¿Qué es?
DeepSeek es una compañía de investigación en inteligencia artificial de origen chino que desarrolla modelos de lenguaje de pesos abiertos (open weights). Sus modelos compiten en calidad con GPT-4 y Claude 3.5 Sonnet, pero con un costo de entrenamiento y uso mucho menor. Para desarrolladores destacan DeepSeek-V3 y la serie DeepSeek-Coder, optimizados para programación y lógica matemática. A diferencia de modelos cerrados como GPT o Gemini, DeepSeek permite tanto el uso vía API pública como la descarga del modelo para ejecutarlo en tu propia infraestructura, lo que lo hace muy atractivo para arquitecturas RAG de alto rendimiento con presupuesto ajustado.
Ventajas
- Costo extremadamente bajo en su API pública; el precio por token es significativamente inferior al de GPT-4 o Gemini con un rendimiento comparable.
- Modelos especializados en código (como DeepSeek-Coder-V2) que se sitúan entre los mejores del mundo para programación, especialmente en Python y SQL.
- Soporte nativo de caché de contexto (context caching), reduciendo drásticamente el costo cuando reutilizas los mismos documentos base en escenarios RAG.
- Pesos abiertos que permiten descargar y ejecutar el modelo en servidores propios o nubes privadas, ofreciendo un control real sobre privacidad y datos.
- Ventanas de contexto grandes (hasta alrededor de 128k tokens), suficientes para trabajar con repositorios de código completos o documentación extensa.
Desventajas
- Al usar la API pública, los datos pasan por servidores de una empresa china, lo que puede ser un problema para organizaciones con regulaciones estrictas de soberanía de datos.
- Ejecutar el modelo a nivel local o en tu propia nube exige hardware potente (GPUs y mucha memoria); no es viable en equipos personales estándar.
- La API pública puede experimentar latencias o caídas bajo alta demanda, ya que su infraestructura no es tan madura como la de grandes nubes como Google Cloud o Azure.
- Como modelo entrenado en China, puede tener filtros de seguridad específicos sobre ciertos temas sensibles, aunque esto rara vez afecta en tareas puramente técnicas.
Funciona mejor para
- Construir sistemas RAG de alta calidad con fuerte restricción de presupuesto por token.
- Desarrollo de herramientas internas de programación asistida, especialmente en Python y SQL.
- Entornos empresariales donde se valora la opción de desplegar el modelo dentro de la propia infraestructura para máxima privacidad.
- Proyectos experimentales o de investigación que necesitan un modelo avanzado pero con costos muy controlados.
- Integración con herramientas de edición de código como Aider u otros copilotos locales.