La inteligencia artificial (IA) avanza a pasos agigantados, y nuevos modelos emergen constantemente para desafiar a los gigantes establecidos. Uno de los nombres que ha ganado popularidad recientemente es DeepSeek AI, un modelo que promete superar a Google Gemini en varios aspectos clave. Pero, ¿realmente es tan innovador como parece? En WWWhatsnew hemos analizado sus características y comparado sus ventajas frente a Gemini.
Mejor organización en los resúmenes
Ambos modelos pueden resumir información de manera efectiva, pero DeepSeek se destaca por presentar los datos de manera más clara y estructurada. Mientras que Gemini ofrece resúmenes precisos en formato de párrafo, DeepSeek organiza la información en viñetas y puntos clave, lo que facilita la lectura y comprensión. Además, incluye referencias para que los usuarios puedan profundizar en los temas de interés.
Modelo gratuito vs. suscripción paga
Uno de los puntos más atractivos de DeepSeek es que es un modelo de código abierto y completamente gratuito, mientras que Google Gemini sigue una estrategia freemium. Aunque ofrece una versión básica sin costo, las funciones avanzadas requieren una suscripción a Gemini Advanced, lo que puede suponer una barrera económica para algunos usuarios.
Procesamiento local sin retrasos en la nube
A diferencia de Gemini, que depende de servidores en la nube para procesar cada petición, DeepSeek puede ejecutarse de forma local. Esto significa que no está sujeto a latencias por la conexión a Internet ni por la carga en los servidores. Esta característica lo hace más rápido y confiable, especialmente en entornos donde la conectividad es limitada.
Menor costo de entrenamiento
El entrenamiento de DeepSeek ha sido optimizado para reducir costos sin sacrificar rendimiento. Se estima que el modelo R1 de DeepSeek se entrenó en 2.048 GPUs Nvidia H800 durante 55 días, con un costo aproximado de $5,5 millones de dólares. En contraste, el entrenamiento de Gemini costó cerca de $191 millones, lo que lo hace significativamente más caro. No obstante, algunos expertos advierten que DeepSeek no ha revelado todos los detalles sobre su financiamiento, lo que genera dudas sobre la transparencia de estos números.
Funcionamiento sin conexión a Internet
Uno de los mayores inconvenientes de los modelos basados en la nube es que dependen de una conexión estable a Internet. Aunque Gemini Nano ofrece cierta funcionalidad offline, está limitada en comparación con la versión completa. En cambio, DeepSeek, al ser autoalojado, permite utilizar todas sus funciones sin necesidad de estar en línea.
Mayor privacidad y seguridad de datos
El almacenamiento y procesamiento de datos en la nube conlleva riesgos de privacidad. En el caso de Gemini, toda la información pasa por los servidores de Google, lo que puede generar preocupación entre usuarios que manejan datos confidenciales. Con DeepSeek, al ejecutarse en local, se evita la exposición de datos a terceros, lo que lo hace una opción ideal para empresas y profesionales que requieren mayor seguridad.
Personalización y acceso al código fuente
Google Gemini permite personalizar algunos aspectos a través de la creación de «Gems», pero no otorga acceso a su código fuente ni a sus parámetros internos. Esto limita las posibilidades de ajuste para usuarios con necesidades específicas. DeepSeek, al ser de código abierto, permite a los desarrolladores y empresas modificar el modelo según sus necesidades, integrando datos especializados o ajustando su comportamiento para casos de uso particulares.
Colaboración en la comunidad de código abierto
La naturaleza cerrada de Gemini significa que las mejoras y correcciones dependen exclusivamente del equipo de Google. Por el contrario, al ser de código abierto, DeepSeek cuenta con una comunidad de desarrolladores que colaboran activamente para mejorar el modelo, identificando vulnerabilidades, eliminando sesgos y optimizando el rendimiento más rápidamente.
Menos censura y restricciones en el contenido
Muchos modelos de IA aplican filtros para evitar la generación de contenido sensible o controvertido. En el caso de Gemini, estas restricciones pueden ser un obstáculo en investigaciones académicas o análisis críticos de temas políticos o sociales. DeepSeek ofrece una versión «abliterada«, donde se eliminan ciertas limitaciones del modelo, permitiendo un acceso más libre a la información.
Mayor transparencia en el funcionamiento del modelo
Finalmente, una de las críticas recurrentes a los modelos de IA cerrados es que operan como una «caja negra«, lo que dificulta evaluar si presentan sesgos o errores en la toma de decisiones. DeepSeek, al permitir auditorías externas gracias a su código abierto, facilita que investigadores y especialistas puedan analizar su funcionamiento y garantizar un uso más ético y equitativo de la IA.
¿DeepSeek AI podrá desafiar el dominio de Google Gemini?
DeepSeek representa un desafío interesante para los modelos de IA propietarios como Gemini. Su costo reducido, acceso abierto, mayor privacidad y personalización lo convierten en una alternativa atractiva, especialmente para investigadores y usuarios que buscan independencia de grandes corporaciones. En WWWhatsnew, creemos que el auge de modelos como DeepSeek podría impulsar una mayor democratización de la IA, brindando a los usuarios un mayor control sobre su tecnología.