaciones, escritura y tareas lingüísticas |
| Enfoque de procesamiento | Razonamiento lógico paso a paso | Predice la siguiente palabra basada en el contexto |
| Arquitectura | Mixture of Experts (MoE) con aprendizaje por refuerzo (RL) | Modelo de lenguaje grande basado en transformadores estándar |
| Eficiencia | Activa 37B parámetros por consulta | Usa todos los parámetros activos para cada consulta |
| Velocidad | Más lento debido al razonamiento complejo | Más rápido para conversaciones generales |
| Longitud del contexto | 128K tokens | 128K tokens |
| Disponibilidad | Acceso gratuito y API | Acceso gratuito y API |
| Mejores casos de uso | Programación, problemas matemáticos, investigación científica | Escritura creativa, aplicaciones de chatbot |
DeepSeek-R1: El modelo para el razonamiento lógico
DeepSeek-R1 está optimizado para la resolución de problemas, el razonamiento avanzado y el procesamiento lógico paso a paso. Es la mejor opción para tareas que requieren:
- Resolución de problemas matemáticos con razonamiento estructurado.
- Asistencia en programación, depuración y optimización de algoritmos.
- Análisis lógico paso a paso para tareas de toma de decisiones.
- Aplicaciones de investigación basadas en IA que requieren análisis profundos.
Sin embargo, es más lento que DeepSeek-V3 porque procesa la información en múltiples pasos antes de dar una respuesta.
DeepSeek-V3: El modelo para la generación de texto general
DeepSeek-V3 está diseñado para conversaciones fluidas y rápidas y generación creativa de texto. Es más adecuado para:
- Escribir artículos, ensayos y creación de contenido.
- Participar en conversaciones naturales como un chatbot.
- Resumir y traducir texto.
- Responder preguntas fácticas basadas en datos de entrenamiento.
A diferencia de DeepSeek-R1, V3 no realiza un razonamiento profundo pero es más rápido y eficiente para tareas basadas en el lenguaje.
¿Qué modelo deberías usar?
- Si necesitas razonamiento lógico, elige DeepSeek-R1.
- Si necesitas respuestas rápidas para escribir o conversar, elige DeepSeek-V3.
- Para tareas complejas de IA, considera combinar ambos modelos según los requisitos.
Ambos modelos se complementan entre sí, con DeepSeek-V3 manejando tareas basadas en texto y DeepSeek-R1 destacándose en desafíos basados en lógica y razonamiento.
Cómo optimizar el uso de IA con DeepSeek-R1
Para maximizar los beneficios de DeepSeek-R1, los usuarios deben seguir las mejores prácticas para indicaciones, ajustes y la integración eficiente del modelo.
A continuación se presentan estrategias clave para optimizar el uso de la IA.
1. Usa indicaciones efectivas para tareas de razonamiento
Dado que DeepSeek-R1 se especializa en razonamiento lógico, crear indicaciones estructuradas mejorará los resultados.
✔ Usa instrucciones paso a paso: «Resuelve x en la ecuación 3x + 5 = 20. Muestra tus pasos.» ✔ Especifica el enfoque de razonamiento: «Explica la lógica detrás de tu respuesta usando principios matemáticos.» ✔ Fomenta la auto-verificación: «Verifica tu respuesta y explica posibles errores.»
Evita indicaciones vagas como «Resuelve esto» sin contexto, ya que pueden llevar a respuestas menos precisas.
2. Aprovecha el razonamiento de Cadena de Pensamiento (CoT)
DeepSeek-R1 procesa la información usando razonamiento en múltiples pasos, lo que hace que las indicaciones de Cadena de Pensamiento (CoT) sean altamente efectivas.
Ejemplo: ❌ Malo: «¿Cuánto es 12 × 24?» ✔ Bueno: «Calcula 12 × 24 paso a paso. Primero, desglósalo en cálculos más pequeños, luego proporciona la respuesta final.»
Al guiar al modelo a pensar lógicamente, aumentas la precisión en la resolución de problemas complejos.
3. Optimiza las llamadas a la API para mayor eficiencia
Para empresas y desarrolladores que usan la API de DeepSeek, optimizar la configuración puede mejorar el rendimiento.
- Establece la temperatura entre 0.5 – 0.7 para mantener un razonamiento coherente.
- Ajusta los tokens máximos para evitar respuestas innecesariamente largas.
- Usa técnicas de almacenamiento en caché para minimizar las llamadas redundantes a la API y reducir costos.
4. Elige el modelo adecuado para tus necesidades
DeepSeek-R1 viene en múltiples versiones, incluidos modelos destilados para diferentes aplicaciones.
| Caso de uso | Mejor modelo |
|---|---|
| Razonamiento avanzado y resolución de problemas | DeepSeek-R1 |
| IA lógica rentable | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B |
| Tareas de IA livianas | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B o 14B |
| Tareas basadas en código y algoritmos | DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B |
5. Combina DeepSeek-R1 con otras herramientas de IA
Dado que DeepSeek-R1 se especializa en razonamiento lógico, combinarlo con DeepSeek-V3 o modelos GPT puede proporcionar una solución de IA más completa.
- Usa DeepSeek-R1 para tareas intensivas en lógica como matemáticas y programación.
- Usa DeepSeek-V3 para conversaciones naturales y escritura creativa.
Este enfoque híbrido asegura alta precisión en el razonamiento mientras se mantiene la flexibilidad en las tareas generales de IA.
Pensamientos finales: ¿Deberías probar DeepSeek-R1?
DeepSeek-R1 es un cambio de juego en los modelos de razonamiento de IA, ofreciendo una alternativa poderosa, rentable y de código abierto a los modelos de OpenAI.
✔ Destaca en razonamiento lógico, resolución de problemas y tareas de programación. ✔ Usa aprendizaje por refuerzo para mejorar la precisión y la auto-mejora. ✔ Es mucho más asequible que los modelos propietarios de OpenAI. ✔ Es completamente de código abierto, permitiendo personalización e investigación avanzada.
Para desarrolladores, empresas e investigadores que buscan una IA que realmente pueda pensar paso a paso, DeepSeek-R1 es una excelente opción.
Aunque puede no ser tan rápido como otros modelos en la generación de texto, su precisión en tareas basadas en el razonamiento lo convierte en un líder de la industria.
Si tu enfoque está en la toma de decisiones complejas, la resolución avanzada de problemas o la investigación basada en IA, DeepSeek-R1 vale la pena intentarlo.