Deepseek, un nuevo modelo de lenguaje grande (LLM), muestra ventajas significativas en el uso de recursos computacionales en comparación con otros modelos como GPT-4 y Claude Sonnet 3.5.
Activación de parámetros eficientes
Deepseek emplea una arquitectura de mezcla de expertos (MOE), lo que significa que de sus 671 mil millones de parámetros totales, solo 37 mil millones se activan para cualquier tarea dada. Esta activación selectiva permite que Deepseek mantenga un alto rendimiento al tiempo que reduce drásticamente los costos computacionales. En comparación, los modelos tradicionales a menudo utilizan todos sus parámetros para cada tarea, lo que lleva a un mayor consumo de recursos [1] [2].Eficiencia de entrenamiento
La capacitación de Deepseek-V3 requirió aproximadamente 2.788 millones de horas de GPU utilizando chips NVIDIA H800, que se traduce en aproximadamente $ 5.576 millones en costos. Esto es notablemente bajo en comparación con otros modelos principales, que pueden incurrir en costos diez veces más altos para tareas de entrenamiento similares [3] [7]. La eficiencia se deriva de algoritmos optimizados y un codiseño de hardware que minimizan la sobrecarga durante el entrenamiento, por lo que es una opción rentable para los desarrolladores [4].Métricas de rendimiento
A pesar de su eficiente uso de recursos, Deepseek se desempeña de manera impresionante en varios puntos de referencia. Por ejemplo, obtuvo un 73.78% en Humaneval para tareas de codificación y 84.1% en GSM8K para la resolución de problemas, superando a muchos competidores mientras consume menos recursos [1] [4]. Este rendimiento se logra con menos del 6% de sus parámetros activos en cualquier momento, mostrando su capacidad para ofrecer resultados de alta calidad sin las extensas demandas computacionales típicas de otros LLM.Manejo de contexto
Deepseek también sobresale en el manejo de ventanas de contexto largas, que admite hasta 128k tokens, que es significativamente más que muchos otros modelos que generalmente manejan entre 32k a 64k tokens. Esta capacidad mejora su utilidad en tareas complejas, como la generación de códigos y el análisis de datos [1].Conclusión
En resumen, el uso innovador de Deepseek de la arquitectura MOE le permite activar solo una fracción de sus parámetros durante las tareas, lo que resulta en ahorros sustanciales en los recursos y costos computacionales. Su eficiente proceso de capacitación y sus fuertes métricas de rendimiento lo posicionan como un competidor formidable en el panorama de modelos de idiomas grandes, particularmente para aplicaciones que requieren eficiencia y alto rendimiento.Citas:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-upout-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-obout
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comesut-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-disrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-expliced-optimizing-eficiency-and-scale/