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Índice

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Obtenga una comparación detallada de los modelos de lenguaje de IA GPT-4o de OpenAI y DeepSeek-V3 de DeepSeek , incluidas las características del modelo, el precio de los tokens, los costos de la API, los puntos de referencia de rendimiento y las capacidades del mundo real para ayudarlo a elegir el LLM adecuado para sus necesidades.

El último modelo GPT-4o, proporcionado por OpenAI, presenta una ventana de contexto de 128 000 tokens y admite la generación de hasta 16 400 tokens por solicitud. Se lanzó el 6 de agosto de 2024, con un límite de conocimiento a partir de octubre de 2023. El modelo está disponible a través de la API de OpenAI y puede generar empíricamente 77,4 tokens por segundo. La entrada cuesta 2,50 USD por millón de tokens y la salida cuesta 10 USD por millón de tokens.

DeepSeek-V3 es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) de código abierto con 671 000 millones de parámetros y 37 000 millones de parámetros activados por token. Cuenta con un innovador equilibrio de carga y predicción de múltiples tokens, entrenado en 14,8 000 tokens. El modelo logra un rendimiento de vanguardia en todos los puntos de referencia y, al mismo tiempo, mantiene costos de entrenamiento eficientes de solo 2,788 000 000 000 horas de GPU H800. Incorpora capacidades de razonamiento extraídas de DeepSeek-R1 y admite una ventana de contexto de 128 000 000.

¿Qué es DeepSeek?

DeepSeek es un modelo de IA (un chatbot) que funciona de manera similar a ChatGPT y permite a los usuarios realizar tareas como codificación, razonamiento y resolución de problemas matemáticos. Está impulsado por el modelo R1, que cuenta con 670 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en el modelo de lenguaje de código abierto más grande a fecha del 28 de enero de 2025. 

DeepSeek desarrolló dos modelos: v3 y R1. El modelo R1 de DeepSeek se destaca en el razonamiento al producir respuestas de manera incremental, imitando los procesos de pensamiento humanos. Este enfoque reduce el uso de memoria, lo que lo hace más rentable que muchos competidores. DeepSeek se destaca entre los chatbots impulsados ​​por IA por su relación costo-beneficio. Se dice que su desarrollo costó solo 6 millones de dólares, una fracción del precio de más de 100 millones de dólares del GPT-4 de OpenAI .

Los métodos empleados por DeepSeek para crear este modelo siguen siendo inciertos. Según se informa, el fundador de DeepSeek almacenó chips Nvidia A100, cuya exportación a China está autorizada desde septiembre de 2022, para su uso en su sistema de IA. Este inventario, que podría superar las 50.000 unidades, junto con chips H800 menos avanzados pero más asequibles en el extremo inferior, habría llevado al desarrollo de un modelo de IA potente pero de menor coste. 

Con la capacidad de trabajar simultáneamente con un subconjunto de los parámetros del modelo y un costo de entrenamiento que es una fracción de la inversión realizada por los gigantes de la industria, DeepSeek se ha destacado entre competidores como ChatGPT , Google Gemini, Grok AI y Claude AI. 

DeepSeek R1 ha hecho que su código sea de código abierto, aunque sigue manteniendo la propiedad de los datos de entrenamiento. Esta transparencia permite verificar las afirmaciones de la empresa. Además, la eficiencia computacional del modelo promete una investigación de IA más rápida y asequible, lo que abre las puertas a una exploración más amplia. Esta accesibilidad también puede facilitar investigaciones más profundas sobre la mecánica de los modelos de lenguaje grandes (LLM).

DeepSeek vs ChatGPT: ¿Cómo se comparan?

Al comparar DeepSeek con ChatGPT, surgen varias diferencias clave:

Ventajas de DeepSeek:

  • Alto rendimiento en tareas de codificación gracias a DeepSeek Coder
  • Disponibilidad de código abierto de ciertas versiones del modelo
  • Opciones de implementación flexibles para diferentes requisitos computacionales
  • Enfoque especializado en tareas técnicas y científicas

Áreas en las que ChatGPT lidera:

  • Mayor base de usuarios y ecosistema
  • Pruebas y refinamientos más amplios en el mundo real
  • Capacidades más amplias de conocimientos generales
  • Herramientas y complementos más integrados

Comparación entre OpenAI y DeepSeek

DeepSeek representa el último desafío para OpenAI, que se estableció como líder de la industria con el debut de ChatGPT en 2022. OpenAI ha ayudado a impulsar la industria de la IA generativa con su familia de modelos GPT, así como su clase o1 de modelos de razonamiento.

Si bien ambas empresas están desarrollando LLM de IA generativa, tienen enfoques diferentes.

IA abiertaBúsqueda profunda
Año de fundación20152023
SedeSan Francisco, California.Hangzhou, China
Enfoque de desarrolloAmplias capacidades de IA
Modelos eficientes de código abierto
Modelos claveGPT-4o, o1DeepSeek-V3, DeepSeek-R1
Modelos especializadosDall-E (generación de imágenes),
Whisper (reconocimiento de voz)
DeepSeek Coder (codificación), Janus Pro (modelo de visión)
Precios de API
(por millón de tokens)
o1: $15 (entrada), $60 (salida)DeepSeek-R1: $0,55 (entrada), $2,19 (salida)
Política de código abiertoLimitadoMayormente de código abierto
Enfoque de formaciónAjuste fino supervisado y basado en instruccionesAprendizaje por refuerzo
Costo de desarrolloCientos de millones de dólares por o1 (estimado)Según la compañía, DeepSeek-R1 costará menos de 6 millones de dólares

DeepSeek vs. ChatGPT: ¿Cómo se comparan?

ChatGPT y DeepSeek son herramientas de inteligencia artificial avanzadas, pero tienen objetivos diferentes. DeepSeek está diseñado para resolver problemas en el ámbito tecnológico, lo que lo hace ideal para usuarios que necesitan una herramienta eficiente para tareas específicas. ChatGPT, por otro lado, es una inteligencia artificial versátil conocida por su facilidad de uso y creatividad, lo que la hace adecuada para todo, desde conversaciones informales hasta la creación de contenido.

En lo que respecta a la arquitectura, DeepSeek R1 utiliza un marco MoE que hace un uso eficiente de los recursos, mientras que ChatGPT utiliza un enfoque versátil basado en transformadores. Los transformadores son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural al utilizar mecanismos de atención para sopesar la importancia de las diferentes partes de la secuencia de entrada al procesar información.

MoE utiliza 671 mil millones de parámetros, pero activa solo 37 mil millones por consulta, lo que mejora la eficiencia computacional. ChatGPT tiene un diseño monolítico de 1,8 billones de parámetros, adecuado para la generación versátil de lenguajes y tareas creativas. 

El aprendizaje por refuerzo (RL)

El aprendizaje por refuerzo (RL) posterior al entrenamiento en DeepSeek logra una resolución de problemas de “cadena de pensamientos” similar a la humana sin depender demasiado de conjuntos de datos supervisados. ChatGPT (modelo o1) está optimizado para el razonamiento de varios pasos, en particular en campos STEM como las matemáticas y la codificación.

DeepSeek está diseñado para gestionar consultas complejas de manera eficiente, ofreciendo soluciones precisas de manera rápida y rentable. Si bien ChatGPT es potente , su principal fortaleza radica en la generación de contenido general más que en la resolución de problemas técnicos. ChatGPT se destaca en lo que respecta a tareas creativas. Puede ayudar a los usuarios a generar ideas, escribir historias, crear poemas y producir contenido de marketing. 

El costo es otra diferencia clave. DeepSeek ofrece un modelo de precios más asequible, especialmente para usuarios que requieren asistencia de IA para tareas técnicas. ChatGPT, con su gama más amplia de aplicaciones, tiene un costo más alto para aquellos que buscan funciones premium o soluciones empresariales. Si bien ChatGPT ofrece pruebas gratuitas, DeepSeek es completamente gratuito, excepto el acceso a la API, que es más asequible que ChatGPT.

DeepSeek R1 se entrenó en 55 días en 2048 GPU Nvidia H800 por 5,5 millones de dólares, lo que representa menos de una décima parte del costo de entrenamiento de ChatGPT . ChatGPT requirió recursos computacionales masivos, aproximadamente 100 millones de dólares, y costos de entrenamiento.

A continuación se muestra una breve comparación de DeepSeek y ChatGPT:

¿Sabías que? El acceso directo de Grok AI a datos X en tiempo real le otorga una ventaja clave: la capacidad de generar información sobre eventos y tendencias actuales, algo que otras soluciones de IA no pueden igualar.

¿Cómo se compara DeepSeek con los chatbots de IA como ChatGPT? 

DeepSeek se distingue de otras aplicaciones de IA como ChatGPT por sus enfoques arquitectónicos y operativos únicos, que están destinados a mejorar la eficiencia y reducir los costos operativos. 

Al emplear una arquitectura de “mezcla de expertos” (MoE), DeepSeek activa solo las partes relevantes de su red para cada consulta específica, lo que ahorra significativamente potencia computacional y costos. Esto contrasta marcadamente con la arquitectura basada en transformadores de ChatGPT, que procesa tareas a través de toda su red, lo que genera un mayor consumo de recursos.

Mejoras en tecnología y rendimiento 

El diseño MoE de DeepSeek permite un procesamiento específico de cada tarea, lo que aumenta su rendimiento en áreas especializadas como la codificación y la resolución de problemas técnicos y acelera los tiempos de respuesta. 

Por el contrario, ChatGPT ofrece un rendimiento más consistente en una amplia gama de tareas, pero puede tener una velocidad menor debido a su método de procesamiento integral. A pesar de esto, ChatGPT a menudo ofrece respuestas más matizadas y ricas en contexto, lo que proporciona una profundidad de la que DeepSeek podría carecer en contextos más amplios.

Personalización y casos de uso 

El marco de DeepSeek es inherentemente más personalizable y está diseñado para satisfacer las necesidades de usuarios con conocimientos técnicos para manipular sus capacidades. Esto lo hace muy adecuado para tareas especializadas que requieren asistencia técnica precisa. 

Por otro lado, las opciones de personalización más fáciles de usar de ChatGPT atraen a un público más amplio, lo que lo hace ideal para la escritura creativa, la lluvia de ideas y la recuperación de información general.

Costo y accesibilidad 

En cuanto a la accesibilidad, la naturaleza de código abierto de DeepSeek lo hace completamente gratuito y fácilmente disponible para su modificación y uso, lo que puede resultar particularmente atractivo para la comunidad de desarrolladores. ChatGPT, si bien ofrece una versión gratuita, incluye niveles pagos que brindan acceso a funciones más avanzadas y mayores capacidades de API.

Experiencia del usuario y consideraciones éticas 

DeepSeek, si bien es potente, exige un mayor nivel de habilidad técnica por parte de sus usuarios, lo que podría complicar su adopción entre quienes no tienen conocimientos técnicos. La interfaz intuitiva de ChatGPT y el modelo de interacción con el usuario más simple facilitan el aprendizaje. 

Desde el punto de vista ético, DeepSeek plantea inquietudes debido a sus prácticas de recopilación de datos, incluido el almacenamiento de direcciones IP e información de dispositivos, que podrían entrar en conflicto con los estándares del RGPD . OpenAI , en cambio, enfatiza la anonimización y el cifrado de datos para alinearse más estrechamente con las regulaciones de privacidad .

Limitaciones y críticas de DeepSeek

Al igual que otros modelos de inteligencia artificial chinos , como Ernie de Baidu y Doubao de ByteDance, DeepSeek está programado para evitar temas políticamente sensibles. Cuando se le pregunta sobre eventos como el incidente de la Plaza Tiananmen de 1989, DeepSeek se niega a responder, afirmando que está diseñado para proporcionar solo respuestas «útiles e inofensivas». Esta censura incorporada puede limitar el atractivo de DeepSeek fuera de China.

También se han planteado preocupaciones en materia de seguridad con respecto a DeepSeek. El ministro de Ciencia de Australia, Ed Husic, expresó sus reservas sobre la aplicación, haciendo hincapié en la necesidad de examinar la privacidad de los datos , la calidad del contenido y las preferencias de los consumidores. Recomendó cautela, afirmando que estas cuestiones requieren una evaluación cuidadosa antes de su adopción generalizada.

En términos de política de privacidad, DeepSeek utiliza muchos datos, con un enfoque en la comercialización y un potencial para compartir datos más amplio, incluso con socios publicitarios. Se han planteado inquietudes sobre la seguridad y privacidad de los datos en relación con el almacenamiento de datos en China. 

Por el contrario, OpenAI es transparente en cuanto a la recopilación y el uso de datos , con un mayor énfasis en la privacidad del usuario, la seguridad de los datos y la anonimización antes de utilizar los datos para el entrenamiento de IA.

He aquí una comparación simplificada entre las políticas de privacidad de ambos rivales:

Descripción general del modelo

CaracterísticaGPT-4oDeepSeek-V3
La cantidad de tokens admitidos por la ventana de contexto de entrada.128K fichas128K fichas
Máxima cantidad de tokens de salida: La cantidad de tokens que puede generar el modelo en una sola solicitud.16,4 Kfichas8K fichas
Código abierto: Si el código del modelo está disponible para uso público.No
Fecha de lanzamiento: Cuando se lanzó el modelo por primera vez.5 de agosto de 202426 de diciembre de 2024
Fecha límite de conocimiento: Cuándo se actualizó por última vez el conocimiento del modelo.Octubre de 2023Desconocido
Proveedores de API: Los proveedores que ofrecen este modelo. (Esta no es una lista exhaustiva.)OpenAI, servicio OpenAI de AzureDeepSeek, Hugging Face
Modalidades admitidas: Los tipos de entradas que el modelo puede procesar.

DeepSeek-V3 es 4 meses más nuevo que GPT-4o . A diferencia de GPT-4o, DeepSeek-V3 no admite el procesamiento de imágenes.

Comparación de precios

Compare los costos de los tokens de entrada y salida entre GPT-4o y DeepSeek-V3 .

Tipo de precioGPT-4oDeepSeek-V3
Aporte: Costo por procesar tokens en sus avisos$ 2,50por millón de tokens$ 0,14por millón de tokens
Producción: Costo de los tokens generados por el modelo$ 10.00por millón de tokens$ 0,28por millón de tokens

DeepSeek-V3 es aproximadamente 29,8 veces más barato en comparación con GPT-4o para tokens de entrada y salida.

Comparación de precios

Comparación de costos con otros modelos (por millón de tokens).

Escala:LogarítmicoLineal

Costos de token de entrada

Costos de tokens de salida

Rendimiento del modelo

Comparación de puntos de referencia

Compare las métricas de rendimiento entre GPT-4o y DeepSeek-V3 . Vea cómo se desempeña cada modelo en los puntos de referencia clave que miden el razonamiento, el conocimiento y las capacidades.

Punto de referenciaGPT-4oDeepSeek-V3
MoU Comprensión masiva del lenguaje en múltiples tareas: evalúa el conocimiento en 57 materias, incluidas matemáticas, historia, derecho y más.88,7 %5 Fuente88,5 % Fuente
MMLU-Pro Un punto de referencia MMLU más sólido con preguntas más difíciles y centradas en el razonamiento, un conjunto de opciones más amplio y una sensibilidad reducida a las indicaciones74,68 % Fuente75,9 % Fuente
MMU Comprensión multimodal de tareas múltiples masivas: evalúa la comprensión de texto, imágenes, audio y video.69,1 % FuenteNo disponible
HellaSwag Un desafío para completar oracionesNo disponible88,9 %10 Fuente
Evaluación humana Evalúa la generación de código y las capacidades de resolución de problemas.90,2 %0 Fuente82,6 %pase@1 Fuente
MATEMÁTICAS Pone a prueba las habilidades de resolución de problemas matemáticos en varios niveles de dificultad.75,9 %0 Fuente61,6 %4 Fuente
Acreditación de calidad general Pone a prueba los conocimientos de nivel de doctorado en química, biología y física a través de preguntas de opción múltiple que requieren un profundo conocimiento del dominio.53,6 %0 Fuente59,1 %1 Fuente
IFEval Prueba la capacidad del modelo para seguir con precisión instrucciones de formato explícitas, generar resultados apropiados y mantener un cumplimiento constante de las instrucciones en diferentes tareas.No disponible86,1 % Rápido estricto Fuente

Deepseek vs. ChatGPT: Diferencias clave que hay que tener en cuenta

DeepSeek y ChatGPT son modelos avanzados de lenguaje de IA que procesan y generan texto similar al de los humanos. Si bien comparten similitudes, difieren en cuanto a desarrollo, arquitectura, datos de entrenamiento, relación costo-beneficio, rendimiento e innovaciones.

Tecnología y arquitectura

  • Modelos y métodos de entrenamiento: DeepSeek emplea una arquitectura MoE, que activa subconjuntos específicos de su red para distintas tareas, lo que mejora la eficiencia. Por el contrario, ChatGPT utiliza una arquitectura basada en transformadores, que procesa tareas a través de toda su red.
  • Enfoque de diseño: el diseño MoE de DeepSeek permite el procesamiento específico de tareas, lo que mejora potencialmente el rendimiento en áreas especializadas. El modelo de transformador de ChatGPT ofrece versatilidad en una amplia gama de tareas, pero puede ser menos eficiente en el uso de recursos.

Actuación

  • Velocidad y eficiencia: DeepSeek demuestra tiempos de respuesta más rápidos en tareas específicas gracias a su diseño modular. ChatGPT ofrece un rendimiento consistente en diversas tareas, pero puede no igualar la velocidad de DeepSeek en áreas especializadas.
  • Precisión y profundidad de las respuestas: ChatGPT maneja consultas complejas y matizadas, y ofrece respuestas detalladas y contextualizadas. DeepSeek funciona bien en dominios específicos, pero puede carecer de la profundidad que ofrece ChatGPT en contextos más amplios.

Casos de uso

  • La especialización de DeepSeek frente a la versatilidad de ChatGPT DeepSeek apunta a sobresalir en tareas técnicas como la codificación y la resolución lógica de problemas. ChatGPT ofrece versatilidad, lo que lo hace adecuado para la escritura creativa, la generación de ideas y la recuperación de información en general.
  • ¿Tareas específicas (por ejemplo, codificación, investigación, escritura creativa)? Los módulos especializados de DeepSeek ofrecen asistencia precisa para la codificación y la investigación técnica. Por el contrario, los amplios datos de capacitación de ChatGPT respaldan tareas diversas y creativas, incluida la redacción y la investigación general.

Personalización

  • ¿Qué tan personalizable es DeepSeek en comparación con ChatGPT? DeepSeek ofrece un mayor potencial de personalización, pero requiere conocimientos técnicos y puede tener mayores barreras de entrada. ChatGPT ofrece opciones de personalización más fáciles de usar, lo que lo hace más accesible para un público más amplio. La elección entre los dos depende de las necesidades específicas del usuario y de sus capacidades técnicas.
  • ¿Cuál permite soluciones más personalizadas? DeepSeek ofrece una mayor flexibilidad para soluciones personalizadas gracias a su marco de código abierto, lo que lo hace preferible para los usuarios que buscan adaptaciones específicas.

Costo y accesibilidad

¿Es DeepSeek más asequible que ChatGPT? DeepSeek es gratuito y de código abierto, y ofrece acceso sin restricciones. ChatGPT ofrece opciones gratuitas y de pago, con funciones avanzadas a las que se puede acceder mediante suscripción y servicios API.

Experiencia del usuario

  • ¿Cuál es más intuitivo? ChatGPT ofrece una interfaz elegante y fácil de usar, lo que lo hace accesible a una amplia audiencia. DeepSeek, si bien es potente, puede requerir más conocimientos técnicos para navegar de manera efectiva.
  • ¿Es más fácil adoptar DeepSeek que ChatGPT? El diseño intuitivo de ChatGPT ofrece una curva de aprendizaje más suave para los nuevos usuarios. Las capacidades de personalización de DeepSeek pueden presentar una curva de aprendizaje más pronunciada, en particular para aquellos sin conocimientos técnicos.

Ética

¿Cuáles son las preocupaciones éticas relacionadas con DeepSeek y ChatGPT? DeepSeek recopila datos como direcciones IP e información del dispositivo, lo que ha suscitado posibles preocupaciones en relación con el RGPD. OpenAI implementa anonimización de datos, cifrado, mecanismos de consentimiento del usuario y una política de privacidad clara para cumplir con los estándares del RGPD. Sin embargo, persisten los desafíos, incluida la amplia recopilación de datos (por ejemplo, entradas del usuario, cookies, datos de ubicación) y la necesidad de una transparencia total en el procesamiento de datos.

CriteriosBúsqueda profundaChatGPT
Método de entrenamientoProcesamiento específico de la tareaEntrenamiento de propósito general
Velocidad de respuestaMás rápido en tareas específicasCoherente en todas las tareas
Precisión de la respuestaFuerte en campos técnicosMejor en consultas complejas
Mejores casos de usoCodificación, técnica, investigación.Escritura creativa, investigación general
Opciones de optimizaciónAltamente personalizablePersonalización limitada
Estructura de costosGratuito pero con datos confidencialesOpciones gratuitas y de suscripción
Facilidad de usoRequiere habilidades técnicasDiseño fácil de usar
Curva de aprendizajeEmpinado para los no expertosFácil
ÉticaPreocupaciones sobre el cumplimiento del RGPD y la recopilación de datosPreocupaciones sobre los datos de entrenamiento y el RGPD
FortalezasEficiente, de código abiertoVersátil, ampliamente abierto
DebilidadesSesgadoObsoleto, parcial

Fortalezas y debilidades

Las siguientes preguntas describen brevemente DeepSeek y ChatGPT, destacando sus principales ventajas y limitaciones. Esto ayuda a los usuarios a comprender mejor cómo se comparan estas dos tecnologías de IA.

Puntos fuertes de DeepSeek

DeepSeek ofrece un rendimiento rentable gracias a su innovadora arquitectura MoE. Su enfoque de código abierto proporciona transparencia y accesibilidad, al tiempo que logra resultados comparables a los de los modelos de código cerrado.

Debilidades de DeepSeek

DeepSeek depende en gran medida de grandes conjuntos de datos, lo que genera inquietudes sobre la privacidad y el uso de los datos. También exige importantes recursos de implementación, lo que limita su viabilidad para equipos más pequeños.

Además, su velocidad de procesamiento, aunque mejorada, aún tiene margen de optimización. InformesEn los medios de comunicación y en los debates dentro de la comunidad de IA han surgido preocupaciones acerca de que DeepSeek exhibe sesgo político.

Las fortalezas de ChatGPT

ChatGPT es conocido por su versatilidad y su sólida comprensión del contexto, lo que lo hace adecuado para la creación de contenido, la atención al cliente y las tareas de intercambio de ideas. Su facilidad de integración y sus actualizaciones constantes garantizan un rendimiento constante y una adopción generalizada.

Debilidades de ChatGPT

ChatGPT ofrece resultados potentes, pero tiene sus limitaciones. Su conocimiento puede quedar obsoleto, generar información inexacta y reflejar sesgos a partir de sus datos de entrenamiento.

También tiene dificultades para comprender los matices, razonar con sentido común y brindar actualizaciones en tiempo real. Estos desafíos enfatizan la necesidad de pensar críticamente al evaluar las respuestas de ChatGPT.

DeepSeek-R1: IA de alta precisión sin infraestructura pesada

DeepSeek-R1 es un innovador modelo de inteligencia artificial de código abierto diseñado para resolver desafíos en la recuperación de datos y el procesamiento del lenguaje natural. Su desarrollo es el trabajo de una comunidad global de investigadores e ingenieros que apuntan a proporcionar una alternativa poderosa y rentable a los modelos de inteligencia artificial propietarios. A diferencia de los modelos de propósito general, DeepSeek se especializa en sobresalir en tareas como búsqueda semántica, respuesta a preguntas específicas del dominio y recuperación de información.

Orígenes y comunidad

DeepSeek-R1 se fundó sobre los principios de transparencia, colaboración y accesibilidad. Al hacer que su arquitectura sea de código abierto, los usuarios pueden adaptarla a necesidades específicas y contribuir activamente a su mejora continua. Este enfoque impulsado por la comunidad ha convertido a DeepSeek en una opción ideal para académicos, pequeñas empresas y organizaciones que valoran soluciones rentables y de alta precisión.

Diseño modular y casos de uso

Una de las características más destacadas de DeepSeek-R1 es su diseño modular, que permite un alto grado de personalización. Los usuarios pueden ajustar el modelo a sus requisitos específicos sin incurrir en los elevados costos que suelen asociarse con las herramientas de inteligencia artificial comerciales. También funciona de manera eficiente en hardware de nivel medio, lo que lo hace accesible para equipos más pequeños o investigadores académicos sin una infraestructura pesada. A pesar de su relativa eficiencia, DeepSeek compite con modelos más grandes que consumen muchos recursos a la hora de ofrecer resultados precisos y confiables para casos de uso muy específicos.

Por ejemplo, DeepSeek-R1 es particularmente popular en la investigación académica, donde ayuda a los investigadores a identificar y extraer información relevante de grandes conjuntos de datos. En entornos empresariales, se suele utilizar para impulsar motores de búsqueda internos adaptados a industrias específicas, como la atención sanitaria o los servicios jurídicos. Al centrarse en la precisión y la eficiencia de la recuperación, DeepSeek garantiza que las organizaciones puedan aprovechar la IA sin necesidad de realizar una inversión sustancial en infraestructura.

Aun así, esa especialización puede limitar las tareas más amplias de procesamiento del lenguaje natural, lo que hace que DeepSeek-R1 sea menos ideal para equipos que buscan una solución única y multipropósito. Además, ajustar el modelo puede requerir un buen grado de experiencia en IA, por lo que los equipos sin especialistas dedicados podrían enfrentar una curva de aprendizaje pronunciada.

GPT-4o: el referente de la industria para aplicaciones impulsadas por IA

GPT-4o de OpenAI es la fuerza dominante en la IA comercial y establece el estándar para la generación de texto similar a la humana, el razonamiento complejo y las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural de alta precisión. Es la opción ideal para las empresas que necesitan un rendimiento de IA de primer nivel, sin la complejidad de ajustar un modelo de código abierto.

Fortalezas y aplicaciones en el mundo real

GPT-4o ofrece la mejor precisión de su clase para la creación de contenido, la automatización de la atención al cliente y el análisis avanzado. Su vasto conjunto de datos de entrenamiento y sus potentes capacidades de inferencia le permiten gestionar todo, desde chatbots de IA hasta análisis de sentimientos a gran escala. A diferencia de los modelos de código abierto, GPT-4o está diseñado para ofrecer una confiabilidad inmediata, lo que facilita a las empresas la integración de la IA en sus flujos de trabajo con una fricción mínima.

Implementación y accesibilidad

A diferencia de los modelos de código abierto, GPT-4o solo es accesible a través de la API de OpenAI; no puede alojarlo ni implementarlo en su propia infraestructura. Todo el procesamiento se realiza en los servidores de OpenAI, lo que significa que las empresas deben confiar en llamadas a la API externa en lugar de ejecutar el modelo localmente. El servicio Azure OpenAI de Microsoft también ofrece acceso a GPT-4o, pero nuevamente, solo a través de la integración basada en la nube.

Esto hace que GPT-4o sea una excelente opción para los equipos que necesitan capacidades de IA inmediatas sin la sobrecarga que supone gestionar la infraestructura. Sin embargo, también implica menos flexibilidad en comparación con alternativas de código abierto como Llama 3 o DeepSeek-R1, que permiten una personalización completa y una implementación privada.

Consideraciones de costos

GPT-4o funciona con un modelo de pago por uso, en el que los costos pueden escalar significativamente según el uso. Si bien ofrece un rendimiento de vanguardia, las empresas deben comparar su precio con las alternativas, especialmente si requieren escalabilidad o personalización a largo plazo.

Para las empresas que priorizan la facilidad de uso y el mejor rendimiento de procesamiento de lenguaje natural, GPT-4o sigue siendo el estándar de oro. Pero para los equipos que buscan una IA rentable, alojada en servidores propios o ajustable, los modelos de código abierto como Llama 3 o DeepSeek-R1 pueden ser la mejor opción.

El futuro de DeepSeek y ChatGPT

DeepSeek se centra en perfeccionar su arquitectura, mejorar la eficiencia del entrenamiento y mejorar las capacidades de razonamiento. Su objetivo es abordar los desafíos de implementación y ampliar sus aplicaciones en el desarrollo de inteligencia artificial de código abierto.

ChatGPT evoluciona gracias a las actualizaciones continuas de OpenAI, concentrándose en mejorar el rendimiento, integrar los comentarios de los usuarios y ampliar los casos de uso del mundo real. Se espera que los avances en la eficiencia del modelo, el manejo del contexto y las capacidades multimodales definan su futuro.

Ambas herramientas amplían los límites de la innovación en IA, impulsan la competencia y hacen avanzar el campo de la IA conversacional.

Conclusión

DeepSeek y ChatGPT ofrecen ventajas diferenciadas que satisfacen las distintas necesidades de los usuarios. DeepSeek se destaca por su relación costo-beneficio, precisión técnica y personalización, lo que lo hace ideal para tareas especializadas como la codificación y la investigación.

ChatGPT se destaca por su versatilidad, diseño fácil de usar y sólida comprensión del contexto, lo que lo hace ideal para la escritura creativa, la atención al cliente y el intercambio de ideas. Mientras que DeepSeek se centra en aplicaciones técnicas, ChatGPT ofrece una adaptabilidad más amplia en todas las industrias.

Ambas herramientas enfrentan desafíos, como sesgos en los datos de entrenamiento y demandas de implementación. La elección entre ellas depende de los requisitos específicos, ya sea experiencia técnica con DeepSeek o versatilidad con ChatGPT.

Preguntas frecuentes

¿Se puede personalizar DeepSeek como ChatGPT?

Sí, DeepSeek ofrece un alto nivel de personalización para industrias y tareas específicas, lo que lo convierte en una excelente opción para empresas y profesionales. ChatGPT es más versátil, pero puede requerir ajustes adicionales para aplicaciones específicas.

¿Qué es más rentable: DeepSeek o ChatGPT?

DeepSeek suele ser más asequible para casos de uso especializados, con opciones gratuitas o de bajo costo disponibles. ChatGPT ofrece una versión gratuita, pero las funciones avanzadas como GPT-4 tienen un costo más alto, lo que lo hace menos económico para algunos usuarios.

¿DeepSeek admite capacidades multilingües como ChatGPT?

Si bien ChatGPT es conocido por su sólido soporte multilingüe, DeepSeek se centra más en tareas de alto rendimiento en idiomas específicos. Si necesita soporte multilingüe para fines generales, ChatGPT puede ser una mejor opción.

¿Puede DeepSeek integrarse con herramientas y API de terceros?

DeepSeek está diseñado para una integración perfecta con herramientas y API especializadas, lo que lo hace ideal para desarrolladores y empresas. ChatGPT también admite integraciones, pero es más general y puede requerir personalización adicional.

¿Cuáles son las diferencias clave entre GPT-4o y DeepSeek-V3?

DeepSeek-V3 es 4 meses más nuevo que GPT-4o.¿Cuándo se lanzaron GPT-4o y DeepSeek-V3?

GPT-4o se lanzó el 5 de agosto de 2024, mientras que DeepSeek-V3 se lanzó el 26 de diciembre de 2024. Esto hace que DeepSeek-V3 sea 4 meses más nuevo que GPT-4o.

¿Cómo se compara la ventana de contexto de GPT-4o con la de DeepSeek-V3?

Ambos modelos tienen el mismo tamaño de ventana de contexto de 128K tokens.

¿Cómo se comparan los precios de GPT-4o y DeepSeek-V3?

Para los tokens de entrada, DeepSeek-V3 cuesta menos que GPT-4o (0,14 USD frente a 2,5 USD por millón de tokens). Para los tokens de salida, DeepSeek-V3 cuesta menos que GPT-4o (0,28 USD frente a 10 USD por millón de tokens).

¿GPT-4o o DeepSeek-V3 son de código abierto?

GPT-4o no es de código abierto, mientras que DeepSeek-V3 sí lo es.

¿Cuál es la longitud máxima de salida de GPT-4o en comparación con DeepSeek-V3?

DeepSeek-V3 puede generar menos tokens por solicitud (8K frente a 16,4K tokens).

¿Qué proveedores ofrecen GPT-4o y DeepSeek-V3?

GPT-4o está disponible a través de OpenAI, Azure OpenAI Service, mientras que DeepSeek-V3 está disponible a través de DeepSeek, HuggingFace.

¿Cómo se comparan GPT-4o y DeepSeek-V3 en el benchmark MMLU?

DeepSeek-V3 obtiene una puntuación inferior a GPT-4o en MMLU (88,5 % frente a 88,7 %).

¿Cómo se comparan GPT-4o y DeepSeek-V3 en el benchmark MMLU-Pro?

DeepSeek-V3 supera a GPT-4o en MMLU-Pro (75,9% frente a 74,68%).

¿Cómo se comparan GPT-4o y DeepSeek-V3 en el benchmark HumanEval?

DeepSeek-V3 obtiene una puntuación inferior a GPT-4o en HumanEval (82,6 % frente a 90,2 %).

¿Cómo se comparan GPT-4o y DeepSeek-V3 en el benchmark GPQA?

DeepSeek-V3 supera a GPT-4o en GPQA (59,1% frente a 53,6%).

¿Cómo se comparan GPT-4o y DeepSeek-V3 en el benchmark MATH?

DeepSeek-V3 obtiene una puntuación inferior a GPT-4o en MATH (61,6 % frente a 75,9 %).

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Sobre la autora

Romina Orlando

Con más de 20 años de experiencia en liderazgo, gestión financiera y empresarial. Brindo Educación y Consultoría a profesionales, bancos y empresas. Puedes seguirme en mis redes:

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