DeepSeek: el modelo de IA de código abierto y por qué importa para el GEO en 2026

DeepSeek es una empresa china de investigación en IA y la familia de grandes modelos de lenguaje de código abierto que construye, publicados bajo una licencia permisiva MIT para que cualquiera pueda alojarlos, ajustarlos y desplegarlos comercialmente. Sus modelos revelación, DeepSeek-V3 y el modelo centrado en el razonamiento DeepSeek-R1, llamaron la atención mundial por alcanzar un rendimiento comparable al de los sistemas líderes de OpenAI entrenando con una mínima fracción del presupuesto habitual.

Para profesionales del marketing y editores, DeepSeek importa por la misma razón que ChatGPT, Gemini y Perplexity: es otro motor que lee, resume y cita contenido web cuando la gente le hace preguntas. A medida que se extienden los asistentes construidos sobre modelos abiertos como DeepSeek, la cuestión pasa a ser si tu contenido está lo bastante bien estructurado para que estos sistemas lo encuentren, confíen en él y lo referencien.

¿Qué es DeepSeek?

DeepSeek es un laboratorio de IA que se ha incorporado al primer plano junto a OpenAI, Google, Anthropic y Meta. En lugar de mantener sus pesos en privado, DeepSeek publica sus modelos en plataformas como Hugging Face y GitHub, una estrategia que los convierte en auténticos LLM de código abierto. La gama abarca programación, razonamiento, matemáticas, tareas de visión y lenguaje, y demostración de teoremas, pero dos lanzamientos definen la marca.

DeepSeek-V3, lanzado el 27 de diciembre de 2024, es un modelo de 671.000 millones de parámetros que superó a Llama 3.1 y Qwen 2.5 al tiempo que rivalizaba con GPT-4o. DeepSeek-R1, lanzado el 20 de enero de 2025, es el modelo de razonamiento insignia que rivaliza con o1 de OpenAI en problemas matemáticos y lógicos. R1 fue posteriormente revisado por pares y publicado en la revista Nature, un paso inusual de validación científica para un modelo de vanguardia.

Cómo funciona DeepSeek: mezcla de expertos y razonamiento

DeepSeek-V3 utiliza una arquitectura de mezcla de expertos, en la que un modelo contiene muchas redes expertas especializadas y dirige cada entrada solo a las pertinentes. De sus 671.000 millones de parámetros totales, solo 37.000 millones se activan por token, lo que mantiene la inferencia mucho más barata que un modelo denso del mismo tamaño. El equipo también usó una estrategia sin pérdida auxiliar para el equilibrio de carga y una ventana de contexto de 128.000 tokens.

DeepSeek-R1 se basa en V3 y añade razonamiento explícito. Antes de responder, genera una cadena de pensamiento paso a paso, por lo que pertenece a la categoría más amplia de los modelos de razonamiento. Este estilo deliberado y de varios pasos sacrifica velocidad a cambio de precisión en problemas difíciles, el mismo equilibrio que define los enfoques de cómputo en tiempo de inferencia en todo el sector.

Cómo se entrenó DeepSeek-R1

R1 destaca por lo mucho que se apoyó en el aprendizaje por refuerzo. El equipo aplicó primero aprendizaje por refuerzo a gran escala al modelo base sin ningún ajuste supervisado, lo que produjo una versión llamada DeepSeek-R1-Zero cuya tasa de acierto en AIME 2024 subió del 15,6 por ciento al 71,0 por ciento solo con refuerzo. Luego incorporaron datos sintéticos de razonamiento, más aprendizaje por refuerzo, muestreo por rechazo sobre unas 600.000 muestras de razonamiento y 200.000 muestras generales, y una fase final de alineación.

El laboratorio también destiló R1 en modelos más pequeños, de 1.500 millones a 70.000 millones de parámetros, demostrando que el razonamiento a gran escala puede transferirse a sistemas compactos. Gran parte de esto dependía de datos sintéticos y métodos de refuerzo en lugar de conjuntos de datos etiquetados por humanos cada vez mayores, una receta que otros laboratorios abiertos estudiaron rápidamente.

Por qué DeepSeek sacudió al sector: coste y apertura

El titular fue el coste. DeepSeek informó de un entrenamiento de V3 en unas 2,788 millones de horas de GPU por unos 5,6 millones de dólares, frente a estimaciones ampliamente citadas de 50 a 100 millones de dólares para modelos como GPT-4, y situó el entrenamiento incremental de R1 cerca de los 294.000 dólares. Alcanzar resultados de primer nivel con ese presupuesto desafió la suposición de que solo unos pocos laboratorios bien financiados podían competir.

La apertura amplificó el impacto. Como los modelos se distribuyen bajo términos MIT, los desarrolladores pueden ejecutarlos de forma privada, ajustarlos con datos propios y evitar las tarifas por llamada de la API. Esa accesibilidad significa que DeepSeek impulsa un número creciente de asistentes y herramientas de terceros, que es exactamente por lo que aparece en las conversaciones sobre visibilidad en la búsqueda con IA.

Por qué DeepSeek importa para el SEO y el GEO

Cada asistente construido sobre DeepSeek es otra superficie donde tu marca puede aparecer o ser ignorada. Cuando un usuario hace una pregunta a una herramienta basada en DeepSeek, el modelo recurre a sus datos de entrenamiento y, en configuraciones con recuperación, a las fuentes en vivo que puede obtener. Si tu contenido es claro, está bien estructurado y es autorizado, es más probable que sea citado; si es pobre o difícil de interpretar, se omite.

Este es el núcleo de la optimización para motores generativos y de la optimización de citas en IA: optimizar no solo para un posicionamiento, sino para ser una fuente fiable en muchos sistemas de IA. Como los modelos abiertos proliferan rápido, tratar a DeepSeek como parte de tu estrategia de visibilidad en IA multiplataforma evita que te centres en exceso en un solo asistente.

Cómo lograr visibilidad en las respuestas de DeepSeek

Los fundamentos coinciden con el resto del trabajo de GEO. Responde las preguntas de forma directa y temprana para que un modelo pueda extraer una afirmación clara sin adivinar. Construye una profundidad temática genuina en las subpreguntas que explorará un modelo de razonamiento, y mantén los hechos coherentes en todas tus páginas para que el modelo no se vea obligado a elegir entre afirmaciones contradictorias en tu propio sitio.

Técnicamente, usa datos estructurados, refuerza el enlazado interno y asegúrate de que tus páginas sean accesibles para los rastreadores de IA y los sistemas de recuperación que alimentan estas herramientas. Fundamentar el trabajo en una investigación de palabras clave y planificación de contenido disciplinada te ayuda a apuntar a las preguntas exactas que los usuarios llevan a DeepSeek y a asistentes similares.

Casos de uso y la gama más amplia de DeepSeek

DeepSeek-R1 rinde bien en escritura creativa, respuesta a preguntas, edición, resumen y comprensión de contexto largo, mientras que las variantes de razonamiento apuntan a las matemáticas, la programación y la planificación de varios pasos. Más allá del par insignia, el laboratorio ha lanzado modelos especializados como DeepSeek-Prover para la demostración formal de teoremas, la serie Janus para tareas multimodales de imágenes, y lanzamientos híbridos posteriores que combinan modos de razonamiento y de respuesta directa para reducir el uso de tokens.

Para las organizaciones, la licencia abierta permite el despliegue privado sin restricciones de API, lo que atrae a equipos con requisitos de datos estrictos. Esa flexibilidad, combinada con un coste bajo, es la razón por la que la adopción de DeepSeek se ha extendido rápidamente tanto en startups como en grandes empresas.

Retos y limitaciones

Como modelo abierto, DeepSeek puede ser desplegado por cualquiera, lo que significa que la calidad y la seguridad dependen en gran medida de la configuración del operador y no de las salvaguardas de un único proveedor. Las salidas de cualquier gran modelo de lenguaje pueden incluir errores o alucinaciones de IA, por lo que las respuestas deben verificarse antes de usarlas en contextos críticos.

También hay consideraciones de gobernanza. Como modelo desarrollado en China, DeepSeek plantea cuestiones de tratamiento de datos y de política para algunas organizaciones, especialmente al usar el servicio alojado en lugar de un despliegue privado. Los modelos de razonamiento también consumen más tokens y cómputo por respuesta, por lo que la profundidad compensa sobre todo en tareas genuinamente difíciles y no en consultas simples.

Conclusión

DeepSeek combina un rendimiento de primer nivel con licencias abiertas y costes de entrenamiento notablemente bajos, por lo que sus modelos V3 y R1 reconfiguraron las expectativas sobre quién puede construir una IA competitiva. Para los profesionales del marketing, DeepSeek es un motor más que lee y cita la web, así que el camino hacia la visibilidad es el mismo que para cualquier asistente: respuestas claras, cobertura profunda, estructura limpia y páginas rastreables.

Para profundizar, conecta esto con la optimización de citas en IA y los LLM de código abierto, y usa las herramientas de investigación y planificación de contenido de Sorank para apuntar a las preguntas que los usuarios hacen a los asistentes de IA. Fuentes de referencia: BentoML, Inferless e InfoQ.