En un entorno en el que la innovación en modelos de lenguaje parece incesante, este laboratorio se ha convertido en uno de los principales protagonistas de la comunidad open source. Con cada nueva publicación, DIPs pone en jaque a los gigantes tecnológicos que trabajan en el ámbito privado, obligándolos a redoblar esfuerzos y a competir con modelos cada vez más potentes.
Hace unas semanas, DIPs ya sorprendió a la comunidad con su modelo DIPs v3, una red neuronal con la increíble cifra de 600.000 millones de parámetros, capaz de rivalizar en muchos aspectos con GPT-4. Sin embargo, la noticia de hoy va todavía más allá: la llegada de DeepSeek R1, un modelo “razonador” de última generación que promete revolucionar nuestra forma de entender la Inteligencia Artificial.
A lo largo de este extenso post (más de 3000 palabras), exploraremos en detalle DeepSeek R1 y todas sus variantes, incluyendo DeepSeek R1 Lite. Abordaremos temas como el concepto de razonamiento interno o chain-of-thought, la idea de test time compute, sus impresionantes benchmarks, la disponibilidad de DeepSeek R1 (y su versión DeepSeek R1-lite o DeepSeek-R1-lite-preview) en plataformas como HuggingFace y Ollama, sus licencias, tamaños, el acceso a través de su API y su paper (o informe técnico en arXiv). Todo ello, sin olvidar la comparativa con OpenAI y su serie O1, así como el papel que juega esta innovación dentro del escenario global de la IA.
Prepárate para sumergirte en un recorrido detallado, repleto de datos, cifras y reflexiones sobre cómo DeepSeek R1 refuerza la tendencia de que la inteligencia artificial abierta (open source) se está comiendo el terreno a pasos agigantados.
Tabla de contenidos
1. Contexto: la importancia de la IA open source
En la última década, la Inteligencia Artificial ha pasado de ser un campo relativamente académico a estar en el centro de la transformación digital en todo el mundo. Modelos como GPT-4, ChatGPT, Claude o Bard han demostrado de lo que es capaz el procesamiento del lenguaje natural cuando se dispone de suficientes datos y poder computacional.
Sin embargo, mientras empresas como OpenAI, Google o Microsoft/Meta han avanzado con modelos privados y propietarios, en paralelo han florecido iniciativas de carácter abierto, lideradas por laboratorios y comunidades de desarrolladores que optan por compartir su conocimiento con licencias que permiten el uso y la distribución libre (incluso comercial). De esta forma, hemos visto emerger una comunidad de modelos open source (desde LLaMA hasta Vicuna, pasando por Falcon y muchos otros).
Con la irrupción de DIPs y sus modelos gigantes (en particular DIPs v3 y ahora DeepSeek R1), la línea que separaba a las grandes compañías privadas de la comunidad de la IA abierta se está difuminando rápidamente. El open source ya no se limita a modelos “pequeños” o experimentos de nicho; cada vez son más competitivos, exigiendo a los laboratorios comerciales una respuesta sólida en innovación y reducción de costes.
DeepSeek R1 se enmarca en esta corriente: un modelo razonador que, en pocas semanas, se presenta como alternativa —o competidor— de la serie O1 de OpenAI, lanzada a lo largo de 2024 y 2025. No solo iguala o supera en algunos benchmarks, sino que además llega acompañado de toda una familia de versiones reducidas y un paper que describe la receta de entrenamiento, algo que hasta la fecha no habíamos visto con claridad en los grandes modelos propietarios.
2. ¿Qué es DeepSeek R1?
2.1. El concepto de “modelo razonador” y el test time compute
DeepSeek R1 se presenta como un modelo de razonamiento. A diferencia de los “modelos estándar” (por ejemplo, GPT-4 o DIPs v3 “a secas”), un modelo razonador es capaz de dedicar tiempo de computación —lo que se denomina test time compute— para generar cadenas de razonamiento internas antes de dar la respuesta final al usuario.
La idea recuerda a cómo los humanos resolvemos problemas complejos: no soltamos la primera respuesta que se nos viene a la cabeza, sino que exploramos un proceso de razonamiento interno (paso a paso, evaluando distintas posibilidades). En la práctica, estos modelos generan texto “oculto” (no necesariamente mostrado al usuario, aunque en el caso de DIPs sí podemos ver la chain-of-thought) que les permite revisar y pulir sus respuestas.
Este paradigma explotó cuando OpenAI presentó su modelo O1 Preview en septiembre del año pasado. Luego llegarían las versiones finales (O1 y O1 Pro) y la familia O3. El salto en las métricas fue evidente: dedicar tokens y poder de cálculo al razonamiento resulta en un rendimiento muy superior en tareas matemáticas, de programación y de razonamiento lógico complejo.
DeepSeek R1 hace exactamente esto, pero en el ámbito open source y con una ventaja fundamental: la publicación de un paper (o “DeepSeek R1 paper” / “DeepSeek R1 technical report”), así como la liberación del modelo con licencia MIT y la posibilidad de descarga. Esto significa que cualquier empresa o individuo (con el hardware adecuado) puede aprovechar esta tecnología, estudiar sus entrañas y, en última instancia, innovar sin barreras.
2.2. El legado de DIPs v3 y su evolución
Previamente, DIPs había publicado el famoso DIPs v3, un modelo masivo de 600.000 millones de parámetros, cuyas prestaciones podían compararse a GPT-4 en tareas de generación de texto, comprensión lectora y otros menesteres. Con DeepSeek R1, DIPs repite la jugada, pero esta vez añadiendo la capa de razonamiento.
La base sigue siendo un mixture of experts (MOE), con 600.000 millones de parámetros totales, aunque para cada inferencia solo se activan unos 37.000 millones de parámetros. Esta arquitectura MOE lo hace más eficiente que un modelo denso (donde se activan la totalidad de parámetros). Aun así, sigue requiriendo un hardware muy potente para cargarlo localmente.
Para quienes no dispongan de ese tipo de infraestructura (prácticamente todos los “mortales”), DIPs proporciona DeepSeek R1 en su propia plataforma, con un servicio de API de pago. Y aquí viene otra gran novedad: el precio es significativamente menor que el de OpenAI O1. Hablamos de un coste de generación de tokens que puede llegar a ser 27 veces más barato que O1 y hasta 6 veces más barato que O1 Mini. Toda una declaración de intenciones.
3. DeepSeek R1 vs. OpenAI O1: una comparación inicial
3.1. Benchmarks y métricas clave
Para entender el valor diferencial de DeepSeek R1, basta con mirar los gráficos y tablas comparativas que el propio laboratorio DIPs ha publicado, enfrentándolo directamente a OpenAI O1 (diciembre de 2024). Se han evaluado un conjunto de benchmarks habituales en la medición de la capacidad de razonamiento matemático, la resolución de problemas y la programación:
AIME 2024
CodeForce (ranking de problemas de programación competitiva)
GPQA Diamond
Otros benchmarks relacionados con common sense, matemáticas, programación, etc.
En cada uno de estos indicadores, DeepSeek R1 logra resultados que, en algunos casos, superan a los de OpenAI O1. Un ejemplo contundente es el salto que pasa de DIPs v3 a DeepSeek R1: en la prueba de AIME 2024, la tasa de resolución de problemas “a la primera” crece de un 39,2% a casi un 79,8%, lo cual representa un incremento espectacular.
Del mismo modo, en CodeForce se pasa del percentil 58,7 al 96,3 al habilitar el razonamiento. Estas cifras vienen a subrayar la importancia crítica de la estrategia chain-of-thought bien entrenada: no se trata simplemente de un truco; verdaderamente potencia el rendimiento en tareas exigentes.
3.2. El coste de la API
Uno de los puntos que más han llamado la atención al comparar DeepSeek R1 con OpenAI O1 es la diferencia en precio por token. DIPs ofrece un servicio en la nube, con llamadas a su API para inferencia y, en la práctica, el precio por millón de tokens es radicalmente más bajo que el de OpenAI.
Para aquellos proyectos que requieran grandes volúmenes de generación de texto (por ejemplo, chatbots extensos, asistentes de contenido, análisis de documentos masivos, etc.), la reducción de costes puede ser decisiva. Además, dado que DeepSeek R1 es open source, es plausible pensar que con el tiempo emerjan proveedores de infraestructura que ofrezcan planes incluso más competitivos, permitiendo que empresas de mediano y pequeño tamaño accedan a modelos avanzados sin arruinarse.
4. DeepSeek R1 Lite: el puente hacia hardware más asequible
4.1. El rol de la destilación
Una de las novedades más interesantes del lanzamiento de DeepSeek R1 es que DIPs no se ha quedado solo en el modelo gigantesco. También han presentado un proceso de destilación: es decir, han tomado DeepSeek R1 (el modelo razonador tope de gama) y lo han empleado para generar datos sintéticos, que luego usan para afinar modelos más pequeños, sean modelos chinos (basados en Qwen) o basados en Llama, en diferentes escalas de parámetros.
Estos modelos destilados, conocidos como familia DeepSeek R1 Lite o DeepSeek-R1-lite, no incorporan la compleja lógica de razonamiento interno (no son razonadores en tiempo de inferencia), pero asimilan gran parte de la sabiduría que DeepSeek R1 genera a la hora de “pensar” en voz alta. El resultado, sorprendentemente, logra un rendimiento muy elevado si comparamos con los modelos originales del mismo tamaño:
DeepSeek R1-lite de 1,5B parámetros supera a GPT-4 (versión de mayo de 2024) en matemáticas (Math500) o en ciertos problemas de programación.
DeepSeek R1-lite de 32B parámetros logra, en muchas pruebas, resultados equivalentes o superiores a modelos razonadores previos de igual tamaño.
DeepSeek R1-lite basado en LLaMA 70B parámetros puede batir, en según qué métricas, a OpenAI O1 de la versión preview.
En síntesis, la destilación se posiciona como una vía realista para llevar lo mejor de DeepSeek R1 a entornos más modestos. No todos tenemos una GPU con la capacidad de hospedar 600.000 millones de parámetros, pero quizá sí podemos ejecutar un modelo de 7B, 13B, 32B o 70B con la ayuda de 4-8 GPUs de gama alta (o incluso con la variante cuantizada que reduce la memoria requerida).
4.2. Diferencias clave entre DeepSeek R1 y R1 Lite
Profundidad de razonamiento: La versión Lite no ejecuta un proceso “interno” tan largo ni flexible como DeepSeek R1. Más bien “simula” esos pasos a partir del conocimiento adquirido en el fine-tuning.
Tamaño y requisitos de hardware: DeepSeek R1 original, con un MOE de 600B parámetros, sigue siendo casi inalcanzable para hardware doméstico, pero DeepSeek R1-lite en 7B o 13B sí puede funcionar en entornos de GPU menos especializados.
Rendimiento: Aunque en la mayoría de casos la versión Lite es algo inferior al modelo completo (sobre todo en tareas altamente especializadas), la relación calidad-rendimiento está resultando extremadamente atractiva para muchos usuarios.
4.3. Disponibilidad en HuggingFace y Ollama
La comunidad open source ha recibido con los brazos abiertos estas versiones reducidas. Tanto DeepSeek R1 completo como varias variantes de DeepSeek R1-lite se han subido a HuggingFace, bajo nombres como deepseek-r1-lite-preview o deepseek-r1-lite. Además, se menciona la posibilidad de probarlos en Ollama (“ollama deepseek r1”, “deepseek r1 lite ollama”), una herramienta que se ha posicionado como una opción cómoda para ejecutar modelos localmente en Mac y Linux.
Por supuesto, la comunidad también ha creado tutoriales y guías de instalación, así como repositorios en GitHub para descargar (“deepseek-r1-lite-preview download”), probar y ajustar los puntos de quantización. Esto facilita enormemente el uso y la experimentación. En distintas plataformas, incluso han emergido guías en sitios como Zhihu (deepseek r1知乎) para la audiencia china.
5. El “truco” detrás del entrenamiento: insights del paper de DeepSeek R1
5.1. La falta de transparencia previa de OpenAI
Hasta la llegada de DeepSeek R1 y su documento técnico (“DeepSeek R1 paper”, “DeepSeek R1 arxiv”, “DeepSeek R1 report”), la mayoría de la comunidad solo podía especular sobre cómo OpenAI había entrenado su primer gran modelo razonador, O1. Sabíamos que se utilizaba refuerzo (RL) para mejorar las cadenas de razonamiento, pero los detalles eran escasos.
En septiembre, cuando OpenAI lanzó O1 Preview, muchos investigadores y entusiastas intentaron conjeturar la técnica empleada. ¿Qué parte era supervised fine-tuning, cuánta parte era reinforcement learning, y cómo se orquestaba el test time compute para generar cadenas más extensas?
5.2. La receta revelada
El paper de DeepSeek R1 revela que el entrenamiento de un modelo razonador se puede desglosar de la siguiente manera:
Modelo base (no razonador): Arrancan con un modelo como DIPs v3 (o cualquier GPT-4-like) que ya tiene un sólido conocimiento base del mundo y las tareas del lenguaje, pero que no está optimizado para generar cadenas de razonamiento detalladas.
Fine-tuning inicial para provocar la generación de chain-of-thought: Se fuerza al modelo a escribir sus pasos de razonamiento, generalmente con prompts cuidadosamente diseñados. Así se obtiene una primera aproximación a cadenas de razonamiento.
Aprendizaje por refuerzo (RL) para refinar la calidad de dichas cadenas: Se crea un entorno en el que la recompensa está asociada a la correctitud de la respuesta final. De esta forma, el modelo “aprende” a proponer líneas de razonamiento que maximicen la probabilidad de llegar a la respuesta correcta. Se hacen numerosas iteraciones en las que el modelo prueba distintos “caminos” y recibe feedback positivo o negativo según acierte o falle.
Iteración y escalado: Repetir el proceso, permitiendo que el modelo explore sus propias cadenas de razonamiento. Conforme avanza, las respuestas tienden a ser más largas y detalladas, ya que el modelo descubre que “hablar más” de manera estructurada incrementa la probabilidad de precisión final.
Recopilación y filtrado de cadenas de razonamiento de alta calidad: Se guardan las secuencias más eficientes o correctas. Este corpus sintético puede utilizarse después para entrenar (o destilar) otros modelos más pequeños como DeepSeek R1-lite.
Gracias a estos pasos, DeepSeek R1 exhibe una notable habilidad para “dialogar consigo mismo” antes de responder. Documentos internos del paper muestran ejemplos donde el modelo reflexiona en su chain-of-thought con expresiones como “Wait, that’s an aha moment!”, indicando que utiliza un meta-lenguaje muy humano para priorizar ciertas conclusiones intermedias.
5.3. Eficacia demostrada
Las gráficas en el paper de DIPs ponen de manifiesto cómo esta metodología hace que, en cuestión de iteraciones (steps en el reinforcement learning), el accuracy o porcentaje de aciertos en tareas de razonamiento matemático sube de forma abismal, en algunos casos pasando de un tímido 0,14% a rangos superiores al 70% o más.
Otro factor interesante es la longitud promedio de las respuestas: cuanto más avanza el entrenamiento, más larga y pormenorizada se vuelve la cadena de razonamiento. Aparentemente, el propio modelo descubre que el detalle minucioso correlaciona con la exactitud. Esto no solo es útil para la IA, sino que también ayuda a la interpretabilidad: a diferencia de las redes neuronales tradicionales, donde la “caja negra” era inaccesible, aquí podemos leer la forma en que el modelo va razonando, lo que mejora la depuración y la comprensión de sus sesgos.
6. Usos prácticos y ventajas de DeepSeek R1
6.1. Potencial en tareas complejas
Con la capacidad de razonar internamente, DeepSeek R1 resulta especialmente valioso en cualquier situación donde el paso a paso marca la diferencia. Ejemplos:
Resolución de problemas matemáticos: Desde integrales o derivadas complejas hasta cuestiones de álgebra, geometría, etc.
Programación competitiva: Las cadenas de razonamiento le permiten abordar problemas en plataformas como CodeForce, generando no solo la solución final, sino explicando el proceso lógico.
Asistencia médica y legal: Aunque siempre hay que considerar la validación por expertos, la lógica interna del modelo, en teoría, podría ayudar a reducir errores en respuestas críticas.
Asesoría empresarial, financiera o contable: Al requerir cálculos y evaluaciones secuenciales, la chain-of-thought eleva la fiabilidad.
6.2. Transparencia y auditabilidad
Otra gran ventaja de DeepSeek R1 es que, al ser open source, permite a organizaciones y desarrolladores:
Auditar la cadena de razonamiento: Ver cómo el modelo llega a determinadas conclusiones.
Personalizar la arquitectura: Ajustar parámetros, modificar la forma en que se gestiona el test time compute, acotar el número de pasos, etc.
Entrenar versiones especializadas: Tomar la receta del paper y entrenar nuevos modelos razonadores orientados a un dominio concreto, como bioinformática o ingeniería.
La licencia MIT de DeepSeek R1 y DeepSeek R1-lite facilita su adopción comercial sin las típicas restricciones de uso que imponen muchos modelos “abiertos” con licencias más restrictivas.
6.3. Opciones de implementación: local y en la nube
Implementación local: Para proyectos que requieran un alto nivel de confidencialidad, ejecutar DeepSeek R1 (o su variante DeepSeek R1-lite) en servidores propios es una ventaja competitiva. Eso sí, en el caso del modelo completo, hablamos de hardware muy potente y costoso.
Uso vía API: DIPs ofrece su propia DeepSeek R1 API, con precios muy competitivos. Esta modalidad es ideal si no se desea invertir en infraestructura especializada.
Servicios de terceros: Con la publicación en HuggingFace y la comunidad adaptando el modelo para herramientas como Ollama, es previsible que más proveedores ofrezcan instancias pre-entrenadas de DeepSeek R1.
7. Escenarios de comparación con otras IAs y reacciones de la industria
7.1. El caso de OpenAI y su O1
Desde su lanzamiento, DeepSeek R1 se ha promocionado directamente como rival de OpenAI O1, destacando en marketing y redes sociales con titulares del tipo “DeepSeek R1 vs OpenAI O1: la alternativa open source definitiva”. Ya en los benchmarks, observamos rendimientos similares o incluso superiores en tareas específicas. Sin embargo, la respuesta de OpenAI ha sido escueta, limitándose a comentarios del estilo “No todas las cadenas de pensamiento son iguales”.
Esto sugiere que OpenAI admite la existencia de DeepSeek R1, pero cuestiona la calidad de ciertas partes de su chain-of-thought. Podríamos decir que estamos ante un “pique” amistoso, reflejo del auge competitivo en la industria de la IA razonadora.
7.2. Otros competidores: Google, Meta y más
Si bien el foco de comparaciones inmediatas recae en O1, no debemos olvidar que Google lleva tiempo investigando modelos razonadores (basta con revisar proyectos internos en PaLM, Bard, etc.). Meta, por su parte, ha avanzado en la familia LLaMA y en investigaciones de chain-of-thought, pero hasta ahora no ha publicado un “razonador” de la talla de DeepSeek R1.
Lo que hace tan disruptiva la propuesta de DIPs es la combinación de:
Enorme tamaño (600B parámetros, MOE)
Rendimiento contrastado
Licencia abierta
API muy económica
Paper técnico detallado
Por primera vez, una entidad distinta a los grandes de Silicon Valley o del clúster occidental domina por completo la narrativa de un gran modelo razonador.
8. Tamaño y escalado: ¿es DeepSeek R1 demasiado grande?
8.1. 600.000 millones de parámetros “activos”
Aunque la cifra publicitada de DeepSeek R1 sea 600B parámetros, conviene recordar que en la práctica el mixture of experts con el que está construido utiliza una fracción de los parámetros en cada inferencia (unos 37B). Esto reduce el coste computacional efectivo frente a un modelo denso con la misma cifra total de pesos.
Aun así, DeepSeek R1 no es manejable en un ordenador convencional. Se necesitan clusters con múltiples GPUs de gama alta y mucha memoria. De ahí que para la mayoría de usuarios, incluso organizaciones, tenga más sentido:
Usar la DeepSeek R1 API de DIPs.
Optar por versiones condensadas como DeepSeek R1-lite.
Contratar un servicio en la nube de un tercero con la infraestructura necesaria.
8.2. DeepSeek R1-lite: tamaños y requisitos
Dentro de la familia DeepSeek R1-lite, encontramos variantes de 1.5B, 7B, 14B, 32B y 70B, tanto basadas en Qwen (enfocado al chino) como en LLaMA (más general). Dependiendo de la versión, los requisitos de VRAM y CPU se vuelven más llevaderos.
Por ejemplo:
DeepSeek R1-lite 1.5B: Posible de ejecutar en una GPU modesta, incluso tarjetas de ~6-8 GB con ciertas optimizaciones.
DeepSeek R1-lite 7B: Podría requerir en torno a 12-16 GB de VRAM para inferencia fluida.
DeepSeek R1-lite 32B: A partir de 32-40 GB de VRAM, o un par de GPUs.
DeepSeek R1-lite 70B: Aquí ya hablamos de montajes multi-GPU; aun así, muy inferior a un modelo denso de 600B parámetros.
A mayores, se están investigando técnicas de cuantización (4-bit, 8-bit) que permitirán ejecutar modelos grandes en hardware más asequible, pagando un ligero peaje en precisión.
9. Tutorial básico de uso: DeepSeek R1 API y descarga
A continuación, un breve repaso de cómo podrías empezar a probar DeepSeek R1 y sus variantes:
Registro en la plataforma DIPs
Visita su página oficial y crea una cuenta.
Obtén tus credenciales de API.
Llamadas a la API
Escoge el endpoint de DeepSeek R1 (el modelo completo) si te interesa el razonamiento en profundidad.
Selecciona la versión “Lite” si tu aplicación no requiere esa capacidad.
Configura los parámetros de temperatura, número de tokens máximos, etc.
Uso en modo “Deep Think”
DIPs proporciona una opción para activar el razonamiento explícito (“Deep Think”), lo que expone la chain-of-thought generada.
Resulta útil para depurar y estudiar cómo el modelo llega a sus conclusiones.
Descarga en HuggingFace
Si quieres ejecución local, explora los repositorios oficiales de DIPs en HuggingFace. Allí encontrarás referencias como deepseek-r1, deepseek-r1-lite, deepseek-r1-lite-preview, etc.
Comprobar la documentación para ver los requisitos de VRAM y si existen versiones cuantizadas.
Integración con Ollama
Para usuarios de macOS, Ollama se ha convertido en una herramienta muy popular para cargar modelos localmente.
Busca la versión “ollama deepseek r1” o “deepseek r1 lite ollama” en la documentación o foros de la comunidad.
Lectura y consulta del paper
Antes de lanzarte a proyectos de fine-tuning, vale la pena leer el “DeepSeek R1 paper” (o “DeepSeek-r1 paper”). Ahí se describe el procedimiento de entrenamiento, las métricas y los aspectos técnicos que conviene entender.
10. Impacto en la comunidad open source y perspectivas de futuro
10.1. Presión competitiva
Con el lanzamiento de DeepSeek R1, la comunidad open source demuestra estar a la altura en el terreno de la “IA razonadora”. La posibilidad de entrenar y compartir modelos de razonamiento con niveles de rendimiento comparables a O1 de OpenAI empuja a las grandes compañías a innovar más rápido y abaratar costes.
10.2. Posible bifurcación de proyectos
Es previsible que, en los próximos meses, veamos surgir proyectos derivados o forks de DeepSeek R1:
Especializados en distintos idiomas (inglés, español, francés, etc.).
Optimizados para dominios concretos (medicina, derecho, matemáticas avanzadas).
Con modificaciones en la arquitectura, introduciendo mejoras en la chain-of-thought o nuevas funciones de razonamiento.
La publicación de la receta completa en el technical report hace que cualquier laboratorio universitario o empresa emergente pueda retomar el test time compute y aplicarlo en su campo de interés.
10.3. El reto de la calidad de los razonamientos
Tal como apuntaba un empleado de OpenAI, no todas las cadenas de razonamiento generadas automáticamente son de alta calidad. Existe el riesgo de que algunos modelos publiquen pasos de razonamiento confusos o incorrectos, que si bien llegan a la respuesta final correcta por casualidad, no sean metodológicamente sólidos.
No obstante, la comunidad científica y los peer reviews se encargarán de filtrar y mejorar estos aspectos. La ventaja de la transparencia open source es que permite una depuración y evolución más rápida.
11. Conclusiones
La salida de DeepSeek R1 y sus variantes DeepSeek R1-lite señala un hito en la historia de la IA: por primera vez contamos con un modelo razonador open source de gran calibre, con licencias permisivas y un paper detallando su entrenamiento. Este lanzamiento:
Amplía el acceso a la tecnología de razonamiento interno (chain-of-thought) más allá de los laboratorios privados.
Democratiza la experimentación y la adopción de la IA en múltiples sectores.
Presiona a los competidores a mejorar sus productos y reducir precios.
Ofrece múltiples tamaños y configuraciones (versión completa, Lite, etc.) para ajustarse a las necesidades y recursos de cada usuario.
Expone la importancia del reinforcement learning y la destilación de conocimiento para escalar y adaptar modelos con capacidades similares a GPT-4 o la serie O1 de OpenAI.
Queda claro que el open source sigue ganando terreno en la carrera por la Inteligencia Artificial más avanzada. Aunque no todos podamos ejecutar un MOE de 600B parámetros en casa, la misma filosofía de libertad y apertura que impulsa a proyectos como DeepSeek R1 asegura que, tarde o temprano, surgirán implementaciones más ligeras y adaptadas a la computación personal.
Si te apasiona la IA y quieres experimentar con lo más puntero del razonamiento automático, DeepSeek R1 y DeepSeek R1-lite son una oportunidad única. Te animamos a:
Probar la DeepSeek R1 API o instalar el modelo localmente si dispones de medios.
Investigar sus mecanismos de razonamiento interno, habilitando el chain-of-thought.
Contribuir a la comunidad, ya sea con pull requests, guías, traducciones o mejoras en la documentación.
La aparición de este modelo es, sin duda, una buena noticia para todos aquellos que creen en un futuro en el que las tecnologías de vanguardia sean abiertas y compartidas, permitiendo la innovación global colaborativa.
12. Recursos y referencias adicionales
Repositorio oficial en HuggingFace: Búscalo como deepseek-r1 o deepseek-r1-lite; incluye “deepseek-r1-lite-preview huggingface”.
Paper oficial / informe técnico (“DeepSeek R1 paper”): Disponible en plataformas de prepublicaciones (tipo arXiv) o en la web de DIPs.
Blog oficial de DIPs (“DeepSeek R1 blog”): Ofrece noticias, tutoriales y ejemplos de uso actualizados.
DeepSeek R1 benchmark: Diversos reportes (SW Bench Verified, GPQA Diamond, CodeForce, etc.).
DeepSeek R1 arxiv: Borradores y versiones de su “technical report”.
DeepSeek R1知乎: Artículos y guías en chino publicados por la comunidad.
DeepSeek R1 lite API: Detalles sobre planes de coste y documentación de endpoints.
Ya sea que lo llames DeepSeek R1, DeepSeek-R1, DeepSeek R1-lite, DeepSeek-R1-lite-preview o cualquier variante, lo cierto es que este modelo está dando mucho de qué hablar. El DeepSeek R1 release marca un antes y un después. Ahora, la bola está en el tejado de las grandes empresas que dominan el mercado. Veremos cómo responden en este apasionante 2025, donde la IA razonadora promete ser uno de los grandes motores de la innovación mundial.
Por lo pronto, si quieres experimentar, DeepSeek R1 ya está aquí para que lo descargues, lo pruebes y, por qué no, empieces a construir la próxima generación de aplicaciones inteligentes. ¡El futuro de la IA es cada vez más abierto y colaborativo!
Muy buen reporte, claro y conciso!
Una investigación muy nutritiva y amena de leer. Muchas gracias por el aporte Kevin!
¡Gracias por tu tiempo y lectura! Espero tus comentarios :)