DeepSeek vs. OpenAI: Comparando a los nuevos titanes de la IA

La aparición de modelos innovadores de IA está reconfigurando el sector tecnológico, y DeepSeek-R1 -un modelo chino de código abierto del que seguro que has oído hablar- representa un desafío convincente para los actores establecidos, como la serie o1 de OpenAI. Esta competencia está impulsando avances notables en el rendimiento, la rentabilidad y la accesibilidad de las tecnologías de IA.

Es importante comprender las capacidades y diferencias de estos modelos. Tanto si eres un recién llegado que explora los fundamentos de la IA a través de cursos como Comprender la Inteligencia Artificial, como si tienes más experiencia y estás preparado para explorar más a fondo con los Conceptos LLM, la elección entre DeepSeek-R1 y o1 de OpenAI puede tener un impacto significativo en tus proyectos.

Este artículo ofrece una comparación detallada de estos dos modelos líderes, examinando sus métricas de rendimiento, estructuras de costes, protocolos de seguridad y casos de uso ideales. Nuestro análisis se basa en amplios datos de evaluación comparativa y aplicaciones prácticas, complementados con las ideas de nuestro sitio web DeepSeek vs. DeepSeek. Guía de ChatGPT y tutorial de puesta a punto de DeepSeek R1.

Visión general de los modelos de IA

Empecemos repasando qué es DeepSeek-R1 y OpenAI o1.

¿Qué es la Serie o1 de OpenAI?

La serie o1 representa el último avance de OpenAI, basado en el éxito de sus modelos anteriores como ChatGPT y GPT-4. Esta nueva gama presenta múltiples variantes -estándar, mini y pro-, cada una de ellas diseñada para satisfacer diferentes requisitos de aplicación y casos de uso. La serie emplea una sofisticada combinación de ajuste fino supervisado (SFT) tradicional con aprendizaje por refuerzo, lo que da como resultado unas capacidades excepcionales en la resolución de problemas complejos.

Una característica distintiva de la serie o1 son sus opciones avanzadas de interfaz de usuario, que permiten acceder a potentes capacidades de IA. Estas interfaces proporcionan herramientas intuitivas para el ajuste fino del modelo, haciéndolo accesible no sólo a desarrolladores experimentados, sino también a usuarios no técnicos que necesiten adaptar el modelo a tareas específicas. Este enfoque reduce significativamente la barrera de entrada para las organizaciones que quieren implantar soluciones de IA.

La serie o1 también destaca por su compatibilidad entre plataformas. Tanto si se despliega en servicios en la nube como en infraestructura local, el modelo mantiene un rendimiento constante. Esta versatilidad lo hace especialmente valioso en entornos empresariales, donde la norma son diversas pilas tecnológicas y la interoperabilidad es importante.

¿Qué es DeepSeek-R1?

DeepSeek-R1 representa un avance significativo en la tecnología de IA, desarrollado por una empresa china de IA fundada en 2023. El modelo utiliza un enfoque de entrenamiento innovador llamado R1-Cero, que lo distingue por basarse únicamente en el aprendizaje por refuerzo combinado con un sofisticado proceso de razonamiento en cadena. Esta arquitectura única permite un notable comportamiento de autocorrección y ofrece una importante ventaja de costes. De hecho, se dice que funciona a un 5% del coste de los modelos tradicionales.

Lo que hace que DeepSeek-R1 sea especialmente destacable es su base de código abierto, que crea oportunidades únicas tanto para los desarrolladores como para las organizaciones. El modelo puede integrarse en los ecosistemas locales, lo que permite a los desarrolladores personalizarlo y adaptarlo según los requisitos o normativas regionales específicos.

Además, la naturaleza de código abierto de DeepSeek-R1 fomenta un entorno de desarrollo colaborativo. El modelo se beneficia de las continuas contribuciones de la comunidad, lo que conduce a rápidas mejoras y perfeccionamientos basados en los comentarios de los usuarios del mundo real. Este enfoque democrático del desarrollo de la IA no sólo acelera la innovación, sino que también garantiza que el modelo siga respondiendo a la evolución de las necesidades de los usuarios y de los requisitos técnicos.

Comparación de resultados

Ahora, comparemos los modelos según los puntos de referencia más importantes.

Razonamiento general

La prueba de referencia GPQA Diamond amplía los límites de las capacidades de razonamiento de la IA al presentar problemas complejos de varios pasos que requieren una comprensión sofisticada y un conocimiento contextual. Este punto de referencia es especialmente valioso, ya que evalúa la capacidad de un modelo de IA para manejar tareas de razonamiento desafiantes que abarcan múltiples dominios y áreas de conocimiento.

• DeepSeek-R1: 71.5%
• OpenAI o1: 75.7%
• Información clave: El o1 de OpenAI mantiene una notable ventaja en esta categoría, mostrando la eficacia de su enfoque híbrido que combina el ajuste fino supervisado con el aprendizaje por refuerzo. Esta arquitectura parece especialmente adecuada para tareas que requieren una comprensión contextual más amplia y la aplicación de conocimientos entre dominios.

Habilidad matemática

La prueba MATH-500 pone el listón muy alto para los modelos de IA, ya que presenta problemas matemáticos complejos que requieren una sofisticada deducción lógica y perspicacia matemática. Este punto de referencia simula eficazmente el tipo de resolución avanzada de problemas que suele asociarse a los expertos matemáticos humanos, lo que lo convierte en una métrica útil para evaluar las capacidades de la IA en el razonamiento cuantitativo.

• DeepSeek-R1: 97.3%
• OpenAI o1: 96.4%
• Información clave: Ambos modelos demuestran un rendimiento cercano al nivel de un experto humano, pero DeepSeek-R1 mantiene una ligera ventaja. Es probable que esta ventaja se deba a su arquitectura de aprendizaje por refuerzo, que parece especialmente capaz de adaptarse a conceptos matemáticos novedosos y a escenarios abstractos de resolución de problemas.

Habilidades de codificación

Codeforces representa una de las evaluaciones más rigurosas de la capacidad de programación en el espacio de la IA. Como plataforma de programación competitiva, desafía a los modelos a producir código eficiente y preciso bajo restricciones que reflejan los escenarios de desarrollo de software del mundo real, lo que la hace especialmente relevante para evaluar las habilidades prácticas de codificación.

• DeepSeek-R1: Clasificación 2029
• OpenAI o1: Clasificación 2061
• Información clave: El o1 de OpenAI demuestra un rendimiento marginalmente superior en los retos relacionados con la programación. Esta ventaja puede atribuirse a su amplia formación en diversas tareas de programación y escenarios de codificación, lo que permite una mejor generalización en diferentes retos de programación.

Puntos de referencia adicionales

Las evaluaciones recientes han introducido marcos de pruebas más sofisticados que sondean los límites de las capacidades de la IA. Dos puntos de referencia destacados en esta categoría son AlpacaEval, que evalúa la calidad y coherencia conversacional, y ArenaHard, que se centra en escenarios complejos de resolución de problemas estratégicos.

DeepSeek demuestra notables mejoras respecto a GPT-4 Turbo en las evaluaciones AlpacaEval y ArenaHard, mostrando una mayor coherencia conversacional y grandes capacidades de pensamiento estratégico. Aunque quedan pendientes las comparaciones directas con o1 en estas áreas, el rendimiento de DeepSeek-R1 revela puntos fuertes particulares en el manejo de problemas dinámicos y no estructurados que requieren una gran adaptabilidad. Esto sugiere que el modelo podría sobresalir en situaciones en las que las estructuras del problema son fluidas y las soluciones convencionales pueden no ser aplicables.

Comparación de costes

Al evaluar los modelos de IA para su despliegue, comprender los distintos componentes del coste es esencial para la elaboración del presupuesto y la planificación de los recursos. Desglosemos cada métrica de precios y comparemos los costes entre DeepSeek-R1 y o1 de OpenAI.

Costes de los insumos almacenados en caché

La entrada en caché se refiere a texto repetido o procesado previamente que el modelo ya ha encontrado, lo que permite un procesamiento más eficiente y menores costes. Esto es especialmente beneficioso para las aplicaciones que procesan con frecuencia contenidos similares o mantienen un historial de conversaciones.

• DeepSeek-R1: 0,14 $ por 1M de fichas
• OpenAI o1: 7,50 $ por 1M de tokens

Costes de los insumos

Los costes de entrada cubren el procesamiento del texto nuevo y único enviado al modelo para el análisis o la generación de respuestas. Esto incluye consultas de usuarios, documentos para análisis o cualquier contenido nuevo que requiera la atención del modelo.

• DeepSeek-R1: 0,55 $ por 1M de tokens
• OpenAI o1: 15,00 $ por 1M de tokens

Costes de producción

Los costes de salida se aplican al texto generado por el modelo en respuesta a las entradas. Esto incluye desde respuestas sencillas hasta análisis complejos, generación de código o producción creativa de contenidos.

• DeepSeek-R1: 2,19 $ por 1M de tokens
• OpenAI o1: 60,00 $ por 1M de tokens

Análisis de costes

La comparación de precios revela una ventaja de costes significativa para DeepSeek-R1 en todas las métricas. DeepSeek-R1, que cuesta aproximadamente un 5% de lo que cuesta OpenAI o1, es una opción atractiva para las implantaciones a gran escala y los proyectos sensibles a los costes. Esta drástica diferencia de precio podría ser especialmente impactante para las organizaciones que llevan a cabo extensas operaciones de IA o para las startups que trabajan con presupuestos limitados.

Consideraciones sobre seguridad y protección

OpenAI's o1 y DeepSeek-R1 abordan las consideraciones de seguridad y protección a través de marcos distintos, cada uno con sus propias ventajas.

Arquitectura de protección y controles de OpenAI

OpenAI ha establecido una completa infraestructura de seguridad para su serie o1, basada en tres pilares fundamentales. El primero es su sistema de protocolos de seguridad, que incorpora el red-teaming externo. Básicamente, expertos en seguridad independientes comprueban activamente el modelo en busca de vulnerabilidades. Esto se complementa con mecanismos avanzados de resistencia al jailbreak que protegen contra los intentos de acceso y manipulación no autorizados. El tercer pilar consiste en estrategias de mitigación de sesgos que ayudan a garantizar unos resultados de los modelos justos y equilibrados.

Más allá de estas medidas técnicas, OpenAI ha reforzado su compromiso con la seguridad mediante asociaciones formales con institutos internacionales de seguridad de la IA. Estas colaboraciones facilitan la supervisión y mejora continuas de las normas de seguridad, al tiempo que contribuyen al desarrollo de las mejores prácticas de seguridad de la IA en todo el sector.

Seguridad y cumplimiento de código abierto de DeepSeek

DeepSeek-R1 adopta un enfoque distintivamente transparente de la seguridad, aprovechando su naturaleza de código abierto como principal característica de seguridad. Esta transparencia permite a las comunidades mundiales de desarrolladores participar activamente en la verificación de la seguridad, creando un entorno de colaboración para identificar y abordar las vulnerabilidades.

El marco de seguridad del modelo se basa en tres elementos fundamentales:

1. Procesos de verificación impulsados por la comunidad que aprovechan la experiencia de los desarrolladores de todo el mundo
2. Mecanismos de autocorrección impulsados por el aprendizaje por refuerzo, que ayudan a alinear el comportamiento del modelo con las preferencias humanas
3. Estrictas directrices de contenido que cumplen la normativa china, proporcionando marcos claros para la implantación y el funcionamiento

Desarrollo continuo de la seguridad

Ambos modelos siguen evolucionando sus medidas de seguridad mediante enfoques diferentes pero eficaces. OpenAI mantiene su ventaja en seguridad mediante actualizaciones sistemáticas basadas en los comentarios de los usuarios y en las ideas de los socios, mientras que DeepSeek se beneficia de rápidas mejoras de seguridad impulsadas por la comunidad. Estoy seguro de que ambos modelos seguirán reforzando sus perfiles de seguridad, aunque a través de mecanismos diferentes.

Elegir el modelo adecuado

Seleccionar el modelo de IA adecuado para tu proyecto requiere una cuidadosa consideración de diversos factores, como los requisitos técnicos, las limitaciones presupuestarias y las necesidades operativas. Examinemos casos de uso concretos en los que destaca cada modelo.

DeepSeek-R1: Casos de uso óptimos

DeepSeek-R1 se perfila como la opción preferida para varios escenarios específicos. En primer lugar, ofrece un valor excepcional para los proyectos de presupuesto limitado. Su estructura de costes significativamente más baja (de nuevo, funciona a aproximadamente el 5% de los costes del modelo tradicional) la hace especialmente atractiva para las startups y los proyectos de investigación.

La base de código abierto del modelo ofrece ventajas únicas a los equipos que necesitan flexibilidad de personalización. Las organizaciones pueden modificar y adaptar el modelo para satisfacer requisitos específicos, integrarlo con sistemas existentes u optimizarlo para casos particulares. Esta flexibilidad es especialmente valiosa para empresas con requisitos técnicos únicos o que operan en ámbitos especializados.

Me impresionó especialmente el rendimiento superior de DeepSeek-R1 en matemáticas (97,3% en MATH-500), lo que lo convierte en una opción excelente para aplicaciones que impliquen cálculos complejos, análisis estadísticos o modelización matemática. Este punto fuerte puede ser especialmente valioso en campos como la modelización financiera, la investigación científica o las aplicaciones de ingeniería.

o1 de OpenAI: Escenarios más adecuados

La serie o1 de OpenAI es especialmente adecuada para entornos empresariales en los que hay que pensar mucho en la fiabilidad y la seguridad. Sus exhaustivos protocolos de seguridad y medidas de cumplimiento lo hacen ideal para organizaciones que operan en sectores regulados o manejan información sensible.

El modelo destaca en tareas de programación y escenarios de razonamiento complejo, como demuestran sus buenos resultados en Codeforces (2061 de puntuación) y GPQA Diamond (75,7%). Esto lo hace especialmente valioso para los equipos de desarrollo de software, sobre todo los que trabajan en aplicaciones complejas.

Para las organizaciones en las que los historiales probados y las pruebas exhaustivas son requisitos no negociables, o1 ofrece la garantía de rigurosos protocolos de validación y prueba. Esto lo hace especialmente adecuado para aplicaciones de misión crítica en las que la fiabilidad y el rendimiento predecible son esenciales.

Implicaciones más amplias y tendencias futuras

La carrera de la IA

La interacción dinámica entre DeepSeek y OpenAI ejemplifica un cambio significativo en el desarrollo de la IA, en el que la innovación de código abierto y la excelencia patentada se complementan cada vez más. Esta convergencia se enriquece aún más con la aparición de potentes competidores como Qwen 2.5 de Alibaba, creando un ecosistema diverso que impulsa tanto la mejora del rendimiento como la eficiencia de costes.

Equipos de todo el mundo contribuyen a proyectos de código abierto, mientras que las soluciones patentadas amplían los límites tecnológicos, creando un ciclo productivo de avance. Esta cooperación internacional ha acelerado el progreso en áreas como la eficacia de los modelos, la capacidad de razonamiento y las aplicaciones prácticas.

Además, debo decir que, a medida que avanzan estas tecnologías, observamos una mayor atención a las consideraciones normativas. Las distintas regiones están elaborando marcos para regular el desarrollo y la implantación de la IA, con distintos enfoques de las normas de seguridad y las directrices éticas.

Implicaciones para los profesionales de la IA

El estado actual del desarrollo de la IA crea oportunidades y retos únicos. El éxito requiere cada vez más experiencia tanto en sistemas de código abierto como propietarios, ya que las organizaciones suelen utilizar una mezcla de ambos.

Más allá de las habilidades técnicas, los profesionales están encontrando valor en el desarrollo de competencias interdisciplinares. Hay una gran necesidad de personas que comprendan la intersección de la IA con la estrategia empresarial, que puedan, en otras palabras, integrar soluciones de IA en contextos empresariales e industrias.

La síntesis de los conocimientos técnicos con la perspicacia empresarial definirá probablemente la próxima generación de profesionales de la IA. El truco va a estar en tu capacidad para salvar la distancia, por así decirlo, entre conocer lo último y lo más puntero en tecnología, pero también ser capaz de ponerlo en práctica en aplicaciones del mundo real. Esto es lo que te va a ayudar a estar en condiciones de impulsar la innovación y la creación de valor, trabajes donde trabajes.

Conclusión

Hemos explorado cómo los modelos DeepSeek-R1 y o1 de OpenAI representan enfoques diferentes para hacer avanzar las capacidades de la IA. El innovador método de entrenamiento R1-Cero de DeepSeek-R1, combinado con su enfoque de aprendizaje por refuerzo, ofrece rentabilidad y un comportamiento autocorrectivo.

La serie o1 de OpenAI, por su parte, se basa en su ecosistema establecido, integrando el ajuste fino supervisado con el aprendizaje por refuerzo para ofrecer un gran rendimiento. Sus variantes -estándar, mini y pro- proporcionanflexibilidad para diferentes casos de uso.

Creo que ambos modelos ofrecen ventajas. El enfoque de desarrollo impulsado por la comunidad de DeepSeek y su alineación con las normas reguladoras chinas abre nuevas posibilidades de personalización y despliegue regional. Mientras tanto, la red de colaboraciones de seguridad global de OpenAI y su probada trayectoria proporcionan una fiabilidad de nivel empresarial.

Para estar al día de estos avances tecnológicos, considera la posibilidad de explorar recursos como nuestros Conceptos de IA Generativa para adquirir conocimientos básicos, Trabajar con la API OpenAI para aprender técnicas de implementación y Ética de la IA para comprender los aspectos importantes del desarrollo responsable de la IA. Además, si te interesan los aspectos de codificación, nuestra Introducción al Aprendizaje Profundo con PyTorch ofrece experiencia práctica con redes neuronales y desarrollo de modelos.

A medida que el campo de la IA siga evolucionando, el éxito dependerá de mantener una comprensión equilibrada tanto de las soluciones de código abierto como de las propietarias. El éxito también depende de mantenerse al día, por lo que, como última cosa, recomiendo apuntarse al buque insignia de DataCamp (y gratuito) Radar: Skills Edition conferencia, que se celebrará el 27 de marzo de 2025, así que asegúrate de inscribirte hoy mismo.