“Ahora el futuro de la ciudad va a estar en manos de los algoritmos, en lugar de los especialistas, de los técnicos, de los urbanistas…”: Olivia Garza, legisladora.
Internacional
DeepSeek, nuevo modelo de IA chino con costos más bajos que OpenAI
El chatbot DeepSeek apuesta por el “código abierto”, lo que implica bajos costos y alta eficiencia.
La aplicación DeepSeek, un modelo de Inteligencia Artificial (IA), lidera actualmente las descargas gratuitas de aplicaciones tanto en China como en Estados Unidos, superando incluso a ChatGPT de OpenAI, según reportes de medios como la BBC.
El chatbot DeepSeek apuesta por el “código abierto”, lo que implica bajos costos y alta eficiencia. Su rendimiento se compara con el modelo “o1” de OpenAI, especialmente en la resolución de problemas matemáticos, programación e inferencia del lenguaje natural. Además, el modelo de “código abierto” de esta IA permite que cualquier persona lo examine, modifique y desarrolle según sus necesidades.
En comparación, DeepSeek ofrece servicios de interfaz de programación de aplicaciones (API) a un costo de 1 yuan (0.14 dólares) por millón de tokens de entrada y 16 yuanes (2.2 dólares) por millón de tokens de salida. En contraste, el modelo “o1” de OpenAI tiene un precio de 15 dólares por millón de tokens de entrada y 60 dólares por millón de tokens de salida.
Según usuarios y desarrolladores, este modelo ha generado un gran impacto en la comunidad, quienes destacan su eficiencia y bajo costo.
La empresa china informó que el modelo se entrenó durante 55 días con un presupuesto de 5.57 millones de dólares, utilizando procesadores gráficos H800 de Nvidia, una versión de capacidad reducida diseñada para el mercado chino; por lo que el costo representa menos de una décima parte del gasto necesario para entrenar el modelo 4o de OpenAI. Esta diferencia en gastos fue una de las razones por las cuales las acciones de gigantes tecnológicos como Nvidia, Microsoft y Meta cayeron este lunes.
Cabe mencionar que DeepSeek ha hecho públicos los detalles técnicos de los procesos de entrenamiento del modelo, lo que permitirá a otros usuarios utilizar esta información para desarrollar otras herramientas.
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Escrito por Fernanda Trujano Chavarría
Licenciada en Lengua y Literatura Hispánicas por la UAEM.