¿Qué es DeepSeek? La inteligencia artificial open source que está redefiniendo el 2025

Introducción: la revolución de la IA abierta

En los últimos años, el campo de la inteligencia artificial de lenguaje natural ha vivido una explosión de propuestas. Con la llegada de DeepSeek, esa explosión tomó un nuevo cariz: un modelo de gran escala, de código abierto y completamente gratuito, capaz de competir con los pesos pesados del sector. En esta guía extensa y detallada encontrarás toda la información necesaria para comprender su evolución, dominar su uso, compararlo con ChatGPT, aprovechar su soporte en español y descargarlo en cualquier dispositivo.

Orígenes y evolución de DeepSeek

DeepSeek nació a finales de 2022 como proyecto de investigación en una prestigiosa universidad de China. Su equipo fundador, compuesto por expertos en aprendizaje automático y lingüística computacional, se propuso dos grandes objetivos:

• democratizar el acceso a modelos de lenguaje avanzados
• fomentar la colaboración global gracias al código abierto

A lo largo de 2023 y 2024 se publicaron sucesivas versiones, cada una añadiendo optimizaciones de rendimiento y ampliando la ventana de contexto. En 2025, DeepSeek consolida su lugar en el ecosistema IA como una alternativa real para desarrolladores, investigadores y empresas.

Cronología de lanzamientos:

• v1.0 (enero 2023): modelo inicial de 7 000 M parámetros
• v2.0 (junio 2023): mejoras en coherencia y comprensión de textos largos
• v3.0 (enero 2024): multitarea y salto hasta 128 000 tokens de contexto
• R1.0 (abril 2024): versión especializada en razonamiento lógico y matemático

Arquitectura técnica de DeepSeek

Modelos y parámetros

DeepSeek ofrece varias configuraciones para adaptarse a distintas necesidades:

• DeepSeek V2: 13 000 M parámetros, equilibrio entre velocidad y precisión
• DeepSeek V3: 26 000 M parámetros, multitarea y generación de texto fluido
• DeepSeek R1: 8 000 M parámetros, optimizado para razonamiento y resolución de problemas

Mixture of Experts (MoE)

La clave de la eficiencia de DeepSeek es la arquitectura Mixture of Experts. En lugar de activar la red completa en cada consulta, MoE elige un subconjunto de “expertos” (pequeñas redes) para procesar la petición. Esto reduce el consumo de recursos y acelera las respuestas sin sacrificar calidad.

Ventana de contexto extendida

Una de las grandes ventajas de DeepSeek V3 es su ventana de contexto de hasta 128 000 tokens, ideal para:

• analizar libros completos
• procesar diálogos extensos
• redactar documentos técnicos complejos

Entrenamiento y fine-tuning

El preentrenamiento se realizó en corpus multilingües y de diversas temáticas. Posteriormente, se llevaron a cabo rondas de fine-tuning con datos específicos de programación, ciencias y literatura, logrando una versatilidad notable.

Cómo usar DeepSeek: guía completa

1. Versión web oficial

1. Visita chat.deepseek.com
2. Si lo deseas, crea una cuenta gratuita para guardar tu historial
3. Selecciona el modelo (V3 o R1) según la tarea
4. Escribe tu prompt en el cuadro de texto
5. Ajusta parámetros de temperatura y longitud de respuesta
6. Haz clic en “Enviar” y recibe la respuesta en segundos

Funciones adicionales:

• Modo búsqueda integrado
• Guardado automático de sesiones
• Plantillas de prompts preconfiguradas

2. Aplicación móvil

Puedes descargar DeepSeek en tu smartphone:

• Android: Google Play – DeepSeek Chat
• iOS: App Store – DeepSeek Chat

Ventajas de la app:

• Reconocimiento de voz para dictar entradas
• Modo offline con modelos ligeros
• Notificaciones inteligentes de respuestas

3. Instalación local en PC

Ideal para quienes necesitan máxima privacidad o personalización. Requisitos mínimos:

• CPU de 4 núcleos
• 16 GB de RAM
• 10 GB de almacenamiento libre

Pasos básicos usando Ollama:

bash

# Instala Ollama (Windows/macOS/Linux)
curl https://ollama.com/install | bash

# Descarga el modelo DeepSeek R1 de 8 000 M parámetros
ollama pull deepseek/r1:8b

# Ejecuta el modelo localmente
ollama run deepseek/r1:8b

Con LM Studio (interfaz gráfica):

1. Descarga LM Studio de su repositorio GitHub
2. Importa el archivo del modelo
3. Configura los recursos disponibles
4. Presiona “Start” y comienza a chatear

4. Integración mediante API

DeepSeek ofrece un endpoint REST para integrar IA en tus aplicaciones:

http

POST https://api.deepseek.com/v1/chat
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer TU_TOKEN

{
  "model": "v3",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Explícame la teoría de la relatividad en 3 párrafos"}
  ],
  "max_tokens": 500,
  "temperature": 0.7
}

• Coste estimado: 0.14 $ por millón de tokens
• Límite gratuito: 100 000 tokens mensuales

DeepSeek en español

DeepSeek entiende y genera español con gran naturalidad. No necesitas especificar el idioma: basta con escribir en español y recibirás la respuesta en el mismo idioma.

Ventajas para hispanohablantes:

• Reconoce modismos y expresiones regionales
• Traductions automáticas entre español e inglés de alta fidelidad
• Recursos educativos adaptados a currículos de España y Latinoamérica

Comunidades y recursos:

• Foro oficial DeepSeek en español
• Canales de Discord y Telegram con miles de usuarios
• Repositorios de GitHub con ejemplos de prompts en español

Comparativa: DeepSeek vs ChatGPT

Análisis de rendimiento

Aunque ChatGPT puede generar imágenes y audio, DeepSeek brilla en tareas extensas de análisis de texto y proyectos técnicos donde el coste y la privacidad son críticos.

¿Cuál elegir?

• Para desarrolladores y proyectos a gran escala: DeepSeek
• Para creadores de contenido multimedia y usuarios generales: ChatGPT

Cómo descargar DeepSeek paso a paso

En dispositivos móviles

• Abre Google Play o App Store
• Busca “DeepSeek Chat”
• Pulsa en “Instalar”
• Inicia sesión o usa como invitado

En PC (Windows/macOS/Linux)

1. Descarga Ollama en ollama.com
2. Instala según tu sistema operativo
3. Abre terminal o PowerShell
4. Ejecuta los comandos de pull y run (ver sección de instalación local)

También puedes usar Docker:

bash

docker pull deepseek/r1:8b
docker run -it --gpus all deepseek/r1:8b

Buenas prácticas y consideraciones

• Usa modelos ligeros para pruebas rápidas y modelos grandes para producción
• Ajusta la temperatura según la creatividad deseada (0.2–0.5 para respuestas precisas)
• Respeta la privacidad de datos si trabajas con información sensible
• Contribuye reportando errores o mejorando ejemplos en GitHub

Preguntas frecuentes

1. ¿DeepSeek es completamente gratis? DeepSeek es open source y gratuito, pero la API tiene un coste simbólico por token.
2. ¿Puedo usarlo en proyectos comerciales? Sí, su licencia MIT permite usos comerciales sin restricciones.
3. ¿Cuál es la diferencia entre V3 y R1? V3 está orientado a generación multitarea de texto; R1 se especializa en razonamiento y matemáticas.
4. ¿Cómo optimizo la velocidad de respuesta? Usa versiones con menor número de parámetros o acelera con GPU dedicadas.

Conclusión

DeepSeek representa un hito en la democratización de la IA. Su modelo de código abierto, sus capacidades de razonamiento y su ventana de contexto extendida lo convierten en el aliado perfecto para desarrolladores, investigadores y creadores de contenido. Si aún no lo has probado, este es el momento de incorporarlo a tus proyectos.

Más allá de DeepSeek: hacia dónde mirar

Si te intriga el mundo de los LLM open source, podrías explorar:

• OrientML: modelos especializados en visión por computador
• StarCoder: IA centrada en generación de código
• Falcon y LLaMA 3: alternativas con distintos balances de rendimiento y eficiencia

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