En enero de 2025, DeepSeek R1 reavivó el interés de los entusiastas de la IA por los grandes modelos de lenguaje (LLM) de China. En poco tiempo, atrajo a muchos programadores e investigadores para que trabajaran en él. Al mismo tiempo, otro modelo de IA, Gemini 2.0, un modelo de IA generativo avanzado desarrollado por Google, también se especializa en el manejo de tareas de razonamiento complejas.
Entonces, es posible que se pregunte cuál elegir entre DeepSeek R1 y Gemini 2.0. En esta publicación, analizaremos la comparación entre DeepSeek R1 y Gemini 2.0. Nos centraremos en su rendimiento básico, sus ventajas, sus desafíos y su precio. Con suerte, esto le dará una pista a la hora de invertir en un modelo de IA favorable.
¿Qué es DeepSeek ?
DeepSeek es una innovadora empresa de inteligencia artificial que se lanzó en mayo de 2023. Su objetivo es el desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLM) avanzados. Luego, en enero de 2025, presentó DeepSeek R1, un poderoso modelo de inteligencia artificial con 671 mil millones de parámetros . El costo de capacitación para DeepSeek R1 es de alrededor de $5,6 millones , significativamente menor que el costo de capacitación de GPT 4.
Debido a sus capacidades avanzadas de razonamiento, muchos usuarios lo aplican en la codificación. Por ejemplo, algunos programadores lo utilizan para depurar software complejo y generar códigos. Después de su lanzamiento, el modelo generó mucha atención, alcanzando el primer lugar en la App Store de Apple en cinco días y logrando más de 3 millones de descargas de aplicaciones en una semana.
¿Qué es Gemini ?
En mayo de 2024, Google lanzó Gemini. Y luego, a fines de 2024, Google presentó la última versión: Gemini 2.0 Flash y Gemini 2.0 Pro . Basados en una ventana de contexto de un máximo de 2 millones de tokens , pueden manejar grandes volúmenes de texto y datos. Admite entrada multimodal, incluidos audio, imágenes, videos y texto, y puede generar texto, imágenes y audio.
Como miembro de la familia Google, Gemini 2.0 admite el uso de herramientas nativas como Google Search y la ejecución de código. Además, este modelo se integra gradualmente en los productos y servicios de Google, como Google Search y Google Workspace, lo que ha mejorado enormemente su versatilidad.
DeepSeek R1 vs Gemini 2.0: un análisis comparativo
Como existe un gran interés y debate entre investigadores y profesionales, decidimos hacer una comparación detallada de DeepSeek R1 y Gemini 2.0. Esta comparación se centrará principalmente en su rendimiento, fortalezas, debilidades y lista de precios. Al destacar los casos de uso, sabrá cómo aprovechar al máximo cada herramienta.
Experiencia de usuario
- DeepSeek R1: Los usuarios pueden encontrar sus respuestas más atractivas e informativas. Incluye enlaces en sus resultados de búsqueda. Esto resulta útil para los usuarios que buscan verificar el contenido.
- Gemini 2.0: Sus descripciones son más vívidas e interesantes. Permite a los usuarios disfrutar de una mejor experiencia de lectura. Además, permite a los usuarios obtener las fuentes que necesitan.
Arquitectura y diseño
- DeepSeek R1: basado en una arquitectura densa de mezcla de expertos (MoE), está desarrollado como un modelo de código abierto que tiene 671 mil millones de parámetros en total.
- Gemini 2.0: Aplica una arquitectura de transformador híbrido, que es un modelo propietario desarrollado por Google.
Ventana de contexto
La ventana de contexto se refiere a la cantidad de texto o, como decimos, “tokens” que un modelo de IA puede procesar a la vez. Una ventana de contexto más grande indica que el modelo puede manejar entradas más largas.
- DeepSeek R1: si bien el tamaño exacto de la ventana de contexto no se revela públicamente, se estima que admite ventanas de contexto grandes, hasta 128 000 tokens.
- Gemini 2.0: La capacidad de su ventana de contexto es de hasta 2 millones de tokens.
Entradas y salidas multimodales
Las entradas y salidas multimodales indican cómo los modelos de IA pueden procesar y generar información en varios tipos de datos, como texto, imágenes, audio y videos.
- DeepSeek R1: Técnicamente, DeepSeek R1 no es multimodal. Se centra principalmente en tareas basadas en texto y se destaca en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la síntesis de conocimiento y las respuestas de baja latencia.
- Gemini 2.0: admite una amplia gama de tipos de entrada, incluidos audio, imágenes, videos y texto. Puede generar texto, imágenes (más adelante) y audio (próximamente) como salidas.
Velocidad y eficiencia
- DeepSeek R1: No es tan rápido como Gemini 2.0 Flash, pero la diferencia no es tan evidente en la mayoría de los casos.
- Gemini 2.0: está optimizado para la velocidad y la eficiencia.
Rendimiento de codificación
Este parámetro indica si el modelo de IA se destaca en tareas de codificación como generar códigos, depurar y optimizar en diferentes lenguajes de programación.
- DeepSeek R1: Tiene un mejor rendimiento en el algoritmo. Ha logrado un índice de éxito del 87 % en problemas de LeetCode Hard en comparación con el 82 % de Gemini 2.0 Flash. Además, DeepSeek R1 se destaca en la depuración, con un índice de precisión del 90 %.
- Gemini 2.0: muestra un mejor rendimiento en patrones específicos del marco, con una tasa de éxito del 91 % en las tareas de optimización de Next.js en comparación con el 62 % de DeepSeek R1.
Rendimiento matemático
Los modelos de IA están entrenados para manejar tareas matemáticas, que van desde aritmética básica hasta análisis estadísticos avanzados. Pueden resolver ecuaciones, realizar cálculos simbólicos e incluso generar soluciones para solucionar problemas complejos.
- DeepSeek R1: Destaca en el razonamiento lógico complejo, incluidos el cálculo avanzado, el álgebra lineal y las matemáticas simbólicas. Además, puede ofrecer soluciones paso a paso a los problemas.
- Gemini 2.0: Como se centra en la velocidad y la eficiencia, es ideal para cálculos rápidos y tareas matemáticas sencillas. Se desempeña bien en aritmética básica, álgebra y estadística. Puede generar respuestas rápidas y precisas.
Privacidad y seguridad de datos
- DeepSeek R1: Puede recopilar datos del usuario y almacenarlos en China, lo que puede generar preocupaciones entre los usuarios.
- Gemini 2.0: Como es un producto de Google, sigue las políticas de privacidad de datos de Google, por lo que los usuarios no deben preocuparse por la seguridad de los datos.
Desafíos y limitaciones
- DeepSeek R1: puede llevar mucho tiempo generar respuestas a preguntas complejas. Además, puede tener dificultades para procesar problemas matemáticos especializados o de nicho. Además, algunos usuarios pueden tener inquietudes sobre la seguridad de la información y los datos.
- Gemini 2.0: si bien Gemini 2.0 se destaca en el análisis de imágenes y las búsquedas web, puede ser débil en el análisis de algunos tipos de documentos, como archivos PDF. Además, aunque puede funcionar en tareas de codificación, a veces puede fallar en la generación de códigos efectivos. Además, puede tener dificultades para manejar tareas complejas de razonamiento de varios pasos que requieren un análisis profundo.
Precios de API
- DeepSeek R1: $0,55 por cada millón de tokens de entrada y $2,19 por cada millón de tokens de salida
- Gemini 2.0: $0,10 por 1 millón de tokens y $0,40 por 1 millón de tokens (para Gemini 2.0 Flash)
¿Cómo disfrutar de DeepSeek y Gemini gratis?
HIX AI integra múltiples modelos de IA, incluidos los últimos DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , etc., de forma ilimitada y gratuita. Puede probar y comparar varias herramientas de IA de forma gratuita antes de determinar cuál es la ideal para sus casos de uso.
Lo más importante es que aquí puedes disfrutar de una conversación fluida con IA. Esto se debe a que HIX AI puede evitar que te encuentres con varios errores, como errores del servidor, sobrecarga del servidor, parámetros no válidos, límite de velocidad alcanzado y otros problemas comunes. En pocas palabras, HIX AI mejora la eficiencia y la eficacia de DeepSeek y Gemini, haciéndolos accesibles para todos los usuarios.
Conclusión
En conclusión, DeepSeek R1 sobresale en razonamiento matemático avanzado, resolución de problemas lógicos y abordaje de problemas complejos paso a paso. Por otro lado, Gemini 2.0 sobresale en respuestas rápidas y eficientes como cálculos rápidos, aritmética básica, álgebra y tareas estadísticas. Ambas herramientas tienen sus fortalezas y limitaciones. Elige la que se ajuste a tus necesidades y luego podrás aprovecharlas al máximo.