¿Qué es DeepSeek y para qué sirve?

¿Qué es DeepSeek y para qué sirve?

por Edgar Otero

¿Qué es DeepSeek?

DeepSeek es una empresa china que trabaja diseñando y entrenando modelos de lenguaje. En 2025 todavía era considerada por la mayoría de los analistas una startup. Fue fundada en 2023 en Hangzhou, China, pero no fue hasta enero de 2025 que comenzó a ser conocida de forma internacional.

Los motivos de su salto a la fama fueron el lanzamiento de dos modelos de lenguaje que igualaban y, en algunos casos, superaban a los modelos de las principales empresas de IA occidentales. No solo eran más capaces, sino que además lograban lo mismo con un coste muy inferior. Este último punto es, sin duda, el más relevante.

Ahora bien, DeepSeek también es el nombre que recibe la aplicación de chatbot que se vale de los modelos de lenguaje de esta empresa para funcionar. De hecho, este término se utiliza casi siempre para referirse a la aplicación para Android y iOS o a la web de la plataforma desde la cual es posible interactuar con los grandes modelos lingüísticos de DeepSeek.

Los modelos más actuales de la compañía son estos:

  • DeepSeek-V3. Se trata de un LLM, o modelo de lenguaje, que genera texto a partir de texto. Responde inmediatamente después de que el usuario envíe una petición, componiendo un texto acorde a lo que se ha solicitado. Es comparable a modelos similares de empresas occidentales, como Llama3.1, Claude-3.5 y GPT-4o. De hecho, en algunas métricas, es capaz de superarlos.
  • DeepSeek-R1. Este es un modelo de razonamiento. Aunque también genera texto a partir de texto, ha sido diseñado para simular el razonamiento humano, resolviendo los problemas planteados por el usuario paso a paso. La idea es que, cuanto más tiempo de computación se dedica a resolver la petición del usuario, más fiable será la respuesta.

Algo por lo que destacan estos modelos es por ser muy económicos. De hecho, si atendemos a las cifras proporcionadas en la documentación de la API de DeepSeek, utilizar el modelo más capaz, es decir, DeepSeek-R1, es 50 veces más barato aproximadamente que hacerlo con el modelo o1 de OpenAI. Además, ambos son de código abierto, así que pueden ser modificados y adaptados a las necesidades de cualquier empresa u organización.

¿Para qué sirve DeepSeek?

Como te hemos explicado, cuando usamos el término DeepSeek nos podemos referir a tres cosas que, aunque relacionadas entre sí, no son exactamente lo mismo. Por un lado, tenemos la empresa DeepSeek, afincada en China y responsable de varios modelos de lenguaje. Actualmente, esta empresa se dedica, principalmente, a la investigación en el campo de la IA, aunque dispone de una API de pago para acceder a sus servicios.

En cuanto al chatbot homólogo, este sirve exactamente para lo mismo que ChatGTP, a saber, para interactuar con modelos de lenguaje y de razonamiento. Aquí van algunos trucos de DeepSeek para que le saques más partido. Es importante dejar claro que un chatbot, como tal, no es más que una interfaz que facilita el uso de la tecnología subyacente, es decir, los modelos de IA. Por decirlo así, el chatbot de DeepSeek es como la carrocería de un coche a la que se le pueden instalar diversos motores.

Y esos motores de DeepSeek son, actualmente, DeepSeek-V3, un LLM sin capacidades de razonamiento, y DeepSeek-R1, un LLM con capacidades de razonamiento. Ambos son de código abierto y se pueden ejecutar de forma local gracias a herramientas como Ollama. ¿Para qué sirven estos modelos? Si nos centramos en el primero, y sin ánimo de entrar en tecnicismos, diremos que sirve para generar texto a partir de texto. Simulando las redes neuronales humanas, determina qué conjuntos de palabras son los más adecuados según una entrada, el famoso prompt.

Por ejemplo, si el usuario le explica al LLM que tiene una taza y le pregunta de qué la puede llenar, el modelo le responderá que la puede llenar de leche, café o zumo. Esta es la respuesta más probable desde el punto de vista estadístico, aunque una taza técnicamente también se pueda llenar de gasolina o aceite.

Por su parte, y simplificándolo mucho, el modelo de razonamiento obliga al LLM a dedicar más tiempo de computación para resolver la petición del usuario. Esto permite obtener respuestas más acertadas a problemas complejos, como adivinanzas, acertijos o enigmas. También ayuda a resolver problemas matemáticos con mayor precisión.

En nuestra sección de guías encontrarás más información práctica sobre DeepSeek, te explicamos al detalle su funcionamiento, cómo puedes utilizarla para generar imágenes o cómo instalarla en tu ordenador en local.

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Redactor del Artículo: Edgar Otero

Edgar Otero

Soy técnico en sistemas informáticos, empecé a experimentar un Pentium II, aunque lo mío siempre ha sido el software. Desde que actualicé de Windows 95 a Windows 98 no he dejado de instalar sistemas. Tuve mi época Linuxera y fui de los que pidió el CD gratuito de Canonical. Actualmente uso macOS para trabajar y tengo un portátil con Windows 11 en el que también he instalado Chrome OS Flex. En definitiva, experimentar, probar y presionar botones.

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