DeepSeek V3 vs. GPT-4o de OpenAI: ¿Qué modelo de IA es mejor?

Entre los grandes modelos lingüísticos más utilizados en la vida cotidiana y profesional está el modelo GPT-4o de OpenAI. Este modelo es eficaz en diversos ámbitos, desde la generación de contenidos hasta la investigación, gracias a su accesibilidad y alto rendimiento. Aunque el modelo GPT-4o tiene sus homólogos, sirven con planes de precios similares. Sin embargo, el modelo DeepSeek V3 ha entrado en el mercado como un LLM que ofrece a sus usuarios el mismo rendimiento que el GPT-4o a precios mucho más bajos. Si buscas una alternativa más barata al GPT-4o y sientes curiosidad por el modelo DeepSeek V3, ¡te tenemos cubierto!

En este artículo examinaremos el modelo DeepSeek V3 y lo compararemos con el modelo GPT-4o.

Si estás preparado, ¡empecemos!

TL; DR

• El modelo DeepSeek V3 es un gran modelo lingüístico rentable con 671B parámetros y 37B parámetros se activan para cada token.
• El modelo DeepSeek V3 utiliza tecnologías como la Mezcla de Expertos (MoE) y la Predicción Multi-Token (MTP) para generar resultados de alto rendimiento y bajo coste para sus usuarios.
• Puedes acceder al modelo DeepSeek V3 desde su sitio web oficial o experimentarlo a través de TextCortex.
• El modelo DeepSeek V3 supera al modelo GPT-4o en la mayoría de las pruebas de lenguaje natural y en todas las pruebas de codificación y razonamiento matemático.
• Aunque el modelo DeepSeek V3 es un modelo de código abierto, los códigos del modelo GPT-4o no están disponibles públicamente.
• El modelo DeepSeek V3 es un LLM alternativo que ofrece mayores prestaciones que el modelo GPT-4o a precios mucho más bajos.
• Si buscas un método para integrar tanto el modelo DeepSeek V3 como el modelo GPT-4o en tu empresa, TextCortex es el camino a seguir.

¿Qué es DeepSeek V3?

El modelo DeepSeek V3 es un gran modelo lingüístico que utiliza el modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 671B parámetros y activa 37B parámetros en cada token, proporcionando una alta eficacia con un bajo consumo de energía. El modelo DeepSeek V3 se entrena con 14,8T tokens para proporcionar un alto rendimiento y generar salidas concisas consumiendo poca energía para los usuarios.

Características de DeepSeek V3

El modelo DeepSeek V3 utiliza el método de Predicción Multi Token (MTP) para comprender las consultas de los usuarios y realizar tareas complejas de forma concisa. La Predicción Multi Token (MTP) aumenta la eficacia de entrenamiento del modelo y le permite generar resultados con mayor rapidez y precisión. Mientras que los modelos MoE (Mezcla de Expertos) tradicionales se basan en un sistema que degrada el rendimiento, el modelo DeepSeek V3 utiliza un MoE que consigue un equilibrio entre precisión y rendimiento con una estrategia de ajuste dinámico.

Precios de DeepSeek V3

El modelo DeepSeek V3 ahorra energía con su propia tecnología MoE y Multi-Token Prediction (MTP) y ofrece servicios a sus usuarios a precios más bajos. El modelo DeepSeek V3 cobra 0,07 $ por 1 millón de tokens de aciertos en la caché de entrada, 0,27 $ por 1 millón de tokens de fallos en la caché de entrada y 1,10 $ por 1 millón de tokens de salida. Además, gracias al periodo promocional de DeepSeek, puedes utilizar la API del modelo DeepSeek V3 con descuento hasta el 8 de febrero de 2025.

¿Cómo acceder a DeepSeek V3?

La forma más básica de acceder al modelo DeepSeek V3 es utilizarlo como un chatbot de IA a través del sitio web oficial de DeepSeek. Si quieres acceder al modelo DeepSeek V3 como API, puedes utilizar el sitio web de DeepSeek o Huggingface.

Comparación entre DeepSeek V3 y GPT-4o

DeepSeek V3 es un gran modelo lingüístico desarrollado por empresarios chinos que ofrece un rendimiento que rivaliza con el modelo GPT-4o de OpenAI, pero a un coste inferior. Ambos grandes modelos lingüísticos tienen sus propias ventajas y desventajas. Si te preguntas cuáles son las diferencias entre DeepSeek V3 y GPT-4o, ¡te lo contamos!

Rendimiento y evaluación comparativa

El modelo DeepSeek V3 superó al modelo GPT-4o en la mayoría de las pruebas de referencia diseñadas para medir el rendimiento de los grandes modelos lingüísticos. En la prueba MMLU, diseñada para medir las capacidades de lenguaje natural de los LLM, el modelo DeepSeek V3 obtuvo una puntuación de 88,5, mientras que el modelo GPT-4o obtuvo 87,2.

El modelo DeepSeek V3 tiene puntuaciones más altas que el modelo GPT-4o en todos los puntos de referencia diseñados para medir el rendimiento de codificación, razonamiento y matemáticas de los LLM. Por ejemplo, el modelo DeepSeek V3 tiene una puntuación de 82,6 en la prueba HumanEval, mientras que el modelo GPT-4o tiene una puntuación de 80,5. El modelo DeepSeek V3 obtiene una puntuación de 51,6, mientras que el modelo GPT-4o obtiene una puntuación de 23,6 en la misma prueba. Todas estas estadísticas muestran que el modelo DeepSeek V3 tiene un rendimiento superior al modelo GPT-4o en tareas que requieren codificación, matemáticas y razonamiento.

Características del modelo

En cuanto a las características de los modelos DeepSeek V3 y GPT-4o, ambos modelos de gran lenguaje proporcionan una ventana contextual de entrada de 128K tokens. Sin embargo, el modelo GPT-4o tiene una capacidad de salida de 16,4K tokens, mientras que el modelo DeepSeek V3 puede generar una salida máxima de 8K tokens a la vez. Sin embargo, el modelo DeepSeek V3 es de código abierto, mientras que el código del modelo GPT-4o no está disponible para uso público. La API del modelo GPT-4o está disponible a través del servicio OpenAI y Azure OpenAI, mientras que el modelo DeepSeek V3 está disponible a través de DeepSeek y Huggingface. El modelo GPT-4o admite entradas textuales y visuales, mientras que el modelo DeepSeek V3 sólo admite entradas textuales.

Comparación de precios de DeepSeek V3 vs GPT-4o

En cuanto al precio de los dos modelos, podemos decir que DeepSeek V3 es más barato que el modelo GPT-4o. El modelo GPT-4o cobra 1,25 $ por millón de tokens de aciertos de caché de entrada, 2,50 $ por millón de tokens de fallos de caché de entrada y 10 $ por millón de tokens de salida. Por otro lado, el modelo DeepSeek V3 cobra 0,07 $ por millón de tokens de aciertos de caché de entrada, 0,27 $ por millón de tokens de fallos de caché de entrada y 1,10 $ por millón de tokens de salida. Si comparamos los precios de los dos grandes modelos lingüísticos, podemos decir que el modelo DeepSeek V3 es económico y de alto rendimiento.

TextCortex: Asistente todo en uno AI

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Preguntas frecuentes

¿Cuáles son las principales diferencias entre GPT-4o y DeepSeek V3?

El modelo DeepSeek V3 ofrece un mayor rendimiento de codificación que el modelo GPT-4o. Además, el modelo DeepSeek V3 puede proporcionar servicios mucho más baratos a sus usuarios porque utiliza un método más eficiente energéticamente que el modelo GPT-4o en términos de arquitectura. El modelo DeepSeek V3 es casi 10 veces más barato que el modelo GPT-4o.

¿Es DeepSeek V3 realmente mejor que ChatGPT-4o?

El modelo DeepSeek V3 ofrece un mayor rendimiento que el modelo ChatGPT-4o en tareas técnicas que requieren habilidades de codificación, razonamiento y matemáticas. Además, el modelo DeepSeek V3 ofrece este rendimiento mucho más barato que el modelo GPT-4o; por tanto, es una alternativa de alto rendimiento y económica. Si necesitas utilizar dos grandes modelos lingüísticos en tu empresa, puedes empezar a utilizar ambos LLM integrando TextCortex en tu flujo de trabajo.

¿Cuándo se publicaron DeepSeek V3 y GPT-4o?

DeepSeek V3 salió a la venta el 27 de diciembre de 2024, mientras que GPT-4o salió a la venta el 6 de agosto de 2024. En otras palabras, el modelo DeepSeek V3 es un modelo más reciente lanzado con tecnologías más actualizadas. Esta diferencia ha permitido que el modelo GPT-4o se adapte y se utilice en diversos sectores, mientras que ha brindado al modelo DeepSeek V3 la oportunidad de lanzarse con un precio más bajo con un método de alta eficiencia energética.