DeepSeek (DeepSeek Inc.)
DeepSeek es una empresa china de IA que ha desarrollado una serie de modelos de lenguaje (LLM) de código abierto diseñados para rivalizar con contrapartes occidentales a una fracción del costo. Sus modelos son particularmente fuertes en tareas de programación y razonamiento, lo que los hace populares entre desarrolladores e investigadores.
Creador y Año de Lanzamiento
- Creador: DeepSeek Inc.
- Disponibilidad pública inicial: 2023 (empresa), 2024–2025 (modelos)
- Ecosistema: Publicaciones abiertas, Hugging Face, integraciones en apps y asistentes
Capacidades Clave (para desarrolladores)
- Razonamiento avanzado (R1) con RL para resolución de problemas.
- MoE (V3/V3.1) con MLA para entrenamiento eficiente y estable.
- Especialización en código (Coder-V2) en 338 lenguajes; generación y explicación sólidas.
- Contexto largo hasta ~128K tokens (según variante).
- Uso de herramientas y modos híbridos “pensante/rápido” (V3.1).
Pros
- Precio/rendimiento sobresaliente y accesibilidad.
- Apertura y transparencia (licencias MIT en muchas versiones).
- Coding y razonamiento competitivos frente a modelos cerrados líderes.
Contras
- Gobernanza: censura y residencia de datos en China continental.
- Soporte enterprise más ligero que ofertas totalmente gestionadas.
- Riesgos de seguridad/sesgo en contextos multilingües o adversarios.
Diferenciadores Clave
- Publicaciones abiertas y disponibilidad comunitaria en Hugging Face.
- Arquitectura híbrida que equilibra razonamiento profundo e inferencia rápida.
- Variantes Coder muy competitivas en programación.
Comparaciones y Cuándo Elegir DeepSeek
- DeepSeek vs GPT-5: Elige DeepSeek para despliegues sensibles a costo y control local; GPT-5 para cumplimiento enterprise, seguridad y ecosistema Microsoft.
- DeepSeek vs Claude: DeepSeek prioriza costo/apertura; Claude prioriza alineación y UX pulida.
- DeepSeek vs Grok: Grok se enfoca en integraciones en tiempo real con X/Tesla; DeepSeek es mejor para investigación abierta, asistentes de código y opciones self-hosted.
- DeepSeek vs Gemini: Gemini para multimodalidad nativa de Google; DeepSeek para alternativas abiertas con buen coding.
Arquitectura y Evolución de Versiones
- DeepSeek R1 (2025): centrado en razonamiento, entrenado con RL.
- DeepSeek V3 (2024): MoE (671B total, 37B activos), MLA.
- DeepSeek V3.1: Híbrido pensante/rápido; herramientas; 128K contexto.
- DeepSeek-Coder-V2: Programación; 338 lenguajes; 128K contexto; benchmarks sólidos de coding/matemáticas.
Benchmarks, Ventana de Contexto y Precios
- Benchmarks: Resultados fuertes en código/matemáticas; algunas variantes superan GPT-4-Turbo en tareas específicas.
- Contexto: hasta ~128K tokens (según variante).
- Precios: Muy competitivos en APIs; checkpoints abiertos permiten self-hosting para reducir costos.
Variantes y Uso Recomendado
| Variante | Ideal para |
|---|---|
| R1 | Tareas de alto razonamiento (matemáticas, planificación, diagnósticos) |
| V3/V3.1 | Apps eficientes, de contexto largo y con herramientas |
| Coder-V2 | Asistentes de programación y repos multilenguaje |
Consejos Prácticos
- Comienza con checkpoints abiertos; evalúa APIs hospedadas para latencia/escala.
- Añade gobernanza: filtros de contenido, privacidad y auditorías de sesgo.
- Para código usa Coder-V2; para planificación/análisis, evalúa R1 o V3.1.
Recursos Oficiales
- Sitio: DeepSeek
- Modelos: DeepSeek en Hugging Face
- Código/Updates: DeepSeek GitHub
