Un análisis comparativo entre los dos modelos de inteligencia artificial generativa más prometedores del momento revela sus fortalezas y debilidades en tareas de razonamiento complejo, eficiencia y costes.
En el acelerado mundo de la inteligencia artificial generativa (GenAI), dos modelos han captado la atención de expertos y empresas por igual: DeepSeek R1, desarrollado por la startup china DeepSeek AI, y OpenAI O1, la última apuesta de la organización estadounidense OpenAI. Ambos pertenecen a una nueva generación de modelos de IA conocidos como reasoning models (modelos de razonamiento), diseñados para pensar críticamente, analizar datos y tomar decisiones informadas, superando las limitaciones de modelos tradicionales como GPT-3.5 o GPT-4.
DeepSeek R1: Velocidad y eficiencia con enfoque en el idioma chino
DeepSeek, fundada en mayo de 2023, ha logrado posicionarse como una alternativa competitiva en el mercado de la IA gracias a su modelo DeepSeek R1, lanzado el 20 de enero de 2025. Este modelo, que cuenta con 671.000 millones de parámetros (de los cuales 37.000 millones están activos en cada tarea), destaca por su rapidez de procesamiento y su capacidad para manejar ventanas de contexto de hasta 128.000 tokens, con una salida de hasta 32.000 tokens.
Una de las claves de su eficiencia es su arquitectura Mixture of Experts (MoE), similar a la utilizada en modelos como Microsoft’s Shi 3.5 MoE y Mistral 7bx8 MoE. Esta arquitectura activa solo un subconjunto de parámetros por tarea, lo que reduce el consumo de recursos y mejora el rendimiento. Además, DeepSeek es compatible con GPUs de NVIDIA y AMD, lo que amplía su accesibilidad.
DeepSeek ha ganado popularidad no solo por su rendimiento, sino también por su coste relativamente bajo en comparación con otros modelos de alto rendimiento. Según benchmarks de terceros, DeepSeek R1 iguala el rendimiento de OpenAI O1, pero con un menor consumo de recursos y una inversión inicial más asequible. Sin embargo, su principal limitación es que no soporta procesamiento de imágenes, lo que reduce su versatilidad en comparación con otros modelos.
OpenAI O1: Razonamiento profundo y salidas estructuradas
Por su parte, OpenAI O1 representa la vanguardia de los modelos de razonamiento profundo. Desarrollado por OpenAI, una organización respaldada por gigantes como Microsoft, NVIDIA y SoftBank, este modelo está diseñado para tareas que requieren un análisis detallado y respuestas estructuradas, como la gestión de inventarios, el soporte al cliente o el análisis financiero.
Entre sus características más destacadas se encuentran:
- Una ventana de contexto de 200.000 tokens, que permite respuestas más detalladas y matizadas.
- Una salida máxima de 100.000 tokens, ideal para tareas que requieren respuestas extensas.
- Soporte para salidas estructuradas en formato JSON, lo que mejora la precisión y utilidad de las respuestas.
- Un parámetro de esfuerzo de razonamiento que permite ajustar la carga cognitiva (baja, media o alta) según la complejidad de la tarea.
OpenAI O1 está disponible como un servicio gestionado a través de Azure AI Foundry, lo que facilita su integración con otras herramientas de Microsoft y garantiza seguridad empresarial, disponibilidad regional y filtrado de contenido para un uso más controlado.
Comparativa: Rendimiento, coste y casos de uso
A la hora de comparar ambos modelos, es importante considerar cinco aspectos clave: rendimiento, capacidades, arquitectura, coste y casos de uso ideales.
- Rendimiento y capacidades: DeepSeek R1 destaca por su velocidad y eficiencia, especialmente en tareas relacionadas con el idioma chino y el análisis de datos a gran escala. OpenAI O1, en cambio, brilla en tareas que requieren razonamiento profundo y respuestas estructuradas, como la investigación científica o la programación avanzada.
- Arquitectura: DeepSeek utiliza un modelo MoE, que activa solo un subconjunto de parámetros por tarea, optimizando el uso de recursos. OpenAI O1, por su parte, emplea una arquitectura densa con una ventana de contexto ampliada, ideal para resolver problemas complejos.
- Coste: DeepSeek es más económico que OpenAI O1, ya que requiere menos recursos de hardware y menos datos de entrenamiento. Sin embargo, la inversión inicial en infraestructura (como clusters de GPUs) puede ser elevada.
- Casos de uso: DeepSeek es ideal para aplicaciones en tiempo real, traducción de idiomas y escenarios que requieren inferencia rápida. OpenAI O1, por otro lado, es más adecuado para tareas que exigen un análisis profundo y respuestas estructuradas, como la investigación científica o la generación de código complejo.
Conclusión: ¿Cuál elegir?
Ambos modelos ofrecen ventajas significativas, pero la elección depende de las necesidades específicas de cada organización. DeepSeek R1 es una opción atractiva para quienes buscan eficiencia y velocidad a un coste reducido, especialmente en entornos donde el idioma chino es prioritario. Por otro lado, OpenAI O1 es la mejor opción para tareas que requieren un razonamiento profundo y salidas estructuradas, como la investigación científica o el desarrollo de software avanzado.
En última instancia, la estrategia más efectiva puede ser un enfoque híbrido, combinando modelos como OpenAI O1 con alternativas más económicas (como GPT-4o-mini) para equilibrar rendimiento y coste. Esto permite a las organizaciones maximizar el valor de sus inversiones en IA sin depender exclusivamente de modelos de alto coste para todas las tareas.
La competencia entre DeepSeek y OpenAI no solo refleja el rápido avance de la tecnología de IA, sino también la creciente diversidad de opciones disponibles para empresas y desarrolladores. En un mercado en constante evolución, la clave está en elegir el modelo adecuado para el trabajo adecuado.