DeepSeek vs OpenAI descubre si el nuevo modelo supera a ChatGPT

Introducción

El avance vertiginoso de la inteligencia artificial (IA) en los últimos años no solo ha revolucionado la industria tecnológica, sino que también ha generado un ecosistema competitivo donde modelos nuevos emergen para desafiar a los existentes. Entre estos, destaca DeepSeek, un modelo desarrollado en China que ha cobrado protagonismo por su enfoque abierto y su eficiencia económica, frente al consolidado y comercialmente poderoso ecosistema de OpenAI y ChatGPT.

Este artículo técnico y detallado propone un análisis profundo y extensivo sobre las diferencias, ventajas, limitaciones y arquitectura detrás de estos dos gigantes de la IA. Además, se discutirán ejemplos prácticos, comparativas de rendimiento, costes y aspectos estratégicos que afectan tanto a desarrolladores como a usuarios finales interesados en aprovechar lo mejor de estas tecnologías.

Contexto y relevancia de DeepSeek y OpenAI en 2025

En 2025, la inteligencia artificial continúa expandiéndose en múltiples sectores, desde la automatización de procesos hasta la generación de contenido avanzado. OpenAI ha mantenido su posición como líder en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT, con enfoques cerrados y orientados a negocios. Por otro lado, DeepSeek (conocido también como DeepSeek R1) ha emergido como una opción open source que desafía el statu quo, proporcionando un modelo eficiente y transparente basado en el paradigma “Mixture of Experts” (MoE).

Esta dualidad refleja dos tendencias distintas en la IA moderna:

• Modelos cerrados y comerciales: Orientados a la optimización de experiencia de usuario y monetización, con acceso limitado a su arquitectura o costos elevados.
• Modelos abiertos y colaborativos: Enfocados en transparencia, accesibilidad y comunidad, con código abierto para facilitar la innovación y reducir costes.

Arquitectura y características técnicas de DeepSeek (DeepSeek R1)

Modelo de código abierto y enfoque Mixture of Experts (MoE)

DeepSeek R1 se destaca por su arquitectura avanzada basada en MoE, que consiste en una red neuronal que selecciona dinámicamente expertos especializados para procesar cada consulta. Esto permite optimizar significativamente el uso de recursos computacionales y mejorar la calidad del razonamiento sin necesidad de aumentar el tamaño absoluto del modelo.

Además, al ser un modelo de código abierto, su diseño, parámetros, recursos empleados y procesos de optimización son públicos y accesibles para la comunidad. Esto representa un valor diferencial frente a modelos propietarios como OpenAI, donde gran parte de la información es confidencial.

Optimización y eficiencia energética

Una característica clave de DeepSeek R1 es su alta eficiencia en cuanto a consumo de hardware y costos operativos. Estudios muestran que ejecutar DeepSeek cuesta aproximadamente 30 veces menos por millón de tokens en comparación con el modelo de pago premium de OpenAI. Esto significa que organizaciones con presupuestos limitados pueden beneficiarse de un modelo potente sin incurrir en grandes gastos, democratizando el acceso a IA avanzada.

Características técnicas y comerciales de OpenAI y ChatGPT

OpenAI ha construido un ecosistema robusto con modelos optimizados para velocidad y experiencia de usuario. ChatGPT, basado en variantes de GPT-4 y sus modelos derivados, ofrece respuestas rápidas y lenguaje natural fluido con una interfaz altamente pulida. Sin embargo, esto tiene un costo significativo tanto económico como en términos de transparencia de sus mecanismos internos.

• Acceso y modelo de negocio: La mayoría de las capacidades avanzadas están detrás de suscripciones o pagos por uso.
• Arquitectura no divulgada: Aunque se conocen aspectos generales, los parámetros exactos y métodos de entrenamiento son propiedad privada.
• Velocidad y accesibilidad: Respuestas casi instantáneas con escalabilidad global.

Comparativa técnica: rendimiento, coste y transparencia

Cadena de razonamiento: una mirada en profundidad

Uno de los aspectos revolucionarios de DeepSeek R1 es la exposición visible de su cadena de razonamiento interna. Esto se traduce en que el modelo “piensa” abiertamente y explica paso a paso cómo llega a una solución, lo que mejora la interpretabilidad y confianza en sus respuestas.

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Por ejemplo, al resolver el clásico acertijo del granjero con el lobo, la cabra y la col, DeepSeek detalla exhaustivamente cada paso, incluyendo errores y retrocesos hasta hallar la solución adecuada. En contraste, OpenAI procesa el problema casi instantáneamente y ofrece la respuesta sin mostrar el detalle del razonamiento.

Ejemplo práctico: el acertijo del granjero

• OpenAI: Respuesta rápida y precisa en segundos, sin mostrar el desarrollo lógico.
• DeepSeek: Expone explícitamente cada fase del razonamiento, haciendo pausas, revisando hipótesis y corrigiéndose, con un tiempo mayor de respuesta.

Esta diferencia es crucial para aplicaciones donde la trazabilidad del proceso es importante, como en educación, investigaciones técnicas o auditorías.

Ejecución y accesibilidad: cómo utilizar DeepSeek R1

DeepSeek R1 está disponible mediante su página oficial (dips.com), donde los usuarios pueden interactuar con el modelo sin costo, probar textos y experimentar con cadenas de razonamiento. Además, dado que es open source, es posible descargar y ejecutar el modelo en equipos locales potentes, facilitando la personalización y control total.

Para ejecutar DeepSeek en local, se recomienda:

• Disponer de hardware con GPU potente (NVIDIA, preferentemente con soporte CUDA).
• Configurar entorno Python con librerías específicas (PyTorch, Transformers).
• Descargar el repositorio oficial para obtener pesos y configuraciones.
• Seguir las instrucciones de instalación para optimización según capacidad de hardware.

Consejos para optimizar el uso local

• Utilizar técnicas de cuantización para disminuir la carga de memoria.
• Configurar batch sizes ajustados para equilibrio entre velocidad y rendimiento.
• Actualizar drivers y CUDA para compatibilidad máxima.
• Apostar por versiones optimizadas para CPUs si no se dispone de GPU.

Comparativa en generación de código: DeepSeek y OpenAI frente a frente

Además de tareas lingüísticas, comparar ambos modelos en generación de código revela diferencias interesantes. Por ejemplo, al pedir crear un juego clásico en HTML y JavaScript (“Space Invaders”), ambos generan código funcional y ejecutable.

• OpenAI: Código limpio, funcional, respuesta rápida pero con detalles mínimos.
• DeepSeek: Código más elaborado, incluye puntuaciones y detalles estéticos, con notable cuidado en la lógica de juego.

Esta prueba demuestra que DeepSeek no solo es competitivo en coste, sino que también ofrece una calidad de resultados equivalente o superior en determinados ámbitos especializados.

Para profundizar aún más en estas diferencias y ver ejemplos prácticos en tiempo real, te invitamos a ver el siguiente video explicativo, donde se analizan ambos modelos en acción.

Paradoja de Jevons y su impacto en la IA moderna

Un concepto fundamental para entender el impacto del avance tecnológico en IA es la Paradoja de Jevons, que postula que mejoras en la eficiencia del uso de un recurso suelen incrementar su consumo total en lugar de reducirlo.

Ambos modelos, DeepSeek y OpenAI, nos permiten explorar esta idea aplicándola al uso de GPUs, el motor clave para la computación de IA. Aunque DeepSeek baja significativamente el coste de ejecución por token, la accesibilidad incrementa la demanda global, provocando un aumento general en el uso de hardware.

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Análisis comparativo de respuestas a la Paradoja de Jevons

La lectura crítica de ambos enfoques es clave para desarrollar estrategias sostenibles y equilibradas en el despliegue masivo de la inteligencia artificial.

Palabras clave y su importancia en DeepSeek vs OpenAI

DeepSeek

Palabra clave central para definir la nueva generación de modelos abiertos con enfoque en eficiencia, transparencia y comunidad. Los usuarios a menudo preguntan sobre su rendimiento práctico, escalabilidad y cómo contribuye a la democratización de la IA.

OpenAI

Palabra clave asociada con un líder de mercado en IA comercial, foco en experiencia de usuario, calidad y servicio pago. Frecuentemente genera dudas sobre costos, privacidad, y acceso a modelos avanzados.

ChatGPT

El producto más visible dentro del ecosistema OpenAI, conocido por su accesibilidad, versatilidad y rapidez pero que también limita el conocimiento interno de sus procedimientos.

Mixture of Experts (MoE)

Técnica de IA que permite distribuir el procesamiento entre diferentes “expertos” especializados para mejorar la eficiencia y precisión sin aumentar la complejidad global del modelo. Clave para entender la arquitectura innovadora de DeepSeek.

Código abierto (Open Source)

Fundamental para garantizar transparencia, adaptabilidad y colaboración masiva en el desarrollo de IA. Diferencia crucial frente a modelos cerrados y propietarias como OpenAI.

Cadenas de razonamiento

Mecanismo que explicita cómo un modelo llega a una conclusión o solución, mejorando la trazabilidad y la confianza en resultados complejos como la resolución de problemas matemáticos o algoritmos.

Paradoja de Jevons

Concepto económico que ayuda a comprender el efecto indirecto del aumento en la eficiencia, explicando incrementos en la demanda global de recursos computacionales incluso cuando los modelos son más baratos y eficientes.

Buenas prácticas y recomendaciones para elegir modelo de IA

• Definir el tipo de uso: si se requiere transparencia y personalización, DeepSeek es una opción sobresaliente.
• Si la prioridad es rapidez y experiencia pulida, OpenAI lidera en respuesta y estabilidad.
• Evaluar costes a largo plazo según volumen de tokens y nivel de interacción esperado.
• Considerar la sustentabilidad y consumo energético en proyectos masivos, apoyándose en análisis de la paradoja de Jevons.
• Experimentar con ambos modelos en entornos controlados para analizar resultados específicos.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué es mejor, DeepSeek o ChatGPT?

La elección entre DeepSeek y ChatGPT depende de las necesidades específicas de cada usuario. DeepSeek destaca por su eficiencia técnica, transparencia y coste reducido, ideal para aplicaciones técnicas y proyectos con presupuesto limitado. ChatGPT, por su parte, ofrece una experiencia de usuario más fluida, respuestas rápidas y una interfaz más depurada, siendo apropiada para usos generales y exploratorios.

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¿Cuánto mejor es DeepSeek que ChatGPT?

La superioridad de DeepSeek o ChatGPT varía según el tipo de tarea. DeepSeek sobresale en investigaciones técnicas, científicas y matemáticas que requieren un razonamiento profundo y explicable. ChatGPT se desempeña mejor para consultas amplias, redacción creativa, y asistencia general debido a su entrenamiento en grandes volúmenes de datos variados.

¿Cuál es la diferencia entre OpenAI y DeepSeek?

OpenAI es una empresa que desarrolla modelos de IA propietarios como ChatGPT, centrada en la experiencia de usuario, rentabilidad y escalabilidad global, con acceso limitado a detalles técnicos. DeepSeek es un modelo chino de código abierto, transparente, con arquitectura avanzada MoE, más accesible en costo y diseñado para fomentar investigación colaborativa y eficiencia computacional.

¿Se puede ejecutar DeepSeek R1 en entornos locales?

Sí, dado que es un modelo abierto, DeepSeek puede descargarse y ejecutarse en hardware potente local, especialmente con GPUs NVIDIA modernas. Esto permite mayor control y personalización, aunque requiere conocimiento técnico para la correcta instalación y optimización.

¿Cuál modelo es más rentable para startups y pequeñas empresas?

DeepSeek R1 representa una oportunidad muy rentable debido a su bajo costo de ejecución y transparencia. Permite que startups con presupuestos ajustados accedan a modelos de IA avanzados sin comprometer la calidad, a diferencia de las opciones premium de OpenAI con estructuras de precios más elevadas.

¿Cómo afecta la Paradoja de Jevons al uso de IA?

La Paradoja de Jevons explica que al mejorar la eficiencia de los modelos de IA, en lugar de reducir la demanda computacional global, esta tiende a aumentar debido a un mayor acceso y nuevas aplicaciones emergentes. Por ende, incluso con modelos más eficientes, el consumo total de GPUs puede crecer.

¿Qué ventajas tiene la cadena de razonamiento visible de DeepSeek?

Facilita la interpretabilidad del modelo, permite validar el proceso de toma de decisiones, ayuda a generar confianza en aplicaciones críticas y favorece la colaboración e investigación al entender claramente cómo se llega a ciertas conclusiones.

¿Es seguro usar un modelo de IA de código abierto como DeepSeek?

Generalmente sí, dado que su código es público y puede ser auditado, lo que reduce riesgos ocultos. Sin embargo, es crucial descargar el software desde fuentes oficiales y verificar integridad para evitar vulnerabilidades o manipulaciones.

¿Qué tan rápido responde DeepSeek respecto a OpenAI?

Aunque DeepSeek ofrece un razonamiento más detallado, normalmente es más lento que OpenAI en tiempo de respuesta debido al procesamiento adicional para generar cadenas de razonamiento explícitas.

¿Para qué tipo de proyectos es más recomendable cada modelo?

OpenAI es ideal para proyectos que demandan rapidez y experiencia optimizada, como chatbots comerciales, asistentes virtuales y generación de contenido rápido. DeepSeek es preferible para entornos académicos, desarrollo de nuevas metodologías, proyectos con limitaciones económicas y cuando se requiere trazabilidad en la toma de decisiones.

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Conclusión

El duelo tecnológico entre DeepSeek y OpenAI representa más que una competencia de modelos; es una disyuntiva entre accesibilidad, transparencia y coste frente a experiencia de usuario y velocidad. DeepSeek R1 se posiciona como una alternativa formidable y disruptiva, especialmente atractiva para el ecosistema open source y usuarios especializados en IA técnica.

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