DeepSeek R1: Un modelo de razonamiento de código abierto que rivaliza con OpenAI

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¿Qué es DeepSeek R1?

DeepSeek R1 es un modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto desarrollado por DeepSeek, un laboratorio de IA chino, que ofrece un rendimiento comparable al de los modelos OpenAI o1. A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales, los modelos de razonamiento como DeepSeek R1 y OpenAI o1 se distinguen por su capacidad de mostrar cómo llegan a una conclusión. DeepSeek R1 se creó para abordar tareas que requieren inferencia lógica, resolución de problemas matemáticos y toma de decisiones en tiempo real. Con DeepSeek R1, se puede seguir su lógica, lo que facilita la comprensión y, si es necesario, cuestionar su resultado . Esta capacidad proporciona a los modelos de razonamiento una ventaja en campos donde los resultados deben ser explicables, como la investigación o la toma de decisiones complejas.

DeepSeek-R1 tiene una arquitectura de «mezcla de expertos» similar a la del modelo de vanguardia de OpenAI, o1, e iguala su rendimiento en tareas como matemáticas, codificación y conocimiento general. Se informa que DeepSeek-R1 es entre un 90 y un 95% más asequible que o1. Se puede imaginar DeepSeek-R1 como una IA que no solo responde a las preguntas, sino que también razona a través de diferentes problemas como los humanos.

Características de DeepSeek R1

DeepSeek-R1 incluye varias características avanzadas que lo distinguen de otros modelos de IA:

• Razonamiento en cadena de pensamiento: Esta característica permite al modelo descomponer problemas complejos en pasos más pequeños:

• Descomposición paso a paso de las tareas.
• Autoverificación de los resultados intermedios.
• Procesos de pensamiento transparentes que se muestran en las salidas.

• Longitud del contexto: Con soporte para hasta 128K tokens en la longitud del contexto, DeepSeek-R1 puede manejar documentos extensos o conversaciones largas sin perder la coherencia.
• Optimización del rendimiento: Los desarrolladores pueden optimizar el rendimiento mediante:
• Ajuste de las longitudes de los tokens para consultas complejas.

Lo que hace que DeepSeek-R1 sea particularmente competitivo y atractivo es su naturaleza de código abierto. A diferencia de los modelos propietarios, su naturaleza de código abierto permite a los desarrolladores e investigadores explorarlo, modificarlo e implementarlo dentro de ciertos límites técnicos, como los requisitos de recursos.

En lugar de ser un chatbot de propósito general, DeepSeek R1 se centra más en las tareas de razonamiento matemático y lógico, lo que garantiza una mejor asignación de recursos y eficiencia del modelo. Es probable que DeepSeek se beneficie de varias optimizaciones arquitectónicas y de entrenamiento, como el uso de Mecanismos de Atención Dispersa para procesar contextos más largos con un menor coste computacional y la Mezcla de Expertos (MoE) para activar solo partes del modelo de forma dinámica, lo que lleva a una inferencia eficiente.

Capacidades de DeepSeek R1

DeepSeek-R1 es un modelo de lenguaje grande (LLM) centrado en el razonamiento que se ha desarrollado para mejorar las capacidades de razonamiento en los sistemas de IA generativa mediante el método de las técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo (RL). Representa un paso significativo hacia la mejora del razonamiento en los LLM, en particular sin depender en gran medida del ajuste fino supervisado (SFT) como paso preliminar. En esencia, DeepSeek-R1 aborda un reto clave en la IA: mejorar el razonamiento sin depender en gran medida del ajuste fino supervisado (SFT). Las innovadoras metodologías de entrenamiento permiten a los modelos abordar tareas complejas como las matemáticas, la codificación y la lógica.

Una de las características más destacadas de DeepSeek R1 es su capacidad para el razonamiento en cadena de pensamiento (CoT). Aplicamos directamente el aprendizaje por refuerzo (RL) al modelo base sin depender del ajuste fino supervisado (SFT) como paso preliminar. Este enfoque permite al modelo explorar la cadena de pensamiento (CoT) para resolver problemas complejos, lo que resulta en el desarrollo de DeepSeek-R1-Zero. DeepSeek-R1-Zero demuestra capacidades como la autoverificación, la reflexión y la generación de CoT largos, lo que marca un hito significativo para la comunidad investigadora. Cabe destacar que es la primera investigación abierta que valida que las capacidades de razonamiento de los LLM pueden incentivarse puramente a través del RL, sin necesidad de SFT. Para mejorar aún más el modelo, DeepSeek-R1 incorpora datos de arranque en frío antes del entrenamiento RL. Este paso adicional de preentrenamiento mejora las capacidades de razonamiento del modelo y resuelve muchas de las limitaciones observadas en DeepSeek-R1-Zero, como la repetición, la mala legibilidad y la mezcla de idiomas.

DeepSeek R1 demuestra un sólido rendimiento en diversas tareas. En el examen AIME 2024, que evalúa el razonamiento matemático avanzado de varios pasos, DeepSeek-R1 obtiene una puntuación del 79,8%, ligeramente por delante de OpenAI o1-1217 con un 79,2%. En MATH-500, DeepSeek-R1 toma la delantera con un impresionante 97,3%, superando ligeramente a OpenAI o1-1217 con un 96,4%. Este benchmark pone a prueba los modelos en diversos problemas matemáticos de nivel de secundaria que requieren un razonamiento detallado . El modelo también ha sido evaluado en benchmarks de codificación como Codeforces y SWE-bench Verified. Además, el modelo destilado DeepSeek-R1 7B ha demostrado superar a muchos modelos de clase 32B en tareas de razonamiento, a la vez que requiere menos capacidad de computación. Un aspecto interesante del entrenamiento de DeepSeek R1 es que el pre-entrenamiento con código mejora el razonamiento en varios dominios, incluyendo la resolución de problemas matemáticos y de lógica. Esto se debe a que la sintaxis estructurada del código parece enseñar habilidades transferibles a temas amplios.

Durante el entrenamiento, DeepSeek R1 utiliza la técnica de «Rejection Sampling». Este método implica generar múltiples respuestas y luego seleccionar la mejor basándose en un conjunto de criterios predefinidos, lo que ayuda a asegurar la calidad y la coherencia de las salidas del modelo.

DeepSeek R1 Benchmarks y Rendimiento

Para evaluar el rendimiento de DeepSeek R1, se utilizaron varios benchmarks que cubren diferentes áreas de razonamiento y conocimiento. Los resultados se resumen en la siguiente tabla:

Aplicaciones de DeepSeek R1

DeepSeek-R1 tiene el potencial de revolucionar varias industrias y aplicaciones:

• Resolución de problemas matemáticos: La capacidad de DeepSeek-R1 para manejar problemas de contexto largo lo hace ideal para aplicaciones STEM, logrando un rendimiento de primer nivel en benchmarks como AIME-2024.
• Desarrollo de software: Las evaluaciones de Codeforces destacan su utilidad para resolver tareas de programación competitiva, con un rango percentil del 96,3%.
• Análisis de documentos: El modelo destaca en tareas que requieren un uso intensivo de conocimientos, como los benchmarks MMLU y GPQA, mostrando su capacidad para analizar datos complejos y estructurados.

DeepSeek R1 también ofrece una API con el siguiente endpoint:

Ventajas de usar DeepSeek R1

DeepSeek R1 ofrece varias ventajas sobre otros modelos de razonamiento, entre ellas:

• Rentabilidad: Informes sugieren que DeepSeek R1 logra un rendimiento comparable al sistema o1 de OpenAI a un coste aproximadamente un 95% menor, un factor que podría afectar significativamente a la economía de la industria de la IA.
• Precisión matemática sin precedentes: DeepSeek R1 logra una tasa de precisión del 97,3% en MATH-500, superando el 96,4% de OpenAI.
• LiveCodeBench (Pass@1-COT): 57,2% para la versión destilada.
• AIME 2024 (Pass@1): 79,8%.

Estos logros representan un salto significativo en la capacidad de la IA para razonar, resolver problemas complejos y generar contenido de alta calidad. Además, el lanzamiento de DeepSeek R1 subraya cómo la innovación en el entrenamiento de la IA puede cerrar la brecha entre el rendimiento y la practicidad. Al sustituir el «crítico» de los RL tradicionales, que consume muchos recursos, por las comparaciones basadas en grupos de GRPO, los equipos pueden agilizar la optimización del modelo manteniendo la precisión.

Limitaciones de DeepSeek R1

Aunque DeepSeek R1 representa un avance significativo en el campo de los modelos de razonamiento, todavía existen algunas limitaciones a tener en cuenta.

DeepSeek-R1-Zero, el predecesor de DeepSeek-R1, presentaba algunos problemas como la repetición en las respuestas, salidas desordenadas y la ocasional mezcla de idiomas. Además, sus salidas podían ser menos fáciles de usar y más difíciles de interpretar. Sin embargo, DeepSeek-R1 ha abordado estas deficiencias mediante la incorporación de datos de arranque en frío antes del entrenamiento RL. Este paso adicional de preentrenamiento mejora las capacidades de razonamiento del modelo y resuelve muchas de las limitaciones observadas en DeepSeek-R1-Zero.

El futuro de DeepSeek R1

La aparición de DeepSeek R1 no es solo una historia tecnológica; es un cambio que podría remodelar todo el panorama de la IA:

• Democratización de la IA: Los menores costes y la disponibilidad de código abierto significan que más actores pueden entrar en el juego. Es de esperar una explosión de aplicaciones y servicios impulsados por la IA.
• Una nueva carrera armamentística de la IA: OpenAI y otros grandes actores no se quedarán de brazos cruzados. Es de esperar que se produzcan rápidas mejoras y, potencialmente, algunas guerras de precios. El consumidor gana en cualquier caso.
• Innovación a toda marcha: Con modelos potentes y asequibles a su alcance, los desarrolladores e investigadores pueden ampliar los límites de lo que es posible con la IA.

El éxito de DeepSeek R1 probablemente acelerará el desarrollo y la adopción de modelos de IA de código abierto, fomentando una mayor innovación y colaboración en el campo. La rentabilidad de DeepSeek R1 está impulsando una reevaluación de la economía del desarrollo y la implantación de la IA, lo que podría conducir a soluciones de IA más asequibles. A medida que estas capacidades avanzadas de razonamiento estén más disponibles, podemos esperar ver mejoras en varias aplicaciones de IA, desde chatbots hasta herramientas de generación de contenido.

DeepSeek acaba de anunciar DeepSeek-R1, el siguiente paso en su trabajo sobre modelos de razonamiento. Es una actualización de su anterior DeepSeek-R1-Lite-Preview y demuestra que van en serio en su competencia con el o1 de OpenAI. Con OpenAI planeando lanzar o3 a finales de este año, está claro que la competencia en modelos de razonamiento se está intensificando. Aunque DeepSeek puede estar ligeramente por detrás en algunas áreas, su naturaleza de código abierto lo convierte en una opción atractiva para la comunidad de la IA.

A 21 de enero de 2025, la plataforma de chat es de uso gratuito, pero con un límite diario de 50 mensajes en el modo «Deep Think». Esta limitación la hace ideal para un uso ligero o para la exploración. La API ofrece dos modelos – deepseek-chat (DeepSeek-V3) y deepseek-reasoner (DeepSeek-R1) – con la siguiente estructura de precios (por cada millón de tokens):

Cabe destacar que existen recursos visuales disponibles para aquellos interesados en aprender más sobre DeepSeek R1. Se pueden encontrar imágenes y videos del modelo en acción en plataformas como YouTube.

Conclusión

DeepSeek-R1 representa un avance fundamental en la forma en que entrenamos los modelos de IA para razonar. Los enfoques tradicionales se basan en gran medida en el aprendizaje supervisado, donde los modelos se entrenan con ejemplos cuidadosamente seleccionados. DeepSeek-R1, con su innovador enfoque de entrenamiento basado en el aprendizaje por refuerzo y su naturaleza de código abierto, está llamado a ser un actor importante en el panorama de la IA, impulsando la innovación y la accesibilidad en el campo del razonamiento y la generación de contenido. Su capacidad para igualar el rendimiento de modelos como OpenAI o1 a un coste significativamente menor tiene el potencial de democratizar el acceso a la IA y fomentar una mayor competencia e innovación en la industria. A medida que la competencia en el ámbito de los modelos de razonamiento se intensifica, podemos esperar ver desarrollos aún más emocionantes de DeepSeek y otros actores de la industria, que en última instancia beneficiarán a los usuarios y a las aplicaciones de la IA en general. El futuro de DeepSeek R1 se presenta prometedor, con la posibilidad de que se convierta en una herramienta esencial para investigadores, desarrolladores y cualquier persona que busque aprovechar el poder de la IA para resolver problemas complejos y generar contenido de alta calidad.

Obras citadas

1. DeepSeek R1 LLM Launched by Chinese AI Lab, Outperforms Rivals With Advanced Coding, Math, and General, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://www.latestly.com/technology/deepseek-r1-llm-launched-by-chinese-ai-lab-outperforms-rivals-with-advanced-coding-math-and-general-knowledge-capabilities-check-details-6584105.html

2. DeepSeek-R1: Features, o1 Comparison, Distilled Models & More | DataCamp, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1

3. www.datacamp.com, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1#:~:text=to%20OpenAI’s%20models.-,What%20Is%20DeepSeek%2DR1%3F,real%2Dtime%20decision%2Dmaking.

4. DeepSeek unveils DeepSeek-R1, a reasoning model that beats …, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://indianexpress.com/article/technology/artificial-intelligence/deepseek-r1-a-reasoning-model-that-beats-openai-o1-9791318/

5. DeepSeek R1 Review: API Pricing & How to Use DeepSeek R1 API – Apidog, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/

6. DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Which One is Faster, Cheaper and Smarter? – Analytics Vidhya, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/01/deepseek-r1-vs-openai-o1/

7. DeepSeek R1- OpenAI’s o1 Biggest Competitor is HERE! – Analytics Vidhya, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/01/deepseek-r1/

8. A new reasoning model from Chinese AI-Lab DeepSeek that achieves performance comparable to OpenAI-o1 across math, code, and reasoning tasks. : r/singularity – Reddit, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i5p9tg/deepseek_r1_a_new_reasoning_model_from_chinese/

9. DeepSeek-R1 reasoning models rival OpenAI in performance – AI News, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://www.artificialintelligence-news.com/news/deepseek-r1-reasoning-models-rival-openai-in-performance/

10. Takeaways from the DeepSeek-R1 model – DEV Community, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://dev.to/aws/takeaways-from-the-deepseek-r1-model-2dli

11. Mastering LLMs Reasoning Capability with DeepSeek-R1 – Association of Data Scientists, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://adasci.org/mastering-llms-reasoning-capability-with-deepseek-r1/

12. Run DeepSeek-R1 on Your Laptop with Ollama – DEV Community, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://dev.to/shayy/run-deepseek-locally-on-your-laptop-37hl

13. DeepSeek R1: Open-Source AI Rivals OpenAI’s Performance – Writesonic Blog, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://writesonic.com/blog/deepseek-r1

14. DeepSeek-R1 vs DeepSeek-R1-Zero. DeepSeek’s new reasoning models… | by Mehul Gupta | Data Science in your pocket | Jan, 2025 | Medium, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://medium.com/data-science-in-your-pocket/deepseek-r1-vs-deepseek-r1-zero-3ab8eeed8b62

15. DeepSeek R1 vs OpenAI o1 : The AI Underdog That’s Eating OpenAI’s Lunch – Medium, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://medium.com/@cognidownunder/deepseek-r1-vs-openai-o1-the-ai-underdog-thats-eating-openai-s-lunch-7cb72eac8458

16. DeepSeek-R1 + Cline: BEST AI Coding Agent! Develop a Full-stack App Without Writing ANY Code! – YouTube, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=OBc9xheI2dc

17. DeepSeek-R1: A Breakthrough in AI Reasoning That’s Reshaping the Industry – Medium, fecha de acceso: enero 22, 2025, https://medium.com/@kennethng_44972/deepseek-r1-a-breakthrough-in-ai-reasoning-thats-reshaping-the-industry-80a63f28a26c

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