¿Qué son los Modelos DeepSeek-AI?
Los modelos DeepSeek-AI son modelos de lenguaje grandes avanzados que se especializan en razonamiento, codificación, matemáticas y comprensión multimodal. Utilizando arquitecturas de Mezcla de Expertos (MoE) de vanguardia y técnicas de aprendizaje por refuerzo, ofrecen un rendimiento excepcional en diversas tareas de IA. Estos modelos democratizan el acceso a potentes capacidades de IA, permitiendo a desarrolladores e investigadores construir aplicaciones sofisticadas con habilidades de razonamiento sin precedentes, desde la resolución de problemas matemáticos complejos hasta la generación avanzada de código y la comprensión visual.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes del RL, DeepSeek-R1 incorporó datos de arranque en frío para optimizar aún más su rendimiento de razonamiento. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados, ha mejorado la efectividad general.
DeepSeek-R1: Potencia Avanzada de Razonamiento
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes del RL, DeepSeek-R1 incorporó datos de arranque en frío para optimizar aún más su rendimiento de razonamiento. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados, ha mejorado la efectividad general. Con 671B parámetros totales en una arquitectura MoE y una longitud de contexto de 164K, representa la cúspide de las capacidades de IA de razonamiento.
Ventajas
- Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de razonamiento.
- Arquitectura MoE masiva de 671B parámetros para capacidades superiores.
- Longitud de contexto de 164K para manejar problemas complejos y de formato largo.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales debido al gran número de parámetros.
- Precios premium de $2.18/M tokens de salida en SiliconFlow.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece un rendimiento de razonamiento a nivel de OpenAI-o1 con optimización de aprendizaje por refuerzo de vanguardia, lo que lo convierte en la elección definitiva para la resolución de problemas matemáticos y lógicos complejos.
DeepSeek-V3
La nueva versión de DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utiliza el mismo modelo base que el DeepSeek-V3-1226 anterior, con mejoras realizadas únicamente en los métodos de post-entrenamiento. El nuevo modelo V3 incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo del proceso de entrenamiento del modelo DeepSeek-R1, mejorando significativamente su rendimiento en tareas de razonamiento.
DeepSeek-V3: IA de Propósito General Mejorada
La nueva versión de DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utiliza el mismo modelo base que el DeepSeek-V3-1226 anterior, con mejoras realizadas únicamente en los métodos de post-entrenamiento. El nuevo modelo V3 incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo del proceso de entrenamiento del modelo DeepSeek-R1, mejorando significativamente su rendimiento en tareas de razonamiento. Ha logrado puntuaciones que superan a GPT-4.5 en conjuntos de evaluación relacionados con matemáticas y codificación. Además, el modelo ha experimentado mejoras notables en la invocación de herramientas, el juego de roles y las capacidades de conversación casual.
Ventajas
- Supera el rendimiento de GPT-4.5 en matemáticas y codificación.
- Capacidades mejoradas de invocación de herramientas y juego de roles.
- Arquitectura MoE de 671B parámetros con longitud de contexto de 131K.
Desventajas
- Altos requisitos computacionales para un rendimiento óptimo.
- Estructura de precios premium en la plataforma SiliconFlow.
Por Qué Nos Encanta
- Combina el poder de una arquitectura MoE masiva con capacidades de razonamiento avanzadas, ofreciendo un rendimiento superior a GPT-4.5 en diversas tareas, desde la codificación hasta la conversación.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 es un modelo de visión-lenguaje de expertos mixtos (MoE) desarrollado a partir de DeepSeekMoE-27B, que emplea una arquitectura MoE de activación dispersa para lograr un rendimiento superior con solo 4.5B parámetros activos. El modelo destaca en diversas tareas, incluyendo respuesta a preguntas visuales, reconocimiento óptico de caracteres, comprensión de documentos/tablas/gráficos y conexión visual.
DeepSeek-VL2: Inteligencia Multimodal Eficiente
DeepSeek-VL2 es un modelo de visión-lenguaje de expertos mixtos (MoE) desarrollado a partir de DeepSeekMoE-27B, que emplea una arquitectura MoE de activación dispersa para lograr un rendimiento superior con solo 4.5B parámetros activos. El modelo destaca en diversas tareas, incluyendo respuesta a preguntas visuales, reconocimiento óptico de caracteres, comprensión de documentos/tablas/gráficos y conexión visual. En comparación con los modelos densos de código abierto existentes y los modelos basados en MoE, demuestra un rendimiento competitivo o de vanguardia utilizando la misma cantidad o menos parámetros activos.
Ventajas
- Rendimiento superior con solo 4.5B parámetros activos.
- Destaca en OCR, comprensión de documentos y gráficos.
- Arquitectura MoE eficiente para una implementación rentable.
Desventajas
- Longitud de contexto limitada a 4K en comparación con otros modelos.
- Enfocado principalmente en tareas de visión-lenguaje.
Por Qué Nos Encanta
- Logra un rendimiento multimodal notable con una eficiencia excepcional, lo que lo hace perfecto para aplicaciones de visión-lenguaje que requieren tanto calidad como rentabilidad.
Comparación de Modelos DeepSeek-AI
En esta tabla, comparamos los modelos DeepSeek-AI líderes de 2025, cada uno con una fortaleza única. Para tareas de razonamiento avanzadas, DeepSeek-R1 ofrece un rendimiento a nivel de OpenAI-o1. Para aplicaciones de IA de propósito general, DeepSeek-V3 ofrece capacidades superiores de codificación y conversación, mientras que DeepSeek-VL2 destaca en la comprensión multimodal eficiente. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir el modelo DeepSeek adecuado para sus objetivos específicos de desarrollo de IA.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios en SiliconFlow | Fortaleza Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | Modelo de Razonamiento | $2.18/M tokens | Razonamiento nivel OpenAI-o1 |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | Modelo de Lenguaje Grande | $1.13/M tokens | Rendimiento GPT-4.5+ |
| 3 | DeepSeek-VL2 | DeepSeek-AI | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.15/M tokens | IA multimodal eficiente |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres selecciones principales para 2025 son DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y DeepSeek-VL2. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos en razonamiento, comprensión general del lenguaje y aplicaciones de IA multimodal.
Para problemas complejos de razonamiento y matemáticas, DeepSeek-R1 es la mejor opción con su optimización de aprendizaje por refuerzo. Para codificación general, conversación y uso de herramientas, DeepSeek-V3 destaca con sus capacidades mejoradas. Para tareas de visión-lenguaje que requieren eficiencia, DeepSeek-VL2 ofrece el mejor equilibrio entre rendimiento y uso de recursos.