DeepSeek vs ChatGPT vs Gemini 2025: ¿Cuál es el mejor modelo de IA?

Introducción: En 2025, los hablantes de español tienen a su alcance varios asistentes de inteligencia artificial conversacional de última generación: DeepSeek, ChatGPT y Gemini.

Estos modelos de lenguaje (IA conversacionales) pueden ayudar en tareas cotidianas como redactar correos electrónicos, resumir documentos o escribir código de programación.

Sin embargo, elegir ¿cuál es mejor: DeepSeek, ChatGPT o Gemini? no es sencillo, ya que cada uno tiene fortalezas y especializaciones distintas.

En este artículo comparativo analizamos DeepSeek vs ChatGPT vs Gemini 2025 para descubrir qué los diferencia, cómo manejan el español y qué modelo de IA podría ser el más adecuado según tus necesidades.

¿Qué son DeepSeek, ChatGPT y Gemini?

Antes de la comparación, expliquemos brevemente cada modelo:

• ChatGPT: Es el famoso asistente de OpenAI, basado en la familia GPT (Generative Pre-trained Transformer). Lanzado inicialmente en 2022, su versión más avanzada (GPT-4) destacó por su capacidad de entender y generar texto de manera muy natural. ChatGPT es un modelo versátil entrenado con una enorme cantidad de datos de Internet y libros, capaz de sostener conversaciones coherentes, traducir entre idiomas y crear contenido creativo (cuentos, posts, guiones, etc.). En 2025, ChatGPT incorpora funciones multimodales limitadas (puede manejar imágenes mediante GPT-4 Vision, por ejemplo) y plugins para realizar tareas como navegar la web o ejecutar código. Su interfaz es muy intuitiva para el público general, lo que ha contribuido a su popularidad masiva.
• DeepSeek: Es un modelo de IA desarrollado en China (por Hangzhou DeepSeek AI, fundado en 2023) que ha ganado atención global por sus innovaciones técnicas y enfoque abierto. A diferencia de ChatGPT, DeepSeek es open-source, ofreciendo incluso acceso gratuito a sus modelos desde su plataforma oficial. DeepSeek destaca por una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con más de 600 mil millones de parámetros (DeepSeek V3). En la práctica esto le permite activar solo sub-conjuntos de neuronas especializadas para cada consulta, logrando gran eficiencia sin sacrificar rendimiento. DeepSeek está optimizado para tareas técnicas: sobresale en razonamiento matemático y programación, incluso mostrando paso a paso su razonamiento (“chain-of-thought”) en algunos casos. Aunque fue entrenado principalmente en datos en chino e inglés, entiende y responde perfectamente en español gracias a su carácter multilingüe y ya cuenta con miles de usuarios hispanohablantes. Su interfaz, si bien menos pulida visualmente que la de ChatGPT, es funcional y pensada para usuarios técnicos, permitiendo incluso cambiar entre diferentes versiones del modelo.
• Gemini (Google): Es el nuevo gran modelo de Google DeepMind, presentado a finales de 2023 como sucesor de Bard. Gemini fue concebido desde cero para ser multimodal, capaz de procesar no solo texto sino también imágenes, audio e incluso video de forma integrada. Esto significa que con Gemini puedes, por ejemplo, subir una foto y pedir una descripción, o hacer que analice gráficos y tablas. Google ofrece Gemini a través de sus productos (la app Google Gemini, antes conocida como Bard, y servicios en Google Cloud) con una fuerte integración al ecosistema Google – por ejemplo, puede conectarse con Google Maps, Calendar, YouTube, etc., para ofrecer respuestas actualizadas y acciones útiles dentro de esas plataformas. Gemini viene en varios tamaños (Ultra, Pro, Nano) para diferentes usos, pero su versión más potente compite de tú a tú con GPT-4 y DeepSeek en desempeño general. De hecho, Google reportó que Gemini Ultra logró superar por primera vez el rendimiento de expertos humanos en el benchmark académico MMLU con un 90%, demostrando sus capacidades de razonamiento avanzado. En resumen, Gemini es la apuesta de Google por una IA conversacional todoterreno, profundamente conectada a sus servicios y con la ambición de ser la más capaz y generalista de todas

Interfaz del chatbot DeepSeek (ejemplo). DeepSeek permite usar sus modelos (R1 y V3) de forma gratuita y sin registro, respondiendo en español con alta precisión técnica.

Interfaz de ChatGPT de OpenAI. ChatGPT popularizó la IA conversacional con su estilo accesible y su capacidad creativa en múltiples idiomas.

Comparación de modelos de IA: DeepSeek, Gemini y ChatGPT

Ahora sí, veamos DeepSeek vs ChatGPT vs Gemini en los aspectos clave que interesan a los usuarios.

Cada modelo tiene ventajas particulares, por lo que la elección dependerá del uso que quieras darle.

A continuación, comparamos sus características principales:

Como vemos, no hay un ganador absoluto; la elección entre DeepSeek, ChatGPT o Gemini en 2025 dependerá de lo que busques: DeepSeek ofrece potencia técnica y apertura, ChatGPT brinda equilibrio y creatividad lingüística, y Gemini trae integración multimodal y ecosistema.

A continuación, profundizamos en algunas preguntas específicas que muchos usuarios se hacen.

ChatGPT vs DeepSeek en español: diferencias

Para los usuarios hispanohablantes, ¿qué diferencias hay entre usar ChatGPT o DeepSeek en español? En general, ambos entienden perfectamente el idioma español y responden de forma coherente.

Sin embargo, se pueden notar matices:

• Calidad del lenguaje: ChatGPT tiende a producir respuestas en español muy pulidas y naturales, aprovechando su entrenamiento masivo multilingüe. Es muy bueno adaptando el tono o nivel de formalidad según se le pida, y conoce expresiones idiomáticas locales. DeepSeek también responde en un español correcto (neutro), pero su estilo por defecto es más directo y factual. Por ejemplo, para una pregunta abierta, ChatGPT quizá ofrezca un texto elaborado con introducción y conclusión, mientras DeepSeek podría dar una respuesta más escueta y técnica. Esto se debe a que ChatGPT fue optimizado para tener conversaciones más humanizadas, mientras DeepSeek apunta a la precisión sobre la floritura. Aún así, la diferencia no es abismal; DeepSeek ha sido probado por miles de hispanohablantes con resultados sólidos, y si prefieres concisión podría incluso gustarte más.
• Traducción y multi-idioma: ChatGPT destaca en traducción entre español e inglés (y otros idiomas), a menudo clava el contexto cultural de frases hechas. DeepSeek entiende varios idiomas pero originalmente se enfocó en chino/inglés, por lo que en traducciones complejas o idiomas menos comunes, ChatGPT podría rendir mejor. No obstante, para español-inglés específicamente, DeepSeek cumple adecuadamente; solo en casos muy matizados (p. ej. traducir poesía o jerga muy coloquial) ChatGPT tendría ventaja gracias a su entrenamiento más amplio en textos de todo tipo.
• Disponibilidad y coste en español: Aquí DeepSeek brilla: es gratuito y sin límites para usar en español, lo cual es una gran ventaja si no quieres pagar ChatGPT Plus. Además, al no requerir registro, no hay fricción para usarlo en español las veces que quieras. ChatGPT en su versión gratuita también permite consultas en español ilimitadas, pero estás restringido al modelo básico (menos capaz) y puede haber colas en horas pico. En cambio, con DeepSeek obtienes su modelo más potente sin pagar. Por otro lado, la comunidad y soporte de ChatGPT en español es más amplia (foros, guías, etc.), mientras que DeepSeek al ser más nuevo tiene menos contenido de terceros en español por ahora.

En resumen, ChatGPT vs DeepSeek en español: ChatGPT ofrece una experiencia lingüística más refinada y flexible, ideal para contenido creativo o conversacional en nuestro idioma, mientras DeepSeek ofrece gratis una potencia bruta similar a GPT-4 para tareas en español más técnicas o donde la economía es clave.

Muchos usuarios pueden incluso usar ambos según la situación: DeepSeek para procesar texto largo o código, y ChatGPT para pulir la redacción final.

Gemini (Google) vs DeepSeek: rendimiento y precisión

Google Gemini y DeepSeek son dos de los modelos más avanzados de 2025, y es natural compararlos en rendimiento y precisión.

Ambos han impresionado en benchmarks: DeepSeek-R1 demostró rendimiento comparable a GPT-4 en muchas pruebas pese a costar una fracción en entrenamiento, y Gemini Ultra ha reclamado incluso superar algunos récords académicos.

Veamos algunos puntos:

• Razonamiento matemático y lógico: DeepSeek tiene una ligera ventaja comprobada en resolución de problemas matemáticos y de programación. En el benchmark MATH, alcanzó ~97% de aciertos vs ~75% de ChatGPT-4, y obtuvo un percentil 98 en evaluación de programación (HumanEval). Esto indica un nivel altísimo de precisión en cálculos y lógica paso a paso. Gemini, por su parte, también fue entrenado para pensar con más profundidad antes de responder preguntas difíciles, y Google afirma que es especialmente bueno explicando razonamientos complejos de matemáticas y ciencias. De hecho, Gemini Ultra superó a modelos previos y humanos en MMLU (que incluye matemáticas) con un 90%. Probablemente Gemini y DeepSeek estén parejos en capacidades matemáticas, con DeepSeek quizás liderando en mostrar el procedimiento (puede ofrecer su “cadena de pensamiento”) y Gemini apoyándose en su entrenamiento multimodal y recursos como AlphaCode para lógica y código. En situaciones prácticas, ambos son excelentes resolviendo desde integrales hasta bugs de código, pero DeepSeek puede ser más consistente y explícito en cada paso, algo valioso para aprendizaje o depuración.
• Conocimiento y datos actualizados: Aquí hay diferencias. Gemini, al tener integración con Google Search, puede buscar información actual en la web cuando formula respuestas (similar a cómo Bard funcionaba). Esto significa que en preguntas de cultura general o eventos recientes, Gemini puede ofrecer respuestas más actualizadas o con referencias. DeepSeek no tiene de base conexión a internet en su demo estándar (aunque es posible habilitar cierta navegación web en versiones custom). Se basa en su entrenamiento (hasta 2024 aprox.) y datos proporcionados por el usuario. Por ello, en precisión factual sobre hechos actuales, Gemini tiene ventaja potencial. Sin embargo, hay que señalar que Gemini ha mostrado a veces lapsos de precisión incluso con esa ventaja, posiblemente por sintetizar información de múltiples fuentes con calidad variable. DeepSeek, si bien no “sabe” del mundo más allá de su entrenamiento, responde con mucha precisión en dominios técnicos cerrados y rara vez divaga si la pregunta es objetiva. En resumen: DeepSeek es muy preciso en temas científico-técnicos (donde aplica lógica y conocimiento entrenado), mientras que Gemini es muy capaz en temas de conocimiento general y búsqueda, aunque hay que verificar sus afirmaciones si la exactitud es crítica.
• Robustez y consistencia: DeepSeek se ha ganado reputación de ser confiable y estable en sus dominios fuertes. Su enfoque open-source también permite que la comunidad inspeccione y mejore aspectos, aumentando la confianza. Gemini, al ser más nuevo y propietario, aún está en evaluación de la comunidad técnica. En benchmarks internos de Google, Gemini Ultra superó en 30 de 32 tareas a los mejores modelos anteriores, lo que habla de un desempeño global impresionante. No obstante, en escenarios no cubiertos por benchmarks, habrá que ver. Un punto destacable: DeepSeek fue entrenado de forma mucho más eficiente (usando distillation de modelos existentes según reportes), lo que demuestra su ingeniería astuta, pero también generó debates sobre cuánto de su conocimiento proviene de ChatGPT u otros modelos. Esto no afecta directamente la precisión, pero es contexto relevante en la comparación de sus orígenes.

En conclusión, Gemini vs DeepSeek en rendimiento: ambos son titanes de la IA.

DeepSeek posiblemente tenga una ventaja en precisión para problemas estructurados de lógica, código y matemáticas, ofreciendo respuestas concisas y correctas.

Gemini aporta un rendimiento integral sobresaliente (muy bueno en todas las áreas, con puntos extra en multimodalidad) y el respaldo de Google para información y servicios en tiempo real.

Para un usuario técnico que valora exactitud, DeepSeek es una opción fenomenal; para uno que necesite versatilidad y datos actualizados, Gemini podría brillar más.

¿Qué IA tiene mejor contexto en español?

Esta pregunta puede interpretarse de dos formas: ¿qué modelo maneja mejor el contexto conversacional en español (seguir el hilo, entender matices anteriores), o cuál ofrece mayor capacidad de contexto (longitud de conversación/documentos) en nuestro idioma.

• En cuanto a mantener el contexto de la conversación, los tres modelos funcionan muy bien. ChatGPT está diseñado para recordar lo dicho anteriormente y responder de forma coherente, incluso si la charla se alarga varias interacciones (dentro de los límites de memoria). Gemini igualmente mantiene conversaciones extensas sin perder el norte, y su integración con las herramientas Google le permite hasta recordar preferencias o detalles que mencionaste (por ejemplo, si en la charla le diste cierta información personal, puede usarla más adelante de manera útil). DeepSeek, gracias a su entrenamiento con técnica de reinforcement learning para mantener cadenas lógicas, también sigue el contexto de manera lógica y consistente. No obstante, en términos de fineza lingüística contextual, ChatGPT podría tener la ligera ventaja por haber sido afinado específicamente para diálogos naturales con humanos, captando mejor ironías, cambios de tema sutiles o referencias implícitas en español. Aun así, la diferencia es pequeña; ninguno de los tres te va a decepcionar en mantener una charla coherente en español.
• En cuanto a la capacidad de contexto (memoria de largo plazo), la tabla comparativa deja claro el panorama: Gemini soporta hasta ~2 millones de tokens en ciertas versiones, lo cual es abrumadoramente más que los ~128K tokens de DeepSeek y ChatGPT (GPT-4 turbo). En términos prácticos, 128K tokens ya equivalen a ~80,000 palabras, que es muchísimo (unas 200 páginas de texto); DeepSeek y ChatGPT ya permiten análisis de documentos extensos en español, como por ejemplo alimentarles un libro entero para que lo resuman o comparar varios informes largos a la vez. Por su parte, llegar a 2 millones de tokens con Gemini sería como meter varios libros o toda la Wikipedia en español de golpe. Hoy en día pocos usuarios necesitarán tanto, pero esta holgura asegura que Gemini puede absorber contextos enormes en español (piensa en analizar las transcripciones completas de una serie de podcasts, o todo un archivo histórico). Así que si hablamos de quién tiene mejor contexto, estrictamente Gemini lleva la corona por capacidad máxima. DeepSeek y ChatGPT no se quedan atrás y con 128K tokens ya están en la élite (recordemos que hasta hace poco ChatGPT solo tenía 32K máximo y la mayoría de modelos ni 8K).

En resumen, en español todos mantienen bien la continuidad conversacional, pero Gemini ofrece la mayor ventana de contexto para manejar información masiva en nuestro idioma, seguido de cerca por DeepSeek/ChatGPT con contextos igualmente muy amplios que cubrirán el 99% de los casos de uso normales.

DeepSeek gratis: ¿merece la pena?

¡Sí! Una de las ventajas más llamativas de DeepSeek es que actualmente ofrece su modelo de alta gama de forma gratuita y abierta al público general.

Esto rompe el esquema típico donde los modelos más potentes suelen estar tras subscripción o pago por uso.

Veamos por qué DeepSeek gratis sí merece la pena probarlo:

• Accesibilidad a nivel GPT-4 sin costo: DeepSeek V3 y R1 entregan un rendimiento comparable a modelos como GPT-4 en muchas tareas, por lo que poder usarlos libremente significa acceder a IA de primer nivel sin pagar. Por ejemplo, usuarios que no pueden costear ChatGPT Plus (o API de OpenAI) pueden recurrir a DeepSeek para obtener ayuda en proyectos de programación, estudios o creación de contenido con una calidad altísima. Esto democratiza el acceso a la IA avanzada. Ya se ha visto que DeepSeek R1 logró resultados casi al nivel de GPT-4o de OpenAI gastando solo ~$6 millones en entrenamiento, lo que sugiere que no es un “GPT-4 barato” de mala calidad, sino un contendiente serio desarrollado de manera eficiente.
• Sin limitaciones fuertes: La plataforma oficial de DeepSeek no impone límites duros de mensajes por día ni tiempos de espera, a diferencia de otros servicios gratuitos. Tampoco exige registro ni verificación, cuidando la privacidad del usuario. Esto significa que puedes chatear con DeepSeek tanto como necesites. Cabe destacar que, al ser gratis, si la demanda crece mucho podría haber cierta lentitud o colas, pero hasta ahora la experiencia reportada es positiva y estable.
• ¿A cambio de qué? Siempre que algo es gratuito surge la pregunta de cómo se sostiene. DeepSeek es de código abierto, y muchos de sus usuarios incluso pueden ejecutarlo localmente, así que en ese sentido no hay letra pequeña: no te mostrará anuncios, ni vende tus datos (de hecho, puedes auto-hospedarte y no enviar dato alguno a servidores externos). Eso sí, si usas la versión web tus datos pasan por sus servidores en China, lo cual puede ser una consideración para empresas o información sensible. No es que sea inseguro automáticamente, pero es bueno saberlo. En cualquier caso, para la mayoría de personas que solo quieren usar una IA poderosa sin pagar, DeepSeek gratis es una bendición.
• Calidad vs coste: Muchos se preguntan si la calidad de DeepSeek gratuito alcanza a la de ChatGPT de pago. En tareas concretas como matemáticas y código, incluso la supera. En generación de texto creativo, ChatGPT puede que siga un poco arriba, pero DeepSeek no se queda lejos y mejora con cada versión. Considerando que es gratis, definitivamente vale la pena darle una oportunidad. Es recomendable usarlo en su fuerte: por ejemplo, si tienes que analizar un documento extenso en español, DeepSeek puede tragárselo completo (gracias a sus 128K tokens de contexto) y resumirlo mejor que ChatGPT gratuito. Y si necesitas redactar algo con tono muy humano, podrías luego pulir con ChatGPT si lo deseas. En resumen, DeepSeek maximiza el valor obtenido por cero euros.

Consejo: Aprovecha que tanto DeepSeek como ChatGPT tienen opciones gratuitas y úsals de manera complementaria.

¡No hay regla que diga que debes casarte con un solo chatbot! Por ejemplo, puedes generar ideas con ChatGPT en español (que es muy creativo) y luego pasar las mejores al DeepSeek para que las desarrolle con más datos o viceversa.

Lo importante es que, con un poco de ingenio, hoy los hispanohablantes disponemos de un abanico de asistentes de IA increíbles sin gastar nada.

Análisis técnico: arquitectura y rendimiento

En esta sección final, dirigimos la vista a los detalles técnicos de cada modelo – su arquitectura interna y rendimiento en sentido estricto – para los lectores más expertos o curiosos.

Aunque ya tocamos varios puntos, aquí profundizamos en cómo están construidos DeepSeek, ChatGPT y Gemini, y qué implicaciones tiene esto en su funcionamiento.

1. Arquitectura interna:

• DeepSeek: Implementa una arquitectura de Mixture-of-Experts (MoE) a gran escala. Esto significa que en lugar de un único gigante modelo densamente conectado, DeepSeek cuenta con muchos expertos (sub-modelos especializados) y un enrutador que decide cuáles activar para cada consulta. En DeepSeek V3 hablamos de ~671 mil millones de parámetros en total, pero solo una fracción se usa en cada respuesta. Este enfoque le permite ser mucho más eficiente computacionalmente: en vez de encender 671B parámetros siempre (lo que cuesta memoria y tiempo), en una pregunta sobre, digamos, código Python, activará los expertos especializados en programación y quizás algo de lógica matemática, obteniendo resultados rápidos y precisos sin tener que pasar por cada “neurona” que sabe de otros temas. Esta es una diferencia crucial frente a ChatGPT, que es un modelo denso donde todos sus ~1.8 billones de parámetros se ajustan para cualquier pregunta. Como resultado, DeepSeek entrenó con mucho menos costo (~5.5 a 6 millones de dólares) y hardware (2,048 GPUs H800 por 55 días), comparado con decenas o cientos de millones que costó GPT-4. La MoE no es trivial de implementar, pero DeepSeek demostró que bien orquestada puede dar rendimiento de estado del arte con recursos moderados. Un contra de la MoE puede ser la complejidad: asegurar que los expertos no se “solapen” demasiado en conocimiento y que el enrutamiento sea óptimo es todo un reto de investigación. Hasta ahora les ha funcionado, a juzgar por los resultados.
• ChatGPT (GPT-4): Utiliza la arquitectura Transformer densa clásica pero a una escala colosal (se estima 1.8 trillones de parámetros). OpenAI no revela la cifra exacta ni los detalles, pero sabemos que GPT-4 es un modelo unificado que abarca todo tipo de contenidos. Para lograr su entrenamiento, probablemente usaron miles de GPUs durante meses, con un costo enorme (estimados entre $50-$100 millones). Además, aplican técnicas de fine-tuning con refuerzo humano (RLHF) para que las respuestas sean más útiles y alineadas a lo que espera el usuario. Esto implica que tras el pre-entrenamiento masivo, hubo una etapa donde evaluadores humanos conversaron con el modelo y calificaron/ajustaron sus salidas para mejorar calidad conversacional. El resultado es un modelo muy generalista, capaz de alto desempeño en prácticamente cualquier tarea de lenguaje (cuenta con conocimiento amplio del mundo, varios idiomas, habilidades lógicas decentes, algo de capacidades visuales, etc. en un solo paquete). La ventaja de un modelo denso así es que todos sus parámetros pueden colaborar en cualquier respuesta, potencialmente capturando interrelaciones complejas (por ejemplo, incluso si le preguntas algo técnico, puede incorporar un estilo creativo porque esa “parte” también está dentro del mismo modelo). La desventaja es el costo computacional: cada consulta requiere cargar y procesar toda esa red gigantesca. Por eso GPT-4 es más lento y caro de ejecutar. OpenAI mitigó esto sacando versiones más pequeñas (GPT-3.5 turbo, GPT-4 “mini” quizá) para uso cotidiano, y reservando el grande para cuando hace falta. En suma, la arquitectura de ChatGPT prioriza el rendimiento consistente y versátil, a cambio de recursos elevados.
• Gemini: Es igualmente un Transformer, pero diseñado desde inicio para ser multimodal. Según Google DeepMind, Gemini fue pre-entrenado simultáneamente con texto, código, imágenes, audio y videos. Esto es distinto a GPT-4, que primero se entrenó con texto y luego se le añadieron habilidades visuales; en Gemini todo está integrado de base. La arquitectura de Gemini también es escalable: Google lanzó Gemini en tres tamaños (Ultra, Pro, Nano), que comparten la misma “familia” pero ajustados a diferentes entornos (desde correr en móvil hasta en supercomputadoras). Técnicamente, esto sugiere que Gemini Ultra podría tener más de un trillón de parámetros, acercándose o superando a GPT-4, mientras que Gemini Nano quizás unos pocos millardos para correr en dispositivos. Implementar un modelo así implicó juntar los logros de Google Brain (en lenguaje) con DeepMind (en razonamiento y multimodalidad). De hecho, Demis Hassabis (CEO de DeepMind) indicó que Gemini fue uno de los mayores esfuerzos científicos y de ingeniería de la compañía. Un aspecto innovador es que Gemini puede ejecutar ciertas partes de sí mismo de forma eficiente en distintos entornos – por ejemplo, podría usar menos parámetros cuando corre en tu smartphone pero delegar tareas más pesadas a la nube de forma transparente. También fue entrenado para ser más flexible y eficiente, con miras a aplicaciones prácticas variadas. En cuanto a rendimiento, internamente reportan que Gemini Ultra logró resultados SOTA (state-of-the-art) en 30 de 32 benchmarks estandarizados, incluyendo visión, audio, lenguaje y código. Esto indica que su arquitectura logra sinergia entre modalidades: por ejemplo, entender una imagen puede ayudarle a razonar mejor en texto, etc. En suma, la arquitectura de Gemini es la de un modelo generalista multimodal a gran escala, con optimizaciones para integrarse en la infraestructura Google.

2. Rendimiento comparativo en benchmarks:

Los números de algunos benchmarks nos ayudan a cuantificar lo anterior:

• En el benchmark de conocimiento general MMLU (preguntas de múltiples áreas), ChatGPT-4 obtuvo ~88.3%, DeepSeek R1 ~90.8%, y Gemini Ultra ~90.0%. Es decir, DeepSeek y Gemini ya están nivelados o ligeramente por encima de GPT-4 en conocimiento multitarea, lo cual es impresionante. De hecho, Gemini Ultra fue el primero en sobrepasar a expertos humanos en esa prueba, y DeepSeek R1 estando tan cerca sugiere que ambos son extremadamente capaces en preguntas de historia, ciencia, etc.
• En matemáticas avanzadas (benchmark MATH o similares), DeepSeek sobresale con ~97%, mientras GPT-4 andaba ~75%. No tenemos el número exacto de Gemini en MATH, pero dado que su enfoque fue mejorar razonamiento deliberativo, es de esperar que esté también por encima de GPT-4, quizás cercano a DeepSeek. Google mencionó que Gemini es especialmente bueno explicando su razonamiento en matemáticas complejas, lo que sugiere un rendimiento alto también.
• En programación (coding), DeepSeek alcanzó percentil 98 en HumanEval, y ChatGPT ~93 percentile. DeepSeek incluso lanza una versión orientada a código (DeepSeek-Coder) con 236B parámetros. Gemini Ultra también “excel in coding benchmarks” según Google. Así que en código, los tres pueden ayudar mucho, pero DeepSeek tiene un ligero edge en score hasta ahora, lo cual coincide con su énfasis en esa área.
• En multimodalidad, no hay comparación directa porque ni GPT-4 (público) ni DeepSeek manejan audio/vídeo nativamente. Gemini Ultra sin embargo superó a GPT-4V (la versión visual de GPT-4) en varios benchmarks de imagen y contenido audiovisual, incluso sin usar trucos como OCR externo. Esto confirma que Gemini es actualmente el líder en tareas multimodales, pudiendo entender imágenes complejas mejor que nadie y generar descripciones más precisas. Para un desarrollador o empresa que necesite IA en vision o audio, Gemini lleva ventaja.

En conclusión en rendimiento técnico: DeepSeek demuestra un rendimiento sorprendentemente elevado dado su menor coste, brillando en lógica, código y manteniéndose a la par en conocimiento general.

ChatGPT (GPT-4) sigue siendo un referente equilibrado, fuerte en todo aunque ya no el #1 en cada métrica.

Gemini emergió como un competidor muy potente, reclamando el podio en varias categorías especialmente gracias a su multimodalidad integrada y al poder de Google para refinarlo en múltiples benchmarks.

Estamos presenciando en 2025 una convergencia donde varios modelos están en la cima del desempeño, diferenciándose más por filosofía y ecosistema que por falta de capacidad.

3. Perspectivas a futuro: Técnicamente, la competencia entre estos modelos empuja avances rápidos. OpenAI trabaja en GPT-5 (posiblemente con más modalidades y eficiencia); DeepSeek continuará optimizando su arquitectura (tal vez ampliando contexto aún más o sumando más idiomas y multimodalidad básica), y Google con Gemini planea extender capacidades de memoria a largo plazo y planificación en futuras versiones. Un aspecto interesante es que DeepSeek al ser abierto podría influir en la comunidad investigadora más que los otros (ya hay forks y distros de DeepSeek adaptados, e.g. modelos más pequeños con el reasoning multilingüe). Por otro lado, Gemini cuenta con recursos únicos (como datos de YouTube, etc.) para seguir mejorando en áreas donde otros no llegan. En rendimiento puro, veremos mejoras incrementales, pero es probable que el enfoque pase de “¿quién es más listo en un test?” a “¿quién se integra mejor en nuestras vidas?”. Allí la arquitectura jugará un rol: ChatGPT añade plugins, Gemini se mete en tu smartphone y DeepSeek se instala en tu servidor local… El ganador técnico será quien logre equilibrio entre poder bruto, eficiencia y utilidad práctica.

Conclusión

En última instancia, DeepSeek, ChatGPT y Gemini en 2025 representan la vanguardia de la IA conversacional, cada uno con su sabor especial.

No hay un mejor modelo absoluto para todos los casos – más bien, hay un modelo más adecuado para cada necesidad:

• Si buscas potencia técnica gratuita, capacidad de analizar muchísimo texto o código y valoras el código abierto, DeepSeek es una opción que merece la pena sin duda. Es el aliado de desarrolladores, investigadores y curiosos que quieran exprimir una IA al máximo sin pagar, y además con excelente rendimiento en español.
• Si prefieres un asistente versátil y creativo, que escriba con soltura, adapte tonos, te ayude en cualquier tema y tenga detrás la madurez de OpenAI, ChatGPT sigue siendo el “comodín” ideal. Su desempeño en español es sobresaliente y como asistente general conversacional aún es difícil de superar en naturalidad. Para estudiantes, creadores de contenido y usos cotidianos, ChatGPT es confiable y fácil de usar.
• Si lo tuyo es estar en el ecosistema Google o necesitas una IA que combine texto con imágenes, audio o video, Gemini brilla. Sus integraciones te ahorrarán tiempo si ya usas Google Apps, y su multimodalidad abre posibilidades nuevas (por ejemplo, analizar una foto y charlar sobre ella en español fluidamente). Además, promete ser una plataforma en expansión dentro de todos los productos Google, así que puede volverse omnipresente de forma conveniente.

En conclusión, la elección entre DeepSeek vs ChatGPT vs Gemini dependerá de tus prioridades:

¿Precisas más contexto, más creatividad o más integración?

La buena noticia es que no tienes que quedarte con la duda – todos cuentan con opciones de acceso (muchas gratis), así que ¡pruébalos! Muchos usuarios encuentran útil combinar herramientas, aprovechando lo mejor de cada una.

Lo cierto es que estamos en una era donde los modelos de lenguaje IA son compañeros accesibles para los hispanohablantes, y con DeepSeek, ChatGPT y Gemini tenemos un trío de lujo.

Cada uno “es mejor” en su terreno, pero los tres merecen estar entre los primeros resultados del motor de búsqueda de Google… y, más importante, pueden ayudarte a ti en tus proyectos de formas complementarias.

La competencia entre ellos solo hará que veamos IA más inteligentes y útiles en el futuro próximo.

¡Bienvenido sea este avance para todos los hablantes de español!