Aspectos destacados clave
DeepSeek R1:
Diseñado para potencia de razonamiento pura, sobresale en matemáticas, programación y tareas de conocimiento general.
Cuenta con una arquitectura Mixta de Expertos de 671B con entrenamiento mejorado mediante RL.
Requiere recursos computacionales sustanciales, pero las versiones destiladas (8B–70B) ofrecen opciones más accesibles.
Gemma 3:
Prioriza la versatilidad, eficiencia y multimodalidad, compatible con más de 140 idiomas y tareas de visión.
Funciona eficientemente en GPUs o TPUs únicos, lo que lo hace ideal para entornos con recursos limitados.
Destaca en creación de contenido, tareas multilingües y aplicaciones en dispositivo con modelos más pequeños (1B–4B).
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El panorama de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) está evolucionando a un ritmo notable, y cada nueva iteración redefine las posibilidades de la inteligencia artificial. Entre los avances recientes se encuentran Gemma 3 de Google, la última incorporación a su familia de modelos abiertos, y R1 de DeepSeek AI, un modelo diseñado específicamente para sobresalir en capacidades de razonamiento. Este artículo ofrece una comparación técnica detallada de estos dos modelos líderes, analizando su arquitectura, rendimiento e idoneidad para diversas aplicaciones.
Introducción básica del modelo
Para comenzar nuestra comparación, primero comprendemos las características fundamentales de cada modelo.
DeepSeek R1
- Fecha de lanzamiento: 21 de enero de 2025
- Escala del modelo:
- Características principales:
- Tamaño del modelo: 671B parámetros (37B activos/token)
- Tokenizador: Tokenizador mejorado con etiquetas de autorreflexión
- Idiomas compatibles: Multilingüe con adaptación cultural
- Multimodal: Solo texto
- Ventana de contexto: 128K tokens
- Formatos de almacenamiento: Soporte de cuantización Q8/Q5
- Arquitectura: Mixtura de Expertos (MoE) + pipeline de entrenamiento mejorado con RL
- Método de entrenamiento: Construido sobre la base V3 con pipeline RL (SFT → RL → SFT → RL)
- Datos de entrenamiento: Base V3 + datos de optimización RL
Gemma 3
- Fecha de lanzamiento: 12 de marzo de 2025
- Escala del modelo:
- Gemma 1B (solo texto, ventana de contexto de 32k)
Gemma 4B (multimodal - visión, ventana de contexto de 128k)
Gemma 12B (multimodal - visión, ventana de contexto de 128k)
Gemma 27B (multimodal - visión, ventana de contexto de 128k)
- Gemma 1B (solo texto, ventana de contexto de 32k)
- Características principales:
- Idiomas compatibles: Soporta más de 140 idiomas.
- Preentrenamiento
- Nuevo tokenizador para más de 140 idiomas.
- Entrenado con:
- 2T tokens (1B), 4T tokens (4B), 12T tokens (12B), 14T tokens (27B).
- Usó TPUs de Google y el Framework JAX.
- Post-entrenamiento
- Destilación: De un modelo instruct más grande.
- RLHF: Alineación con preferencias humanas.
- RLMF: Mejora del razonamiento matemático.
- RLEF: Mejora de habilidades de programación.
de google
Tras el lanzamiento de DeepSeek-R1, muchos modelos, incluido Gemma 3, comenzaron a incorporar diversas formas de aprendizaje por refuerzo (RL) en su entrenamiento, como RLHF, RLMF y RLEF, para mejorar capacidades específicas como la alineación, el razonamiento y la programación.
Comparación de velocidad
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Comparación de velocidad
Gemma 3 27B supera a DeepSeek R1 en velocidad de salida y latencia.
Cabe destacar que Novita AI lanza una versión Turbo con 3x de rendimiento y un descuento del 20% por tiempo limitado.
Comparación de benchmarks
Una vez establecidas las características básicas de cada modelo, profundicemos en su rendimiento en diversos benchmarks. Esta comparación ayudará a ilustrar sus fortalezas en diferentes áreas.
| Benchmark | DeepSeek-R1 | Gemma 3 27B | Gemma 3 1B |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench (Programación) | 62 | 30 | 2 |
| GPQA Diamond | 71 | 42 | 19 |
| MATH-500 | 96 | 50 | - |
| MMLU-Pro | 84 | 68 | 14.7 |
Dicho esto, DeepSeek-R1 destaca en benchmarks de matemáticas y programación, mientras que Gemma 3 demuestra un rendimiento equilibrado en razonamiento, capacidades multilingües y multimodalidad. Notablemente, la evaluación interna de Google indica que la puntuación Elo de Gemma 3 se acerca mucho a la de DeepSeek-R1, manteniendo al mismo tiempo requisitos computacionales significativamente menores.
Si deseas ver más comparaciones, puedes consultar estos artículos:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Tareas de lenguaje vs Código y Matemáticas
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Arquitecturas distintas de GRPO y PPO
- QwQ 32B: Un rival compacto de IA para DeepSeek R1
Requisitos de hardware
| Modelo | Tamaño de parámetros | Configuración de GPU |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) con fragmentación de modelo |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) o 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) con paralelismo tensorial |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) o 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) o 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) con paralelismo tensorial |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) o 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) o 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) con paralelismo pesado |
| DeepSeek-R1:671B | 671B (37 mil millones de parámetros activos) | 16 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) o 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM), requiere un clúster de GPU distribuido con InfiniBand |
| Gemma 3 27B | 27B | solo 1 GPU H100 |
La diferencia clave radica en los requisitos de hardware. Gemma 3 está optimizado para la eficiencia, funcionando en una sola GPU o TPU, con modelos más pequeños (1B, 4B) adecuados para recursos limitados. En contraste, DeepSeek-R1 exige una infraestructura sustancial, requiriendo hasta 32 GPUs Nvidia H100 para un rendimiento completo. Si bien las versiones destiladas (1.5B–70B) reducen sus requisitos, el modelo base R1 está diseñado para despliegues a gran escala.
De Google
Aplicaciones y casos de uso
DeepSeek R1
- Matemáticas: Capaz de resolver problemas matemáticos avanzados, incluyendo razonamiento simbólico, resolución de ecuaciones y tareas de optimización, lo que lo hace muy adecuado para aplicaciones STEM.
- Programación: Sobresale en la generación de código complejo, comprensión de lógica intrincada y depuración de proyectos de software a gran escala, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para desarrolladores e ingenieros.
- Conocimiento general: Demuestra un razonamiento sólido en una amplia gama de temas, lo que lo hace ideal para tareas que requieren una comprensión profunda y una síntesis precisa de diversos dominios de conocimiento.
Gemma 3
- La multimodalidad y el soporte multilingüe, combinados con su eficiencia, lo hacen muy adecuado para una amplia gama de aplicaciones:
- Creación de contenido y comunicación: Generación de varios formatos de texto, potenciación de chatbots, resumen de texto y extracción de información de imágenes.
- Investigación y educación: Sirve como base para investigación en PLN y VLM, herramientas de aprendizaje de idiomas y exploración de conocimiento.
- Aplicaciones en dispositivo: Sus variantes más pequeñas están optimizadas para despliegue móvil y web.
- Asistentes especializados: Asistentes de código personal, asistentes de correo empresarial, y más.
Accesibilidad e implementación a través de Novita AI
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA utilizando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona la nube de GPU asequible y confiable para construir y escalar.
Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.
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Paso 2: Elige tu modelo
Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Inicia tu prueba gratuita
Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Entra en la página de “Settings“ y copia la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de finalización de chat para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Al registrarte, Novita AI te proporciona un crédito de $0.5 para empezar.
Si se agotan los créditos gratuitos, puedes pagar para seguir usándolo.
Gemma 3 y DeepSeek R1 adoptan enfoques distintos en el desarrollo avanzado de IA:
- Gemma 3 se centra en la versatilidad, eficiencia y multimodalidad, destacando en diversas aplicaciones y entornos con recursos limitados. Su capacidad para funcionar en GPUs o TPUs únicos, combinada con un sólido rendimiento en benchmarks, lo hace muy accesible para desarrolladores e investigadores.
- DeepSeek R1 prioriza la potencia de razonamiento pura, especialmente en dominios técnicos como matemáticas y programación, utilizando un mayor número de parámetros y una arquitectura Mixta de Expertos. Si bien su modelo base requiere recursos computacionales sustanciales, las versiones destiladas ofrecen opciones más prácticas para tareas que requieren un razonamiento sólido.
La elección entre ambos depende de las necesidades de la aplicación, los recursos computacionales y el equilibrio deseado entre versatilidad y experiencia especializada.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los tamaños de ventana de contexto de Gemma 3?
Los modelos de 4B, 12B y 27B tienen una ventana de contexto de 128K, mientras que el modelo de 1B tiene una ventana de contexto de 32K.
¿Cuáles son las principales fortalezas de Gemma 3?
Versatilidad, eficiencia, multimodalidad y un rendimiento sólido en diversas tareas, con la capacidad de ejecutarse en GPUs o TPUs únicos.
¿Cómo acceder a Deepseek R1 a través de API?
Novita AI te ofrece la API de Deepseek R1 asequible y confiable.
*Novita AI *es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA utilizando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona la nube de GPU asequible y confiable para construir y escalar.
