{"id":50600,"date":"2025-01-23T07:46:17","date_gmt":"2025-01-23T07:46:17","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/deepseek-r1-vs-openai-o1-instalacion-caracteristicas-precios\/"},"modified":"2025-01-23T07:46:17","modified_gmt":"2025-01-23T07:46:17","slug":"deepseek-r1-vs-openai-o1-instalacion-caracteristicas-precios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/es\/blog\/deepseek-r1-vs-openai-o1-instalacion-caracteristicas-precios\/","title":{"rendered":"DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Instalaci\u00f3n, Caracter\u00edsticas, Precios"},"content":{"rendered":"<p>DeepSeek R1 es un innovador modelo de razonamiento de c\u00f3digo abierto desarrollado por DeepSeek, una empresa china de IA, que est\u00e1 causando sensaci\u00f3n en el mundo de la inteligencia artificial. A diferencia de <a href=\"https:\/\/builtin.com\/data-science\/beginners-guide-language-models\">los modelos ling\u00fc\u00edsticos tradicionales<\/a>, que se centran principalmente en la generaci\u00f3n y comprensi\u00f3n de textos, DeepSeek R1 se especializa en la inferencia l\u00f3gica, la resoluci\u00f3n de problemas matem\u00e1ticos y la toma de decisiones en tiempo real. Este enfoque \u00fanico lo distingue en el panorama de la IA, ofreciendo una mayor capacidad de explicaci\u00f3n y razonamiento. Lo que realmente distingue a DeepSeek R1 es su naturaleza de c\u00f3digo abierto, que permite a los desarrolladores e investigadores explorar, modificar y desplegar el modelo dentro de ciertas limitaciones t\u00e9cnicas. Esta apertura fomenta la innovaci\u00f3n y la colaboraci\u00f3n en la comunidad de la IA. Adem\u00e1s, DeepSeek R1 destaca por su asequibilidad, con unos costes operativos significativamente inferiores a los de sus competidores. De hecho, se calcula que s\u00f3lo cuesta el 2% de lo que los usuarios gastar\u00edan en el modelo O1 de OpenAI, lo que hace que el razonamiento avanzado de IA sea accesible a un p\u00fablico m\u00e1s amplio.  <\/p>\n<h2>Comprender el modelo DeepSeek R1<\/h2>\n<p>En esencia, DeepSeek R1 est\u00e1 dise\u00f1ado para destacar en \u00e1reas que lo diferencian de los modelos ling\u00fc\u00edsticos tradicionales. Como se\u00f1alan los expertos, &#8220;a diferencia de los modelos ling\u00fc\u00edsticos tradicionales, los modelos de razonamiento como DeepSeek-R1 se especializan en: Inferencia l\u00f3gica, Resoluci\u00f3n de problemas matem\u00e1ticos, Toma de decisiones en tiempo real&#8221;. Este enfoque especializado permite a DeepSeek R1 abordar problemas complejos con un nivel de razonamiento que imita los procesos cognitivos humanos. El viaje para crear DeepSeek R1 no estuvo exento de desaf\u00edos. DeepSeek-R1 evolucion\u00f3 a partir de su predecesor, DeepSeek-R1-Zero, que inicialmente se basaba en el aprendizaje por refuerzo puro, lo que provocaba dificultades de legibilidad y respuestas en varios idiomas. Para superar estos problemas, los desarrolladores aplicaron un enfoque h\u00edbrido, combinando el aprendizaje por refuerzo con el ajuste fino supervisado. Este m\u00e9todo innovador mejor\u00f3 significativamente la coherencia y usabilidad del modelo, dando como resultado el potente y vers\u00e1til DeepSeek R1 que vemos hoy.  <\/p>\n<h2>Ejecutar DeepSeek R1 localmente<\/h2>\n<p>Aunque las capacidades de DeepSeek R1 son impresionantes, quiz\u00e1 te preguntes c\u00f3mo aprovechar su potencia en tu propia m\u00e1quina. Aqu\u00ed es donde entra en juego Ollama. Ollama es una herramienta vers\u00e1til dise\u00f1ada para ejecutar y gestionar Grandes Modelos Ling\u00fc\u00edsticos (LLM) como DeepSeek R1 en ordenadores personales. Lo que hace que Ollama sea especialmente atractiva es su compatibilidad con los principales sistemas operativos, como macOS, Linux y Windows, lo que la hace accesible a una amplia gama de usuarios. Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s destacadas de Ollama es su compatibilidad con el uso de API, incluida la compatibilidad con la API OpenAI. Esto significa que puedes integrar sin problemas DeepSeek R1 en tus proyectos o aplicaciones existentes que ya est\u00e9n configurados para trabajar con modelos OpenAI. Para empezar a ejecutar DeepSeek R1 localmente utilizando <a href=\"https:\/\/ollama.com\/\">Ollama<\/a>, sigue estas instrucciones de instalaci\u00f3n para tu sistema operativo:   <\/p>\n<ol class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li><strong>Para macOS:<\/strong>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li>Descarga el instalador del sitio web de Ollama<\/li>\n<li>Instala y ejecuta la aplicaci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Para Linux:<\/strong>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li>Utiliza el comando curl para una instalaci\u00f3n r\u00e1pida: curl <a href=\"https:\/\/ollama.ai\/install.sh\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/ollama.ai\/install.sh<\/a> | sh<\/li>\n<li>Alternativamente, instala manualmente utilizando el paquete .tgz<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Para Windows:<\/strong>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li>Descarga y ejecuta el instalador desde el sitio web de Ollama<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Una vez instalado, puedes empezar a utilizar DeepSeek R1 con comandos sencillos. Comprueba tu versi\u00f3n de Ollama con <strong>ollama -v<\/strong>, descarga el modelo DeepSeek R1 utilizando <strong>ollama pull deepseek-r1<\/strong>, y ejec\u00fatalo con <strong>ollama run deepseek-r1<\/strong>. Con estos pasos, podr\u00e1s aprovechar la potencia de DeepSeek R1 directamente en tu ordenador personal, abriendo un mundo de posibilidades para el razonamiento y la resoluci\u00f3n de problemas basados en IA.  <\/p>\n<h2>Modelos destilados DeepSeek R1<\/h2>\n<p>Para mejorar la eficiencia manteniendo una capacidad de razonamiento robusta, DeepSeek ha desarrollado una gama de modelos destilados basados en la arquitectura R1. Estos modelos tienen varios tama\u00f1os, que se adaptan a diferentes necesidades computacionales y configuraciones de hardware. El proceso de destilaci\u00f3n permite obtener modelos m\u00e1s compactos que conservan gran parte de la potencia del modelo original, haciendo que el razonamiento avanzado de IA sea accesible a una gama m\u00e1s amplia de usuarios y dispositivos.  <\/p>\n<h3>Modelos basados en Qwen<\/h3>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B:<\/strong> Consigue una impresionante precisi\u00f3n del 83,9% en la prueba MATH-500, aunque muestra un rendimiento inferior en tareas de codificaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: <\/strong>Demuestra fortaleza en el razonamiento matem\u00e1tico y en las preguntas sobre hechos, con una capacidad de codificaci\u00f3n moderada.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B:<\/strong> Sobresale en problemas matem\u00e1ticos complejos, pero necesita mejorar en tareas de codificaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B:<\/strong> Muestra un rendimiento superior en razonamiento matem\u00e1tico de varios pasos y versatilidad en diversas tareas, aunque est\u00e1 menos optimizado para programar espec\u00edficamente.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Modelos basados en llamas<\/h3>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B: <\/strong>Funciona bien en tareas matem\u00e1ticas, pero tiene limitaciones en aplicaciones de codificaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B:<\/strong> Alcanza el m\u00e1ximo rendimiento en matem\u00e1ticas y demuestra habilidades de codificaci\u00f3n competentes, comparables al modelo o1-mini de OpenAI<\/li>\n<\/ul>\n<p>Una de las principales ventajas de estos modelos destilados es su versatilidad en cuanto a compatibilidad de hardware. Est\u00e1n dise\u00f1ados para funcionar eficazmente en distintas configuraciones, incluidos ordenadores personales con CPU, GPU o Apple Silicon. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir el tama\u00f1o de modelo que mejor se adapte a sus recursos inform\u00e1ticos disponibles y a los requisitos espec\u00edficos de su caso de uso, ya sea para la resoluci\u00f3n de problemas matem\u00e1ticos, la ayuda a la codificaci\u00f3n o tareas de razonamiento general.  <\/p>\n<h2>DeepSeek R1 vs. OpenAI O1<\/h2>\n<p>A medida que profundizamos en las capacidades de DeepSeek R1, es crucial comprender c\u00f3mo se compara con uno de los modelos l\u00edderes del sector, <a href=\"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/openai-o3-vs-o1-the-future-of-ai-reasoning-and-safety-unveiled\/\">OpenAI O1<\/a>. Esta comparaci\u00f3n no s\u00f3lo pone de relieve los puntos fuertes de DeepSeek R1, sino que tambi\u00e9n arroja luz sobre las \u00e1reas en las que podr\u00eda necesitar mejoras. <\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-50580 size-large\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1024x607.jpg\" alt=\"Deepseek r1 punto de referencia de c\u00f3digo abierto\" width=\"1024\" height=\"607\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1024x607.jpg 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-300x178.jpg 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-768x455.jpg 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1536x910.jpg 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-2048x1214.jpg 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1093x648.jpg 1093w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Una de las diferencias m\u00e1s notables entre estos modelos es su coste. DeepSeek R1 ofrece una opci\u00f3n significativamente m\u00e1s asequible, ya que s\u00f3lo cuesta el 2% de lo que los usuarios gastar\u00edan en OpenAI O1. Esta rentabilidad se hace a\u00fan m\u00e1s evidente cuando nos fijamos en los precios espec\u00edficos:  <\/p>\n<table>\n<colgroup>\n<col>\n<col>\n<col><\/colgroup>\n<tbody>\n<tr>\n<th colspan=\"1\" rowspan=\"1\">Modelo<\/th>\n<th colspan=\"1\" rowspan=\"1\">Coste de entrada (por mill\u00f3n de fichas)<\/th>\n<th colspan=\"1\" rowspan=\"1\">Coste de salida (por mill\u00f3n de fichas)<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">B\u00fasqueda profunda R1<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$0.55<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$2.19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">OpenAI O1<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$15.00<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$60.00<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>En cuanto a la funcionalidad, ambos modelos se pusieron a prueba utilizando datos financieros hist\u00f3ricos de inversiones en SPY. En cuanto a la generaci\u00f3n de consultas SQL para el an\u00e1lisis de datos, tanto DeepSeek R1 como OpenAI O1 demostraron una gran precisi\u00f3n. Sin embargo, R1 mostr\u00f3 una ventaja en la rentabilidad, y en ocasiones proporcion\u00f3 respuestas m\u00e1s perspicaces, como la inclusi\u00f3n de ratios para mejorar las comparaciones. Ambos modelos destacaron en la generaci\u00f3n de estrategias algor\u00edtmicas de negociaci\u00f3n. En particular, las estrategias de DeepSeek R1 mostraron resultados prometedores, superando al S&amp;P 500 y manteniendo ratios de Sharpe y Sortino superiores a los del mercado. Esto demuestra el potencial de R1 como potente herramienta de an\u00e1lisis financiero y desarrollo de estrategias. Sin embargo, es importante se\u00f1alar que DeepSeek R1 no est\u00e1 exento de dificultades. En ocasiones, el modelo generaba consultas SQL no v\u00e1lidas y experimentaba tiempos de espera. Estos problemas se mitigaron a menudo gracias a la l\u00f3gica de autocorrecci\u00f3n de R1, pero ponen de relieve \u00e1reas en las que el modelo podr\u00eda mejorarse para igualar la consistencia de competidores m\u00e1s consolidados como OpenAI O1.  <\/p>\n<h2>\u00bfY ahora qu\u00e9?<\/h2>\n<p>DeepSeek R1 ha surgido como un gran avance en el \u00e1mbito del an\u00e1lisis financiero y el modelado de IA. DeepSeek R1 ofrece una revolucionaria herramienta de an\u00e1lisis financiero de c\u00f3digo abierto y asequible, lo que la hace accesible a un amplio p\u00fablico, incluidos los usuarios que no pagan. Esta accesibilidad, combinada con su impresionante rendimiento en \u00e1reas como el comercio algor\u00edtmico y el razonamiento complejo, posiciona a DeepSeek R1 como un actor formidable en el panorama de la IA.  <\/p>\n<p><strong>P: \u00bfC\u00f3mo podr\u00eda evolucionar DeepSeek R1 en el futuro?<\/strong><br \/>\nR: Como modelo de c\u00f3digo abierto, DeepSeek R1 tiene potencial para mejorar continuamente gracias a las aportaciones de la comunidad. Es posible que veamos un rendimiento mejorado, capacidades ampliadas e incluso versiones m\u00e1s especializadas adaptadas a industrias o tareas concretas. <\/p>\n<p><strong>P: \u00bfQu\u00e9 oportunidades presenta DeepSeek R1 para los desarrolladores?<\/strong><br \/>\nR: Los desarrolladores tienen la oportunidad \u00fanica de explorar, modificar y construir sobre el modelo DeepSeek R1. Esta apertura permite innovar en las aplicaciones de la IA, lo que puede dar lugar a grandes avances en campos que van desde las finanzas a la investigaci\u00f3n cient\u00edfica. En conclusi\u00f3n, animamos tanto a los profesionales experimentados de la IA como a los reci\u00e9n llegados a explorar los modelos DeepSeek y a contribuir a su desarrollo de c\u00f3digo abierto. La democratizaci\u00f3n de herramientas avanzadas de IA como DeepSeek R1 abre posibilidades apasionantes de innovaci\u00f3n y progreso en el campo de la inteligencia artificial. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSeek R1 es un innovador modelo de razonamiento de c\u00f3digo abierto desarrollado por DeepSeek, una empresa china de IA, que est\u00e1 causando sensaci\u00f3n en el mundo de la inteligencia artificial. 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