DeepSeek: la China que sacudió el mercado de la IA
11 jun 2026
En enero de 2025, DeepSeek hizo lo que muchos creían imposible: lanzó dos modelos open source bajo licencia MIT que compiten directamente con los mejores modelos propietarios del mundo, a una fracción del costo de desarrollo.
El impacto fue inmediato. Las acciones de empresas de chips e infraestructura de IA se desplomaron. La premisa de que la IA de punta exigía miles de millones en compute había sido cuestionada.
Dos modelos, una arquitectura
DeepSeek V3 es el modelo de uso general. Con 671 mil millones de parámetros totales en arquitectura MoE, activa solo 37 mil millones por token.
DeepSeek R1 está especializado en razonamiento paso a paso. Fue entrenado con GRPO (Group Relative Policy Optimization), sin depender de supervisión humana extensa.
Números que asustaron al mercado
- MATH-500: 97,3 % — DeepSeek R1
- AIME 2025: 87,5 % — DeepSeek R1-0528
DeepSeek R1-0528, lanzado en mayo de 2025, trajo ganancias expresivas en matemática, lógica y codificación.
DeepSeek V3.2: La evolución
Lanzado en diciembre de 2025, el V3.2 introdujo la integración directa de razonamiento en flujos de uso de herramientas.
El V3.2-Speciale alcanzó un desempeño de medalla de oro en IMO, IOI e ICPC World Finals.
Licencia MIT: Libertad total
Ambos modelos —V3 y R1— están licenciados bajo MIT. Uso comercial irrestricto, modificación, redistribución.
Lo que esto significa en la práctica
Para equipos de tecnología y centros de datos, DeepSeek R1 representa: capacidad de razonamiento equivalente a la de los modelos propietarios de punta, ejecutable en infraestructura propia, con costo controlado.
DeepSeek demostró que la eficiencia de entrenamiento puede sustituir a la escala bruta.
Conclusión
DeepSeek redefinió lo que es posible en el open source. R1 y V3.2 no son alternativas baratas, son competidores directos de los mejores modelos del mundo.