Puntos Clave
Diferencias Arquitectónicas
DeepSeek R1: Utiliza Mixture-of-Experts (MoE) y GRPO, ofrece razonamiento transparente de cadena de pensamiento y es de código abierto.
OpenAI o1: Probablemente usa transformers con PPO, tiene procesos de razonamiento opacos y es de código cerrado.
Comparación de Costos
DeepSeek R1: Mucho más barato, con entrada a $4/millón de tokens y salida a $4/millón de tokens en Novita AI.
OpenAI o1: Caro, con entrada a $15/millón de tokens y salida a $60/millón de tokens.
Rendimiento y Casos de Uso
DeepSeek R1: Sobresale en tareas que requieren razonamiento intensivo como matemáticas, programación y análisis específicos de dominio (por ejemplo, salud, finanzas).
OpenAI o1: Fuerte en tareas de propósito general como contenido creativo, aplicaciones multilingües y razonamiento amplio.
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El campo de los modelos de lenguaje grandes (LLM) avanza rápidamente, con nuevos modelos redefiniendo constantemente los puntos de referencia. El modelo R1 de DeepSeek ha surgido como un fuerte contendiente, particularmente en tareas de razonamiento, desafiando a la serie o1 de OpenAI. Este artículo ofrece una comparación práctica y técnica de estos dos modelos, centrándose en sus características, rendimiento, costos, requisitos de hardware y casos de uso.
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 Clave:
- Tamaño del Modelo: 671B parámetros (37B activos/token)
- Tokenizador: Tokenizador mejorado con etiquetas de autorreflexión
- Idiomas Soportados: Multilingüe con adaptación cultural
- Multimodal: Solo texto
- Ventana de Contexto: 128K tokens
- Formatos de Almacenaje: Soporte de cuantización Q8/Q5
- Arquitectura: Mixture of Experts (MoE) + pipeline de entrenamiento mejorado con RL
- Método de Entrenamiento: Construido sobre la base V3 con pipeline de RL (SFT → RL → SFT → RL)
- Datos de Entrenamiento: Base V3 + datos de optimización RL
OpenAI o1
- Fecha de Lanzamiento: 5 de diciembre de 2024
- Características Clave:
- Tamaño del Modelo: 200 mil millones de parámetros
- Tokenizador: Tiktoken (basado en BPE), compartido con GPT-4o, soporta grandes contextos.
- Idiomas Soportados: Fuerte en inglés, idiomas principales (mandarín, alemán, etc.)
- Multimodal: Solo texto
- Ventana de Contexto: 128K tokens
- Arquitectura: Mixture of Experts (MoE) + pipeline de entrenamiento mejorado con RL
- Método de Entrenamiento: Razonamiento optimizado por RLHF, refinamiento iterativo de CoT, salidas alineadas con seguridad.
- Datos de Entrenamiento: Datos públicos (web, ciencia), asociaciones propietarias, conjuntos de datos personalizados; filtrados por calidad/seguridad.
Diferencia Clave de los Modelos
Enfoque de Aprendizaje por Refuerzo de OpenAI:
- Principalmente basado en el algoritmo PPO (Proximal Policy Optimization).
- Variante mejorada PPO-Clip aplicada en modelos como GPT-4.
- Integrado con el marco RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).
Innovaciones Algorítmicas de DeepSeek-R1:
-
Utiliza el algoritmo propietario GRPO (Grouped Relative Policy Optimization).
-
Innovaciones Clave:
- Aprendizaje Contrastivo Agrupado: Descompone la optimización de políticas en múltiples subgrupos de tareas.
- Ponderación Dinámica Multiobjetivo: Soporta optimización sinérgica de 8 señales de recompensa independientes.
- Entrenamiento Híbrido Fuera de Línea y en Línea: Mejora la eficiencia de utilización de datos en un ~40%.
Comparación de Velocidad
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Comparación de Velocidad
fuente de artificialanalysis
Comparación de Costos
fuente de artificialanalysis
En general, OpenAI o1 se desempeña mejor en latencia y velocidad de salida, mientras que el modelo DeepSeek-R1 tiene ventaja en precio.
Comparación de Benchmarks
Ahora que hemos establecido las características básicas de cada modelo, profundicemos en su rendimiento en varios benchmarks. Esta comparación ayudará a ilustrar sus fortalezas en diferentes áreas.
| Benchmark | DeepSeek-R1 (%) | OpenAI-o1 (%) |
|---|---|---|
| Codeforces | 96.3 | 96.6 |
| GPQA Diamond | 71.5 | 75.7 |
| MATH-500 | 97.3 | 96.4 |
| MMLU | 90.8 | 91.8 |
Estos datos indican que tanto DeepSeek-R1 como OpenAI-o1 son modelos de alto rendimiento, pero sobresalen en diferentes áreas:
- OpenAI-o1 muestra una ligera ventaja en tareas de propósito general (GPQA Diamond) y comprensión de lenguaje multitarea (MMLU).
- DeepSeek-R1 se desempeña mejor en tareas de razonamiento especializado, como resolución de problemas matemáticos (MATH-500).
- Su rendimiento en desafíos de programación (Codeforces) es casi idéntico, lo que muestra que ambos son fuertes en resolución de problemas y razonamiento algorítmico.
Si deseas ver más comparaciones, puedes consultar estos artículos:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Tareas de Lenguaje vs Código y Matemáticas
- Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparando Eficiencia y Rendimiento.
Aplicaciones y Casos de Uso
- DeepSeek R1:
Diseñado para tareas que requieren razonamiento avanzado:- Diagnóstico de problemas complejos
- Análisis de escenarios de múltiples pasos
- Resolución de problemas matemáticos
- Tareas de programación
- Dominios especializados como salud, finanzas y servicios legales
- OpenAI o1:
Diseñado para aplicaciones de propósito general más amplias:- Generación de contenido creativo
- Tareas multilingües
- Razonamiento complejo en diversos contextos
Accesibilidad e Implementación a través de Novita AI
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Paso 5: Instala la API
Instala la API utilizando el administrador 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 finalizaciones de chat para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<TU Clave API de Novita AI>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # o False
max_tokens = 2048
system_content = """Sé un asistente útil"""
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": "¡Hola!",
}
],
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)
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DeepSeek R1 y OpenAI o1 se adaptan a diferentes prioridades en el panorama de la IA. DeepSeek R1 enfatiza la accesibilidad de código abierto, la eficiencia de costos y las capacidades especializadas de razonamiento, lo que lo hace ideal para tareas específicas de dominio. Por el contrario, OpenAI o1 sobresale como un modelo versátil de propósito general con un fuerte soporte multilingüe. La elección depende de los casos de uso específicos: si se valora la transparencia y la asequibilidad o una adaptabilidad más amplia.
Preguntas Frecuentes
¿Es DeepSeek R1 mejor que OpenAI o1?
Depende de tus necesidades. DeepSeek R1 sobresale en tareas de razonamiento a costos más bajos, mientras que OpenAI o1 ofrece una funcionalidad más amplia.
¿Qué tareas son más adecuadas para DeepSeek R1?
Tareas intensivas en razonamiento como resolución de matemáticas, programación y aplicaciones específicas de la industria.
¿Cómo se entrenan los modelos?
DeepSeek R1 es significativamente más barato que los modelos o1 de OpenAI.
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