¿Qué es Deepseek y por qué debería importarte? Y lo que es más importante, ¿puede sustituir a ChatGPT, y proporciona notas y resúmenes de las reuniones?

Nos sumergiremos en todo esto y más, incluyendo características, precios y seguridad. Si has oído hablar de Deepseek, también conocido como ChatGPT chino de código abierto, pero no sabes si es para ti, pronto lo sabrás.

Índice de contenidos

TL;DR: Lo que debes saber sobre DeepSeek (2025)

DeepSeek es un nuevo modelo lingüístico de IA construido por la empresa china High-Flyer, que pretende desafiar a líderes del sector como ChatGPT y Claude con su diseño rentable y de alto rendimiento. Utilizando una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), DeepSeek activa sólo las partes de su modelo necesarias para cada tarea, lo que lo hace más rápido y eficiente en recursos. 

Con afirmaciones de que supera a la GPT-5 y a la Claude Sonnet 4.5 en las pruebas comparativas del sector, está llamando la atención por su precisión, asequibilidad y potencial para democratizar el acceso a la potente IA.

Sin embargo, los orígenes chinos de DeepSeek y sus opacas políticas de datos han suscitado preocupación por la privacidad y la seguridad, especialmente para las empresas que operan bajo estrictas leyes de cumplimiento de datos. Aunque resulta prometedor para desarrolladores y usuarios técnicos, sus limitadas opciones de ajuste y la incierta fiabilidad de su infraestructura pueden limitar por ahora su adopción generalizada.

Lo mejor para: Desarrolladores, investigadores y equipos basados en datos que busquen una alternativa eficaz y técnicamente precisa a los modelos de IA estadounidenses.

Evítalo si Manejas datos sensibles o regulados, sobre todo en países occidentales.

Veredicto: DeepSeek es un recién llegado impresionante y un disruptor potencial en la carrera de la IA, pero es mejor abordarlo con cautela hasta que su seguridad, transparencia y fiabilidad a largo plazo estén más plenamente verificadas.

¿Qué es realmente DeepSeek?

Página principal de DeepSeek en noviembre de 2025.

DeepSeek es un avanzado modelo lingüístico de IA diseñado para rivalizar con herramientas como ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic. Construido con un enfoque en la eficiencia, la adaptabilidad y la rentabilidad, DeepSeek ha ganado rápidamente la atención por su potencial disruptivo en los negocios, la investigación y la productividad personal impulsados por la IA.

DeepSeek saltó a los titulares tras su lanzamiento, perturbando los mercados financieros y levantando ampollas con su supuesto coste de desarrollo de sólo 6 millones de dólares. De ser cierto, es un 98,89% menos que los 540 millones de dólares que supuestamente gastó OpenAI sólo en 2022. Esto indicaría un cambio importante en los costes de desarrollo de la IA, haciendo que los potentes modelos de IA sean más accesibles para las empresas más pequeñas y las instituciones de investigación.

Sin embargo, algunos expertos han puesto en duda que el coste declarado de DeepSeek sea exacto, sugiriendo que la inversión real detrás de su desarrollo puede ser significativamente mayor si se tienen en cuenta los recursos informáticos, el talento y la infraestructura. Independientemente de la cifra exacta, el lanzamiento de DeepSeek señala un creciente desafío al dominio de los gigantes de la IA, demostrando que pueden surgir nuevos actores con modelos competitivos a costes potencialmente más bajos.

¿Por qué DeepSeek es tan popular?

DeepSeek está llamando la atención por varias razones. En primer lugar, es completamente gratuito y no tiene límites de uso (a diferencia de ChatGPT), y sus ponderaciones también son de código abierto y de uso gratuito, aunque sus datos de entrenamiento completos y la pila backend siguen siendo propiedad de la empresa. Esto significa que cualquiera puede ver, copiar, descargar y modificar los pesos del modelo que DeepSeek ha hecho públicos. Puedes descargar el modelo entrenado, ejecutarlo localmente, afinarlo o crear tu propia variante, pero no puedes ver el código de entrenamiento original, los conjuntos de datos ni el proceso utilizado para crearlo. 

El panorama de la IA está cambiando rápidamente, y las empresas buscan alternativas más allá de OpenAI y Google, y muchas se plantean alejarse por completo de las empresas estadounidenses. El desarrollo de DeepSeek sugiere que las empresas quieren más opciones en tecnología de IA, sobre todo modelos que ofrezcan un rendimiento competitivo con mayor transparencia y flexibilidad.  

¿Qué tiene de controvertido DeepSeek?

La preocupación por la seguridad y el uso ético de la IA ha despertado el interés de los usuarios, sobre todo de los que ocupan cargos federales en EE.UU. y partes de Europa. Por ejemplo, DeepSeek dice abiertamente que sus datos se almacenan en servidores chinos centralizados. Esto es un GRAN no para los trabajadores del gobierno estadounidense. De hecho, esto les disgusta tanto que lo han prohibido para los funcionarios del gobierno. Esta prohibición también afectaría a los modelos de IA rusos, iraníes o norcoreanos.

¿La razón de tal prohibición?

"Estamos en una nueva Guerra Fría y la IA es la tecnología estratégica central. El PCCh no innova: roba, escala y subvierte. Desde el robo de propiedad intelectual y el contrabando de chips hasta la integración de la IA en plataformas militares y de vigilancia, el Partido Comunista Chino se apresura a convertir esta tecnología en un arma. Debemos trazar una línea clara: Los sistemas gubernamentales estadounidenses no pueden ser alimentados por herramientas construidas para servir a intereses autoritarios".

John Moolenaar, congresista estadounidense

Esencialmente, EEUU, siendo el noble y heroico protagonista del mundo, teme la IA de otros países porque no confía en ellos. Pero nosotros, el pueblo, no tenemos absolutamente nada que temer de OpenAI, Anthropic o cualquier gran empresa tecnológica occidental. Somos los buenos, ¡recuerda!

A pesar de mi sarcasmo a flor de piel, esto es realmente lo que creen los políticos estadounidenses (quizá no la parte de los buenos). Creen que la IA china puede utilizarse para espiarles. Y probablemente no se equivocan. Del mismo modo, China ha prohibido el ChatGPT de OpenAI, así que es ojo por ojo. Ambos juegan al mismo juego, lo que significa que es muy probable que los gobiernos tengan acceso por la puerta de atrás al LLM que elijas, independientemente de cuál elijas. Simplemente no te lo dicen. Bienvenido al mundo post-privacidad. 

Tal como están las cosas, estos datos almacenados en China son una gran señal de alarma para muchas empresas occidentales. Si DeepSeek introduce nuevas salvaguardias de privacidad y seguridad, podría atraer a los usuarios que desconfían de los riesgos potenciales para los datos asociados a las plataformas de IA convencionales.

DeepSeek vs. ChatGPT: ¿Cuál es mejor?

Tanto DeepSeek como ChatGPT son modelos basados en IA diseñados para manejar tareas basadas en el lenguaje, pero están construidos con diferentes prioridades en mente. Mientras que ChatGPT es ampliamente reconocido por sus capacidades conversacionales, DeepSeek se ha posicionado como una alternativa que se centra en respuestas estructuradas y precisión en campos técnicos.

Sin embargo, va más allá. DeepSeek es de código abierto, lo que permite que absolutamente cualquiera ejecute su propia versión local o la renombre como desee. También es gratuito, sin límites de uso. A pesar de que OpenAI se llama "abierto", ChatGPT no es de código abierto, no es de uso gratuito y viene con un montón de restricciones de uso.

He aquí un rápido desglose de cómo se comparan

Comparación rápida: DeepSeek V3 vs GPT-5 (2025)

Función DeepSeek V3 GPT-5 (ChatGPT)
Arquitectura / Parámetros Modelo de Mezcla de Expertos con ~671B parámetros totales (≈37B activos por token) Arquitectura de transformador denso (no se ha revelado el número exacto de parámetros)
Ventana Contexto Hasta ~128K tokens Hasta ~400K tokens (en niveles premium)
Capacidades multimodales Principalmente basado en texto; integración limitada de imagen o voz Totalmente multimodal: admite texto, imagen y voz
Estado del código abierto Peso abierto (modelos de pesos y puntos de control disponibles) De código cerrado (sin pesos ni código públicos)
Precios Gratuito para uso local; API a partir de ~0,028 $ por 1M de tokens (entrada, golpe de caché) Entrada ~$1,25 por 1M de fichas; salida ~$10 por 1M de fichas
Acceso a la API API pública y opciones de autoalojamiento disponibles API de nivel empresarial a través de OpenAI y Microsoft
Ajuste fino Disponible para implantaciones locales personalizadas Disponible sólo a través de la plataforma de OpenAI
Protección de datos Depende del despliegue; totalmente privado si es autoalojado Gestionado por OpenAI (SOC 2, cumple la GDPR)
Velocidad Extremadamente eficiente (~50 tokens/seg declarados) Generación similar en tiempo real (~45-50 tokens/seg)
Puntos fuertes Rentable, flexible, personalizable, fuerte en lógica y razonamiento de código Amplia inteligencia multimodal, fluidez creativa, fiabilidad empresarial
Principales limitaciones Soporte multimodal limitado, menos integraciones, algunos problemas de privacidad Ecosistema cerrado, mayor coste, control limitado del usuario

¿Cuáles son las similitudes entre ChatGPT y DeepSeek?

Ambos modelos generan respuestas basadas en texto y pueden ayudar en diversas tareas, desde responder preguntas hasta redactar contenidos. Se utilizan mucho en los ámbitos empresarial, de investigación y creativo, ayudando a los usuarios a agilizar los flujos de trabajo y a generar ideas.

Durante las pruebas populares, tanto los modelos de OpenAI como los de DeepSeek tienen un rendimiento similar en diversas categorías. Por ejemplo, el modelo o1 de OpenAI tiene un rendimiento casi idéntico al modelo R1 de DeepSeek en las siguientes pruebas: AIME 2024, Codeforces, MATH-500, MMLU y SWE-bench Verified. De hecho, según el gráfico siguiente, la única prueba en la que hubo más de 1 punto de diferencia entre ellas fue GPQA Diamond, en la que OpenAI quedó por delante con 75,7 frente a 71,5 de DeepSeek.

Aunque no he podido encontrar una comparación directa entre los modelos más recientes (GPT-5 y DeepSeek V3.1), he aquí cómo se comportaron entre sí a principios de este año.

Fuente: AllAboutAI.com

¿Cuáles son las principales diferencias entre ChatGPT y DeepSeek?

Aunque está claro que hay muchas similitudes, en cuanto a rendimiento, entre ChatGPT y DeepSeek, ¿qué hay de las diferencias?

Según las pruebas personales de Wadi Zaatour, DeepSeek es muy superior en cuanto a codificación. Lo resume de la siguiente manera: "Spoiler: El enfoque de DeepSeek en la calidad del código, el dominio de TypeScript y la cobertura de pruebas lo convierten en el aliado frontend que estabas deseando".

También habla de los resultados de las pruebas comparativas de codificación, diciendo: "En 50 desafíos TypeScript React (por ejemplo, genéricos en ganchos), DeepSeek obtuvo un 94% de precisión; ChatGPT llegó al 82%. Para tipos complejos (por ejemplo, uniones discriminadas), DeepSeek fue un 20% más fiable".

Sin embargo, es importante recordar que DeepSeek sólo funciona realmente con texto y código. Mientras tanto, ChatGPT puede leer imágenes, ¡además de crearlas! Esto le da una ventaja totalmente única con la que DeepSeek simplemente no compite en absoluto (todavía).

Para más comparaciones, echa un vistazo a la Guía de Tom, donde somete a ambas herramientas a exactamente las mismas pruebas para comparar los resultados. Después de nueve retos, DeepSeek sale con una sorprendente victoria de 7-2, ganando sobre todo en lógica, matemáticas paso a paso, planificación de proyectos, preparación de presupuestos e incluso redacción en redes sociales. En resumen, parece entender mejor las instrucciones aunque no se expliquen en profundidad.

Aquí tienes más diferencias entre ChatGPT y DeepSeek:

  • Manejo de problemas complejos: Como ya se ha mencionado, DeepSeek rinde mejor en tareas de razonamiento estructurado, con una puntuación del 91,6% en la prueba de referencia DROP. Esto sugiere que puede ser más fuerte cuando responde a consultas basadas en la lógica de varios pasos. ChatGPT, en comparación, puede que no siempre mantenga la precisión en la resolución de problemas complejos.
  • Enfoque técnico: Algunos afirman que DeepSeek es más fiable para la codificación, las matemáticas y el procesamiento de datos estructurados, por lo que es más adecuado para tareas que requieren precisión. ChatGPT, aunque sigue siendo capaz, a veces proporciona respuestas que necesitan una mayor validación.
  • Enfoque de procesamiento: Mientras que DeepSeek utiliza un modelo MoE, activando sólo las partes necesarias de su sistema para cada solicitud, este diseño le permite, según se dice, generar respuestas más específicas. ChatGPT aplica un método de procesamiento más amplio que puede dar lugar a respuestas más generales.
  • Fiabilidad de la información: Algunas fuentes sugieren que es menos probable que DeepSeek genere información engañosa o incorrecta. ChatGPT, aunque es capaz de entablar debates, ocasionalmente presenta respuestas seguras pero inexactas, sobre todo en áreas técnicas especializadas.

Dónde puede quedarse corto ChatGPT en comparación con DeepSeek

Varios informes destacan algunos de los puntos débiles de ChatGPT en las aplicaciones técnicas:

Según Forbes, se sabe que ChatGPT genera respuestas incorrectas o engañosas, a veces rellenando huecos con detalles plausibles pero incorrectos.

DeepSeek puede ser más adecuado para desarrolladores, investigadores y quienes trabajan con datos estructurados, ya que se afirma que proporciona resultados más claros y fiables en esas áreas. Para los profesionales que confían en la IA para trabajos más interpersonales, lluvias de ideas e interacciones con clientes, ChatGPT sigue siendo una opción sólida por sus capacidades conversacionales y su amplia base de conocimientos.

Por supuesto, también está el hecho evidente de que DeepSeek es de código abierto y de uso gratuito, lo que supera a ChatGPT desde múltiples ángulos de un solo golpe.

¿Quién creó DeepSeek y cuál es su finalidad?

DeepSeek fue fundada en 2023 por Liang Wenfeng, un antiguo prodigio de las matemáticas y gestor de fondos de cobertura. Con sede en Hangzhou, provincia de Zhejiang, la empresa opera como filial de High-Flyer, un fondo de cobertura cofundado por Liang.

La visión de Liang para DeepSeek era desarrollar modelos avanzados de IA que pudieran rivalizar con los de las principales empresas occidentales, pero a una fracción del coste. Esta ambición estaba impulsada por el deseo de democratizar la tecnología de IA, haciéndola más accesible y eficiente. Aprovechando técnicas innovadoras y optimizando los recursos disponibles, DeepSeek pretendía superar las limitaciones impuestas por las restricciones comerciales internacionales y los elevados costes que suelen asociarse al desarrollo de la IA.

Por lo que hemos visto en los medios de comunicación, el objetivo principal de DeepSeek es crear grandes modelos lingüísticos de código abierto que ofrezcan un alto rendimiento sin necesidad de grandes recursos informáticos. Este enfoque aborda varios retos de la industria de la IA, como los importantes costes financieros y medioambientales de entrenar grandes modelos, y las barreras de entrada para las organizaciones más pequeñas que carecen de financiación sustancial. Al centrarse en la eficacia y la accesibilidad, DeepSeek pretende ampliar la adopción de las tecnologías de IA en diversos sectores.

Se pueden establecer comparaciones con las tecnologías de IA descentralizadas de blockchain, como la Artificial Superintelligence Alliance, sin embargo, sus métodos difieren y sus resultados hablan por sí solos. Donde DeepSeek es descargable y utilizable ahora mismo, se limita a un LLM. La ASI pretende ser un ecosistema mucho mayor, pero actualmente tiene poco que mostrar en términos de adopción real y base de usuarios.

¿Cómo funciona DeepSeek?

DeepSeek se construye utilizando una técnica de vanguardia llamada Mezcla de Expertos (MoE), que lo diferencia de muchos otros modelos de IA como GPT-5 o Llama 3. El propio Transformador de Conmutación de Google (2021) fue pionero en la MoE a escala. La arquitectura de DeepSeek se basa en ese linaje, pero optimiza el enrutamiento de forma mucho más agresiva.

Esto significa que en lugar de activar todas las partes del modelo para cada pregunta o tarea, DeepSeek sólo utiliza las secciones específicas de su cerebro que son necesarias para el trabajo. Esto le ayuda a trabajar de forma más rápida y eficaz, sin dejar de proporcionar respuestas muy precisas. En su forma más simple, es como tener un equipo de especialistas, en el que sólo interviene el experto adecuado para resolver un problema.

DeepSeek V3.1, la última versión de noviembre de 2025, utiliza 37.000 millones de parámetros activos (como piezas decisorias) de un enorme total de 671.000 millones de parámetros, lo que lo convierte potencialmente en uno de los modelos más avanzados que existen. Este diseño le permite realizar tareas complejas sin malgastar recursos innecesarios.

Para entrenar a DeepSeek, sus creadores parecen haber utilizado una enorme cantidad de datos de diferentes áreas, como el lenguaje, la codificación y las matemáticas. Este amplio entrenamiento le ayuda a comprender y responder a todo tipo de consultas. Por ejemplo, en pruebas como DROP (que mide lo bien que maneja las preguntas de razonamiento difíciles), DeepSeek obtuvo una impresionante puntuación del 91,6%, la más alta de todos los modelos de IA, lo que demuestra que es muy capaz de comprender y responder a preguntas difíciles. Claude 3.5 Sonnet obtuvo un 87,1%, mientras que GPT-4 turbo obtuvo un 86%. Algunos competidores, como Grok, no tienen puntuaciones listadas para DROP.

Mediante el uso de tecnología inteligente y centrándose en la eficiencia, DeepSeek tiene el potencial de convertirse en una poderosa herramienta para empresas, investigadores y particulares que necesiten asistencia fiable y rápida de IA en muchos campos. Está diseñado para afrontar los retos del mundo real con precisión y rapidez, lo que lo convierte en un destacado en el espacio de la IA.

interfaz deepseeks

¿Cuáles son las principales características de DeepSeek?

DeepSeek se ha posicionado como un modelo de IA de alto rendimiento diseñado para manejar una amplia gama de tareas, pero ¿cómo funciona realmente en aplicaciones del mundo real? A continuación, desglosamos sus características clave para comprender sus puntos fuertes y sus posibles limitaciones.

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): ¿Puede gestionar consultas complejas?

DeepSeek está diseñado para procesar tareas lingüísticas complejas, como el razonamiento en varios pasos y la interpretación de datos estructurados. Como ya se ha mencionado, ha obtenido buenos resultados en pruebas de referencia como DROP, que ponen a prueba la capacidad de los modelos de IA para manejar consultas complejas.

Aunque esto sugiere una gran capacidad de razonamiento estructurado, queda por ver cómo se comporta en las interacciones conversacionales del mundo real en comparación con ChatGPT, que es ampliamente considerado por su diálogo matizado y natural.

Capacidades multimodales: ¿Puede procesar imágenes, audio o vídeo?

Algunos modelos de IA, como GPT-5, admiten la entrada multimodal, lo que permite a los usuarios procesar imágenes, audio e incluso vídeo. En la actualidad, el propio DeepSeek se basa principalmente en texto, pero puedes entrar en janus-deepseek.com para acceder a su chatbot multimodal que puede comprender y crear imágenes.

En un futuro próximo, DeepSeek pretende lanzar un sistema de IA multimodal de nueva generación que combine el procesamiento de texto, imagen y voz. Esto estaba previsto para el tercer trimestre de 2025, pero hasta noviembre de 2025 no se había lanzado, que yo sepa.

Personalización: ¿Pueden las empresas adaptar DeepSeek a sus necesidades?

Para la adopción de la IA en entornos empresariales, la personalización es crucial. Mientras que OpenAI proporciona acceso por API a los modelos GPT, lo que permite cierto grado de ajuste, DeepSeek también utiliza una API (en realidad, una versión modificada de la de OpenAI), por lo que puede utilizarse de forma similar. Además, como DeepSeek es de código abierto, si eres lo bastante experto en tecnología, puedes personalizar el código directamente. El inconveniente es que exigiría a los usuarios almacenar sus datos en China, lo que puede ir en contra de lo que aconsejan los gobiernos occidentales.

Velocidad y tiempo de respuesta: ¿es rápido en comparación con la competencia?

Uno de los puntos fuertes de DeepSeek es su arquitectura MoE, que activa selectivamente partes del modelo en lugar de procesarlo todo a la vez. En teoría, esto debería hacerlo más rápido que los modelos totalmente densos como ChatGPT. Sin embargo, algunos usuarios han informado de problemas con el servidor y tiempos de respuesta lentos, lo que plantea dudas sobre su fiabilidad en escenarios de alta demanda.

API e Integración: ¿Es fácil conectar con otras herramientas?

Las API son fundamentales para las empresas que quieren integrar la IA en sus flujos de trabajo. Al igual que OpenAI y Anthropic , la API de DeepSeek está a disposición de cualquiera. Puedes encontrar toda la información que necesitas en sus documentos sobre la API.

Los desarrolladores tendrán que evaluar si ofrece el mismo nivel de accesibilidad y documentación que sus competidores antes de considerarlo para aplicaciones a gran escala.

Fuente: DeepSeek

¿Para qué se utiliza DeepSeek?

DeepSeek está diseñado para realizar una gran variedad de tareas en distintos sectores. Ya sea para los negocios, la investigación, los proyectos creativos o la productividad diaria, sus capacidades están pensadas para ser utilizadas de diversas formas:

Aplicaciones empresariales: Atención al cliente, Automatización, Generación de contenidos

DeepSeek tiene potencial para integrarse en plataformas de atención al cliente, ayudando a las empresas a gestionar las consultas de forma eficaz. Aunque modelos como ChatGPT se utilizan ampliamente en los servicios de chatbot, el enfoque estructurado de DeepSeek podría ser beneficioso para gestionar respuestas precisas, técnicas o basadas en datos.

La automatización es otra área en la que los modelos de IA desempeñan un papel crucial. Las empresas pueden hipotéticamente utilizar DeepSeek para ayudar en la generación de informes, análisis financieros o automatización del flujo de trabajo, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la eficiencia. Además, los equipos de contenidos podrían explorar DeepSeek para descripciones de productos y material de marketing, aunque aún está por ver su eficacia en aplicaciones creativas en comparación con modelos de IA más conversacionales.

Usos académicos y de investigación: Análisis de datos, resumen, traducción de idiomas

Los puntos fuertes de DeepSeek en el razonamiento estructurado sugieren que podría ser útil para la investigación académica y el análisis de datos. Los investigadores pueden utilizar la IA para resumir grandes volúmenes de información, extraer ideas clave y ayudar en las revisiones bibliográficas.

En el ámbito educativo, DeepSeek podría apoyar la traducción de contenidos multilingües, ayudando a estudiantes y profesionales que necesitan traducciones de alta calidad. Si sus capacidades de procesamiento lingüístico igualan o superan a los modelos existentes, podría convertirse en una herramienta útil en entornos académicos para tareas como resumir trabajos de investigación o generar materiales de estudio.

Usos Creativos: Escribir, Codificar, Lluvia de ideas

Los profesionales creativos utilizan la IA para mejorar la productividad, ya sea para redactar contenidos, hacer lluvias de ideas o escribir código. El procesamiento estructurado de DeepSeek puede hacerlo especialmente útil para tareas de codificación, ayudando a los desarrolladores a depurar problemas, generar scripts u optimizar algoritmos.

Para los escritores, la IA puede ayudar a generar esquemas, refinar el contenido o explorar fórmulas alternativas. Sin embargo, dado el enfoque técnico de DeepSeek, su idoneidad para la escritura creativa y la narración de historias, en comparación con modelos más conversacionales como ChatGPT, sigue siendo incierta.

Productividad cotidiana: Tomar notas, programar, respuestas rápidas

Las herramientas de IA se utilizan cada vez más para la productividad personal, ayudando a los usuarios a gestionar tareas, tomar notas y mantenerse organizados. DeepSeek podría integrarse en asistentes digitales para recuperar información rápidamente, resumirla o ayudar a programar.

Para las personas que confían en la IA para aumentar la eficiencia, DeepSeek puede ofrecer una alternativa para estructurar y analizar la información. Si su velocidad de respuesta y fiabilidad mejoran, podría posicionarse como una herramienta útil para las tareas cotidianas, complementando o compitiendo con las herramientas de productividad impulsadas por IA existentes.

Reacciones iniciales a DeepSeek

Cuando DeepSeek se lanzó por primera vez, suscitó animados debates en redes profesionales y plataformas sociales. Por un lado, hubo una oleada de entusiasmo, y muchos lo aclamaron como el esperado rival de los líderes establecidos de la IA, como OpenAI y Google.

Los profesionales del sector destacaron su asequibilidad, con afirmaciones sobre un coste de desarrollo de 6 millones de dólares que suscitaron tanto intriga como escepticismo. Otros quedaron impresionados por sus referencias técnicas, sugiriendo que podría cambiar las reglas del juego del razonamiento estructurado y la eficiencia en las aplicaciones de IA.

Sin embargo, surgieron preocupaciones sobre sus orígenes y posibles implicaciones geopolíticas. El hecho de que DeepSeek esté respaldada por un fondo de cobertura chino ha suscitado debates sobre la gobernanza de los datos, la privacidad y el cumplimiento de la normativa. Sobre todo para las empresas que operan en EE.UU. y Europa. A algunos les preocupa que estos factores puedan complicar su adopción, incluso aunque despierte interés por su arquitectura innovadora y su accesibilidad de código abierto.

El debut de DeepSeek dividió a la opinión pública. Mientras que muchos lo vieron como un símbolo de progreso y competencia en el espacio de la IA, otros instaron a la cautela, haciendo hincapié en la necesidad de pruebas exhaustivas y transparencia antes de que pueda adoptarse plenamente como una alternativa viable a los modelos de IA establecidos.

Desde su lanzamiento, DeepSeek ha tardado en publicar actualizaciones, con otro modelo previsto para finales de 2025. Aunque pareció arrasar en el mundo de la IA en sus primeras semanas, su impacto ha disminuido desde entonces.

Dicho esto, Mario Nawfal cree que Silicon Valley ya está funcionando con IA china, a pesar de las advertencias de los gobiernos. Destaca que Airbnb recurrió a Qwen de Alibaba y que hay rumores de que Cursor utiliza DeepSeek entre bastidores. Sin embargo, irónicamente, es probable que su tuit haya sido escrito por la IA.

Tweet: ¿Está eligiendo Silicon Valley la IA china a la estadounidense?

¿Es seguro utilizar DeepSeek?

Las herramientas de IA son potentes, pero requieren medidas de seguridad cuidadosas para evitar el uso indebido de los datos. Tanto si utilizan ChatGPT, Claude o DeepSeek, las empresas deben evaluar dónde se almacenan sus datos, cómo se procesan y si cumplen las normas de conformidad.

DeepSeek, como otros modelos de IA, recoge y procesa las entradas de los usuarios, pero sus políticas de datos y sus vínculos geográficos aportan consideraciones adicionales. Aunque ofrece capacidades avanzadas, es importante evaluar si se ajusta a tus requisitos de seguridad.

¿Cómo maneja DeepSeek los datos de los usuarios?

DeepSeek, según su política de privacidad, recopila las interacciones de los usuarios, incluidas las entradas de texto, los archivos cargados y los comentarios. Como muchos modelos de IA, estos datos se utilizan para mejorar el sistema. Sin embargo, una diferencia clave es que los servidores de DeepSeek se encuentran en China, lo que puede afectar al acceso y la gestión de los datos.

Sin embargo, esto sólo es así si dependes del almacenamiento en la nube. Hay otra opción: utilizar la API para autoalojar tu propio modelo DeepSeek. De ese modo, el almacenamiento de datos sigue siendo local y tú estás a cargo de tu privacidad. Requiere más conocimientos técnicos y posiblemente más dinero para gestionar tus propios servidores, pero es una solución inteligente para quienes lo deseen.

Consideraciones clave para la seguridad y la privacidad

  • ¿Dónde se almacenan los datos? La ubicación de almacenamiento de DeepSeek es importante porque las leyes de privacidad de datos varían según el país. Las empresas que operan en regiones con estrictos requisitos de cumplimiento de datos deben considerar dónde se procesa y almacena su información. El autoalojamiento te permite superar algunas de estas restricciones.
  • ¿Quién tiene acceso a los datos? Aunque DeepSeek afirma que sigue las mejores prácticas de seguridad, la legislación china sobre datos permite a las autoridades gubernamentales solicitar el acceso a la información almacenada en el país. Esto puede plantear problemas a las empresas que manejan datos confidenciales o regulados.
  • ¿Cuánto tiempo se conservan los datos? La plataforma no divulga públicamente políticas de conservación específicas, lo que significa que los usuarios no tienen una idea clara de cuánto tiempo se almacenan sus datos o cuándo se eliminan.
  • ¿Guarda DeepSeek las interacciones? Los modelos de IA suelen retener algunas interacciones para refinar sus respuestas, pero el alcance del almacenamiento de datos de DeepSeek sigue sin estar claro en comparación con plataformas de IA más documentadas, como ChatGPT de OpenAI.
  • ¿Censura determinados temas? Informes de medios de comunicación, como The Guardian, indican que se ha observado que DeepSeek censura respuestas relacionadas con temas políticamente delicados. Aunque la moderación de contenidos existe en todos los modelos de IA, los usuarios deben ser conscientes de que DeepSeek puede ofrecer respuestas restringidas en función del tema. Aunque vale la pena mencionar que éste no es un problema al que DeepSeek se enfrente solo. Elige tu veneno.
  • ¿Qué significa esto para las empresas internacionales? Para las empresas que operan en regiones con relaciones internacionales complejas, merece la pena considerar el aspecto geopolítico del uso de la IA. Algunas organizaciones pueden enfrentarse a problemas de cumplimiento o seguridad si las herramientas de IA están sujetas a supervisión externa. TechRadar destaca que incluso el director general de OpenAI, Sam Altman, ha reconocido los avances de DeepSeek, pero sugiere que la futura competencia en IA puede verse influida por preocupaciones de seguridad más amplias.

Para los usuarios de determinados sectores, como el financiero, el jurídico o el sanitario, es aconsejable revisar detenidamente las políticas de datos de DeepSeek antes de adoptarlo. Ser consciente de dónde y cómo procesa la IA la información ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas que se ajusten a sus necesidades de seguridad y cumplimiento.

¿Qué es Janus y Janus-Pro-7B?

El 27 de enero de 2025, DeepSeek anunció el lanzamiento de Janus-Pro-7B , un avanzado modelo de IA de código abierto diseñado para la generación de texto a imagen. Según los comunicados de prensa de DeepSeek, Janus-Pro supera a otros modelos líderes como DALL-E 3 de OpenAI y Stable Diffusion de Stability AI en pruebas de referencia.

En agosto de 2025, esto fue confirmado por pruebas de terceros. En ellas se comprobó que las tareas de conversión de texto a imagen de Janus-Pro-7B tenían una tasa de precisión global del 80%, frente al 67% de DALL-E. Janus también estableció un nuevo hito con un 99% de precisión en un solo objeto.

Tabla comparativa de modelos de IA para la generación de imágenes.
Fuente: Prompthub

El lanzamiento de Janus-Pro sigue al anterior lanzamiento por parte de DeepSeek de R1, un modelo de IA diseñado para la inferencia lógica y la resolución de problemas. Juntos, estos avances señalan la ambición de DeepSeek de competir directamente con los líderes del sector en múltiples disciplinas de la IA, desde los modelos lingüísticos hasta la generación visual y la IA basada en el razonamiento.

¿Puede DeepSeek resumir reuniones?

Algunos de los competidores de DeepSeek, como ChatGPT, permiten a los usuarios grabar, resumir e incluso tomar notas de las reuniones durante las llamadas en directo. ChatGPT Record es un gran ejemplo, aunque adolece de muchos problemas en comparación con las herramientas especializadas creadas específicamente para tomar notas.

¿Puede DeepSeek hacer lo mismo?

No del todo. DeepSeek es capaz de resumir la transcripción de una reunión, si ya tienes esa transcripción de otro software. Por ejemplo, si tienes una llamada de Google Meet , puedes hacer que Google genere una transcripción para ti, subirla a DeepSeek y hacer que la resuma, tome notas, resalte los elementos de acción y mucho más. 

Aquí tienes un ejemplo de cómo podría funcionar:

Sin embargo, este método requiere mucho tiempo y trabajo. Una opción aún mejor es utilizar una AI dedicada a tomar notas. Una herramienta de reuniones virtuales, como tl;dv por ejemplo, puede unirse automáticamente a tus llamadas, grabarlas y transcribirlas, tomar notas, resumir, resaltar elementos de acción y próximos pasos, y mucho más. Puede ofrecerte consejos de coaching de ventas para ayudarte a cerrar más tratos; ofrece inteligencia multi-reunión para que puedas descubrir patrones en varias llamadas a la vez; e incluso te permite programar informes recurrentes sobre temas específicos de tu elección, para que recibas actualizaciones directamente en tu bandeja de entrada.

¿Qué hace tl;dv para garantizar la seguridad de la IA?

tl;dv dv se compromete a garantizar la seguridad y privacidad de los datos de los usuarios, especialmente al integrar tecnologías de IA en su plataforma. He aquí un resumen de las medidas que tl;dv dv ha implementado:

Cifrado de datos y conformidad

tl;dv emplea protocolos de encriptación para proteger las grabaciones y transcripciones de las reuniones, tanto durante la transmisión como mientras están almacenadas. Este enfoque garantiza que los datos permanezcan confidenciales y a salvo de accesos no autorizados. Además, tl;dv dv cumple la normativa GDPR, lo que subraya su dedicación a la protección de datos y la privacidad de los usuarios.

Integración con Claude de Anthropic

En colaboración con Anthropic, tl;dv dv ha integrado Claude, un sistema de IA diseñado teniendo en cuenta la seguridad y la privacidad. En particular, tl;dv dv garantiza que no se utilicen datos de clientes para entrenar a la IA. Se han añadido mecanismos para mantener a salvo y seguros los datos de los usuarios durante el procesamiento de la IA.

Anonimización de datos y control de acceso

Para proteger aún más la privacidad del usuario, tl;dv anonimiza los datos compartidos con Anthropic. Los identificadores personales, como direcciones de correo electrónico, nombres de empresa y nombres de usuario, se eliminan antes de procesarlos. Además, el acceso a las grabaciones y transcripciones de las reuniones está restringido únicamente al personal autorizado, lo que garantiza la confidencialidad de la información sensible.

Por qué tl;dv eligió a Claude frente a otros modelos de IA

Mientras que algunos modelos de IA tienen políticas de seguridad menos transparentes, tl;dv integra Claude, desarrollada por Anthropic, por sus sólidas salvaguardias de privacidad y su marco ético de IA. Esto garantiza que los datos de los usuarios se manejan teniendo en cuenta la seguridad y el cumplimiento, ofreciendo a las empresas una solución de IA más consciente de la privacidad.

Cómo utilizar mejor DeepSeek

DeepSeek está disponible para que los usuarios lo exploren, pero la forma de acceder a él depende de su fase de lanzamiento actual y de si lo necesitas para uso personal o profesional.

Cómo acceder a DeepSeek

DeepSeek ofrece acceso gratuito a través de su sitio web y aplicaciones móviles, permitiendo a los usuarios registrarse utilizando una cuenta de Google. Los desarrolladores también pueden interactuar con la API de código abierto de DeepSeek, que sigue el formato de la API de OpenAI, facilitando la integración a quienes ya trabajan con herramientas de IA.

Cómo integrar DeepSeek en los flujos de trabajo

Para desarrolladores y empresas, DeepSeek proporciona una clave API a través de la Plataforma Abierta DeepSeek, que permite a las empresas integrar sus capacidades en sus aplicaciones. Los recursos, incluida la documentación y los debates de la comunidad, están disponibles en el GitHub de DeepSeek, donde los usuarios pueden encontrar guías para configurar el modelo.

Consideraciones antes de utilizar DeepSeek

Aunque DeepSeek se presenta como un modelo de IA competitivo, los usuarios deben ser conscientes de los problemas de privacidad de los datos. Como ya se ha mencionado, las políticas de almacenamiento de datos de DeepSeek y la ubicación de sus servidores pueden afectar al cumplimiento de la normativa, especialmente para las empresas que operan en EE.UU. y Europa.

A diferencia de las empresas de IA con sede en EE.UU. o la UE, donde las leyes de privacidad de datos como la GDPR establecen directrices claras, las empresas que utilizan DeepSeek deben revisar cuidadosamente cómo maneja la información del usuario. Aunque se trata de una consideración a tener en cuenta con cualquier modelo de IA, las distintas regiones tienen expectativas diferentes, y las empresas deben evaluar los riesgos antes de integrar DeepSeek en flujos de trabajo sensibles.

¿Es bueno DeepSeek? ¿Merece la pena?

Está bien jugar con DeepSeek, y aunque obtiene mejores resultados que el GPT-5 de OpenAI en la gran mayoría de los puntos de referencia y pruebas, todavía parece tener problemas con las conversaciones largas. Como es gratuito y de código abierto, merece la pena investigarlo un poco más. 

El principal problema es la privacidad de los datos. El gobierno chino puede acceder a tus datos. Que te parezca bien o no depende de ti y de tu empresa.

Para resumirlo todo, DeepSeek es un modelo de IA emergente que ha generado interés por su eficacia, razonamiento estructurado y posible menor coste de desarrollo en comparación con competidores como ChatGPT y Claude. Destaca por su arquitectura de Mezcla de Expertos, que activa selectivamente distintas partes del modelo para un mejor rendimiento en tareas técnicas y estructuradas como la codificación, el análisis de datos y la resolución de problemas. Sin embargo, sigue estando relativamente poco probado en aplicaciones más amplias del mundo real, sobre todo en la integración empresarial.

Para desarrolladores e investigadores, DeepSeek puede ofrecer una alternativa útil para manejar tareas complejas de razonamiento y datos estructurados. Las empresas que busquen soluciones de IA más allá de OpenAI y Google podrían explorar sus capacidades, pero las consideraciones en torno a la seguridad, la privacidad de los datos y las diferencias normativas deben tenerse en cuenta en la decisión. Aunque DeepSeek tiene potencial para desafiar a los líderes establecidos de la IA, su impacto y fiabilidad a largo plazo están por ver.

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Preguntas frecuentes sobre DeepSeek (2025)

DeepSeek es un gran modelo lingüístico (LLM) desarrollado por High-Flyer AI, una empresa china. Utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) para activar selectivamente partes de su red neuronal, lo que le confiere una inteligencia de nivel GPT, a la vez que es mucho más eficiente y rentable.

Sí, los pesos del modelo de DeepSeek son abiertos y de uso gratuito, con puntos de control disponibles en plataformas como Hugging Face. Sin embargo, es más exacto llamarlo de peso abierto que de código abierto completo: los datos de entrenamiento completos, el código de preentrenamiento y algunas infraestructuras de ajuste fino no son de dominio público.

Sí, en su mayor parte. Puedes descargar y ejecutar DeepSeek localmente o a través de plataformas de terceros sin pagar licencias. Sin embargo, utilizar DeepSeek a través de la API oficial de High-Flyer puede conllevar costes de uso en función de la escala y las necesidades de integración, de forma similar a como los modelos abiertos como Llama 3 pueden seguir teniendo opciones alojadas de pago.

La seguridad es uno de los temas más discutidos en torno a DeepSeek. Como se desarrolla en China, algunos expertos expresan su preocupación por la privacidad de los datos y los posibles riesgos de cumplimiento, especialmente para los usuarios sometidos a marcos estrictos como GDPR o SOC 2.

Si autoalojas DeepSeek, tus datos permanecen en tus servidores, lo que elimina la mayoría de esos riesgos. Pero si utilizas la API alojada de High-Flyer, la transparencia en el manejo de los datos sigue siendo limitada en comparación con competidores occidentales como OpenAI o Anthropic.

Los puntos fuertes de DeepSeek son la eficacia, el coste y la apertura, mientras que GPT-5 es líder en multimodalidad, profundidad de razonamiento y soporte empresarial.

Función DeepSeek-V3 GPT-5 (ChatGPT)
Arquitectura Mezcla de Expertos (671B en total, ~37B activos) Transformador denso
Código abierto ✅ Pesos abiertos (Cara de abrazo) ❌ Cerrado
Coste ~6 millones de dólares de formación (≈99% menos que GPT-4) $500M-$1B est.
Velocidad ~50 tokens/seg ~48 tokens/seg
Razonamiento Muy fuerte (matemáticas/código) Más fuerte en general (especialmente con herramientas)
Multimodalidad ❌ Sólo texto (Janus está separado) ✅ Texto, imagen, voz
Privacidad Depende del autoalojamiento Totalmente gestionado por OpenAI
Casos prácticos Desarrolladores, investigadores, ciencia de datos Empresas, creativos, IA empresarial

DeepSeek es perfecto para desarrolladores, investigadores y pequeñas empresas de IA que quieran juguetear, autoalojarse o crear flujos de trabajo de IA personalizados sin elevados costes de API. También es ideal para cualquiera que busque un modelo transparente y modificable que pueda afinar con datos privados.

  • Documentación limitada en comparación con GPT o Claude

  • No hay soporte multimodal incorporado (sólo texto)

  • Preocupaciones por la transparencia de la seguridad (para uso alojado)

  • Ecosistema más pequeño y menos integraciones

  • Infraestructura en fase inicial (inestabilidad ocasional de la API)

No a corto plazo, pero podría convertirse en una potente alternativa abierta. GPT-5 sigue dominando para la escritura creativa, la interacción multimodal y la IA empresarial. La promesa de DeepSeek reside en democratizar el acceso a la IA avanzada, hacer más con menos y dar a los desarrolladores un control real sobre sus herramientas.

DeepSeek incluso ha dicho en su propia hoja de ruta que se centran sobre todo en las empresas, y sólo en el uso personal a partir de 2028.