¿Tienes curiosidad por saber cómo DeepSeek se mide frente a los modelos de inteligencia artificial más avanzados?
En este artículo, analizamos su rendimiento en benchmarks de IA y lo que esto significa para el panorama de la IA.
Rendimiento de DeepSeek frente a los principales modelos de IA

Última actualización: enero de 2025
LLM | Empresa | MMLU | MATH | GPQA | HumanEval | Chatbot Arena |
GPT-4o | OpenAI | 88.7% | 76.6% | 53.6% | 90.2% | 98.8% |
Claude3 Opus | Anthropic | 86.8% | 60.1% | 50.4% | 84.9% | 92.8% |
Gemini 2.0 | 76.4% | 89.7% | 62.1% | N/A | 100.0% | |
Llama 3.1 405B | Meta | 88.6% | 73.8% | 51.1% | 89.0% | 91.8% |
Grok-2 | xAI | 87.5% | 76.1% | 56.0% | 88.4% | 93.2% |
DeepSeek-V3 | DeepSeek | 88.5% | 90.2% | 59.1% | 82.6% | 95.3% |
Fuente: DeepSeek-V3 Technical Report. Otros fuentes aqui
DeepSeek destaca en el benchmark MATH con un 90.2%, el más alto de todos los modelos evaluados. También tiene un rendimiento sólido en GPQA y en Chatbot Arena, donde se evalúan habilidades conversacionales. Aunque está detrás en HumanEval, el modelo muestra que puede competir con gigantes como OpenAI y Anthropic.
Este rendimiento sólido, logrado a pesar de recursos más limitados, resalta el enfoque estratégico de DeepSeek en la optimización: utiliza menos chips mientras mantiene una precisión competitiva.
¿Qué es DeepSeek?
DeepSeek es un pequeño laboratorio chino de IA fundado por el gestor de fondos de cobertura Lian Wenfeng. En enero de 2025, la empresa presentó un modelo revolucionario: DeepSeek V3, un LLM que aprende y mejora sin supervisión humana.
Lo más destacado de este modelo es que fue desarrollado utilizando significativamente menos chips Nvidia que sus competidores estadounidenses. Esto plantea preguntas sobre el futuro de las inversiones en hardware de IA y la dependencia de Silicon Valley en infraestructuras costosas.
Algunos investigadores especulan que DeepSeek redujo costos aprovechando los últimos modelos de OpenAI. Si bien este enfoque le ha permitido replicar rápidamente los avances estadounidenses, podría limitar su capacidad para superarlos en el futuro. Sin embargo, su enfoque en la eficiencia lo convierte en un competidor clave en un mercado donde los costos son cada vez más relevantes.
Implicaciones para la industria de la IA
El enfoque de DeepSeek en la eficiencia de costos podría marcar un cambio en la carrera de la inteligencia artificial. Al lograr un rendimiento competitivo con menos recursos, este startup desafía la suposición de que una gran inversión de capital es necesaria para liderar el desarrollo de IA.
Para competidores como OpenAI y Google, esto plantea una pregunta importante: ¿es sostenible seguir dependiendo de infraestructuras costosas o hay un límite?
Además, los avances de DeepSeek son un recordatorio de la creciente competencia geopolítica en el campo de la inteligencia artificial, especialmente en un momento en el que China sigue fomentando la innovación en este ámbito. Los logros de DeepSeek en benchmarks como MATH también sugieren un enfoque en tareas técnicas y científicas, que podrían estar alineadas con objetivos nacionales en innovación tecnológica.
Conclusión
Aunque DeepSeek V3 aún no lidera en todas las métricas, su combinación de eficiencia en costos y rendimiento lo posiciona como un jugador formidable. Su capacidad para innovar con un presupuesto ajustado podría cambiar las reglas del juego en el panorama global de la inteligencia artificial.
Si tienes preguntas sobre estos benchmarks o cómo empezar a implementar IA en tu negocio, ¡no dudes en contactarnos!
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