Durante mucho tiempo, OpenAI ha sido el modelo de referencia en materia de modelos de IA orientados al consumidor. Pero China está decidida a cerrar la brecha de IA con Estados Unidos. ¿Está impulsando a su contendiente más fuerte? DeepSeek R1.
DeepSeek R1 no es simplemente otro chatbot: es un modelo de IA centrado en el razonamiento, diseñado para superar las limitaciones de los chatbots convencionales al resolver problemas complejos, codificar de manera eficiente y explicar su proceso de pensamiento de manera transparente.
Mientras tanto, ChatGPT o3-mini de OpenAI es su modelo de razonamiento más nuevo y rentable, diseñado para lograr un equilibrio entre eficiencia, asequibilidad y profundidad de razonamiento.
Después de horas de investigación y pruebas prácticas de ambos modelos, descubrimos que comparar DeepSeek R1 y ChatGPT o3-mini revela dos filosofías de desarrollo de IA completamente diferentes. Si bien ambos resuelven los mismos problemas, los abordan desde ángulos fundamentalmente diferentes. ¡Veamos cuál es el mejor para TI!
¿Cómo se construyen estos modelos?
o3-mini:
o3-mini de OpenAI es una versión liviana del modelo o3, optimizada para un rendimiento más rápido y al mismo tiempo manteniendo sólidas capacidades de razonamiento.
A diferencia de los modelos anteriores de ChatGPT que tenían niveles de inteligencia fijos, o3-mini presenta un modo de razonamiento ajustable único, que permite a los usuarios elegir entre niveles de razonamiento bajo, medio y alto según sus necesidades. Esta función es particularmente útil para equilibrar la velocidad y la profundidad de respuesta.
Búsqueda profunda R1:
DeepSeek R1, desarrollado por la empresa china de inteligencia artificial DeepSeek, es un modelo de inteligencia artificial de código abierto diseñado específicamente para el razonamiento matemático, lógico y de codificación. A diferencia de ChatGPT, que se basa en datos etiquetados por humanos para el aprendizaje supervisado, DeepSeek R1 se entrenó mediante aprendizaje de refuerzo, lo que significa que mejora gradualmente sin intervención humana directa.
Su principal punto fuerte es la transparencia: DeepSeek R1 no solo ofrece respuestas, sino que muestra todo el proceso de razonamiento paso a paso. Esto lo hace muy útil para campos técnicos en los que comprender la lógica detrás de una respuesta es tan importante como obtener la respuesta en sí.
¿Qué tan bien funcionan? (Puntos de referencia y uso en el mundo real)
Vamos a compararlos en áreas clave de razonamiento y resolución de problemas.
Razonamiento matemático y lógico
Le preguntamos a ambos modelos, “¿Cuál es la suma de los cuadrados de los primeros 10 números primos?”
ChatGPT o3-mini Proporcionó una respuesta rápidamente, pero sin mostrar necesariamente cómo llegó a la respuesta a menos que se le pidiera. En este caso, lo hizo. Y el resultado fue claro y eficiente.
Búsqueda profunda R1 Descompondría cada número primo, mostraría los cuadrados individuales, los sumaría y ofrecería una explicación a lo largo del camino. Por lo tanto, el único beneficio adicional aquí es la transparencia del razonamiento.
Codificación y desarrollo de software
Pedimos a ambas herramientas que optimizaran una función de Python:
- ChatGPT o3-mini devolvería una versión concisa y optimizada de la función con una explicación mínima.
- Búsqueda profunda R1 No sólo optimizaría la función sino que también explicaría por qué se realizó cada cambio.
Esto hace que DeepSeek R1 sea mejor para el aprendizaje y la depuración, mientras que ChatGPT o3-mini es mejor para optimizaciones rápidas de alto nivel.
Clasificación ELO de ChatGPT o3-mini (Codeforces):2130, lo que significa que funciona a un nivel de programador competitivo experto.
Clasificación de Codeforces de DeepSeek R1:1900, ligeramente por debajo del nivel de expertos, pero todavía fuerte.
Precisión del banco de pruebas SWE de DeepSeek R1:49.2%, lo que significa que resuelve correctamente casi la mitad de las tareas de referencia de ingeniería de software.
Cómo realizan otras tareas clave:
| Tarea | ChatGPT o3-mini | Búsqueda profunda R1 |
| Generación de animación 3D (Python) | ❌ No se pudo entregar | ✅ Salida funcional |
| Automatización de edición de video | ✅ Buenos resultados | ✅ Buenos resultados |
| Extracción de URL de PDF (HTML y Python) | ✅ Código de trabajo | ✅ Código de trabajo |
Razonamiento empresarial
Le hicimos a o3 mini y R1 una pregunta de razonamiento comercial y las respuestas están aquí:
ChatGPT o3-mini:Tuvo una tasa de respuesta más rápida, con respuestas más claras y nítidas.
Búsqueda profunda R1: El tiempo de respuesta al problema fue de 32 segundos, muy alto en comparación con el o3-mini, que fue de 6 segundos. Pero la respuesta es mucho más detallada y elaborada.
Pensamiento contextual y lógico
Se diseñó una pregunta de prueba en la que la IA tenía que inferir una respuesta a partir de un significado implícito en lugar de información directa.
- ChatGPT o3-mini: Proporcionó una respuesta razonable, pero pasó por alto un detalle sutil en el contexto.
- Búsqueda profunda R1:Comprendió completamente el contexto, infirió la respuesta correcta y explicó el razonamiento detrás de ella.
Entonces, si necesitas una IA para “captar la pista” en conversaciones o pensamientos abstractos, DeepSeek R1 tiene la ventaja.
Comparación de costos: ¿cuál es más asequible?
OpenAI ha ajustado su estructura de precios ChatGPT o3-mini para empresas conscientes de los costos, manteniendo al mismo tiempo su posicionamiento premium.
- Tokens de entrada: Tarifa estándar: $1.10 por millón de tokens, Tarifa de API por lotes: $0.55 por millón de tokens (Para empresas que desean cambiar respuestas instantáneas por procesamiento por lotes en 24 horas)
- Tokens de salida: Tarifa estándar: $4.40 por millón de tokens, Tarifa de API por lotes: $2.20 por millón de tokens
Este modelo deja una cosa muy clara: OpenAI apunta a la eficiencia a escala empresarial.
DeepSeek R1 juega un juego completamente diferente. En lugar de encerrar a las empresas en un jardín amurallado, DeepSeek apuesta por la IA de código abierto y la transparencia de precios para ganarse a los desarrolladores y empresas que quieren una IA en sus propios términos.
- Tokens de entrada: Aciertos de caché: $0,14 por millón de tokens, errores de caché: $0,55 por millón de tokens
- Tokens de salida: $2,19 por millón de tokens
¿Qué significa esto en la práctica? Si la API de DeepSeek ya ha procesado una solicitud similar anteriormente (acceso a la caché), no pagas prácticamente nada. Para las empresas que utilizan cargas de trabajo de IA predecibles y repetitivas, esto se traduce en un enorme ahorro de costos a largo plazo.
Compare eso con el mínimo de $1.10 por millón de tokens de entrada de OpenAI, y comenzará a ver por qué el precio de DeepSeek es un desafío serio para el modelo comercial de OpenAI.
Haciendo tu elección
Si buscas una recomendación sencilla:
Elige ChatGPT o3-mini si crees que la IA debería ser una herramienta que simplemente funcione. Es el modelo para las personas que quieren hacer las cosas sin preguntarse cómo ni por qué.
Elige DeepSeek R1 si crees que la IA debería ser un socio colaborador. Es para las mentes curiosas que quieren comprender, experimentar y tal vez incluso mejorar aquello con lo que están trabajando.
¿Qué piensa Internet?
Conclusión
La IA se encuentra en una encrucijada: código abierto o cerrado, personalizable o controlado, innovación para todos o pago por uso.
DeepSeek R1 apuesta por una opción audaz: la IA debe ser abierta, adaptable y accesible. Por otro lado, o3-mini de OpenAI se centra en la eficiencia, la velocidad y el rendimiento de primera calidad.
De cualquier manera, DeepSeek está obligando a la industria de la IA a repensar su competitividad. Su enfoque altera las nociones tradicionales de lo que hace que la IA sea exitosa, e incluso los gobiernos están empezando a tomar nota. Ahora que la IA está dando forma a las estructuras de poder globales, los países deben preguntarse: ¿el dominio se basa en la IA patentada o el verdadero éxito reside en la innovación abierta?
La elección no es sólo técnica, es ideológica.
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