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¿Qué es DeepSeek-V3?
DeepSeek-V3 es un modelo de lenguaje avanzado de mezcla de expertos (MoE) desarrollado por DeepSeek .
Lanzado en diciembre de 2024 , este modelo presenta una escala masiva con 671 mil millones de parámetros totales con 37 mil millones activados para cada token, lo que permite una inferencia eficiente y al mismo tiempo mantiene un alto rendimiento.
Esta arquitectura le permite superar a muchos modelos contemporáneos en áreas como razonamiento, codificación y tareas multilingües, entrenadas en un conjunto de datos diverso utilizando marcos propietarios y clústeres informáticos de gran escala.
Características principales de DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 es un modelo de lenguaje grande de primer nivel con muchas ventajas:
Arquitectura avanzada de MoE
DeepSeek-V3 utiliza un diseño de combinación de expertos. Esta arquitectura incluye innovaciones como la Atención Latente Multicabezal (MLA) y el balanceo de carga sin pérdida de auxiliares, lo que permite un entrenamiento escalable y un uso eficiente de los parámetros sin comprometer las capacidades.
Rendimiento superior en diversas tareas
El modelo demuestra sólidas capacidades en razonamiento complejo, matemáticas, codificación y lógica general. Supera a muchos modelos contemporáneos en las pruebas de finalización de código, análisis y comprensión multilingüe, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo de IA exigentes.
Inferencia eficiente
DeepSeek-V3 alcanza velocidades de inferencia de hasta 60 tokens por segundo , tres veces más rápido que su predecesor, DeepSeek-V2. Esta eficiencia permite un procesamiento rápido en aplicaciones en tiempo real, manteniendo la compatibilidad con la API.
Disponibilidad de código abierto
DeepSeek-V3 , totalmente de código abierto, proporciona ponderaciones de modelos, código y artículos técnicos en plataformas como GitHub. Esta accesibilidad promueve la investigación, el desarrollo y la integración en diversos proyectos sin restricciones propietarias.
DeepSeek-V3 frente a DeepSeek-R1 frente a DeepSeek-R2
Estos tres modelos representan una progresión en la línea de modelos de IA de DeepSeek, comenzando con V3 como modelo base de alta eficiencia lanzado a fines de 2024, seguido de R1 y R2 como modelos de razonamiento especializado en 2025. A continuación, se presenta una comparación detallada de estos tres modelos de IA:
| Aspecto | DeepSeek-V3 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-R2 |
| Arquitectura | MoE con atención latente de múltiples cabezas | Entrenamiento de aprendizaje basado en el razonamiento con múltiples etapas | MoE híbrido con escalamiento adaptativo y asignación dinámica |
| Parámetros totales | 671 mil millones | No especificado | 1,2 billones |
| Longitud del contexto | Hasta 128K tokens | Hasta 64K tokens | Hasta 128K tokens |
| Puntos fuertes clave | Razonamiento, codificación, multilingüe | Inferencia lógica, matemáticas, codificación con autoverificación y CoT largos | Razonamiento multilingüe, generación de código, tareas multimodales, agentes del mundo real |
| Eficiencia | 37 B de parámetros activos por token; hasta 60 tokens por segundo | Más rápido que V3 para contenido y lógica rápidos; implementación eficiente | 30% más rápido que R1; 97% más barato que GPT-4o ; 30% menos tokens |
¿Cómo acceder a DeepSeek-V3?
La mejor manera de acceder a DeepSeek-V3 es a través de HIX AI . Esta plataforma integral ofrece una experiencia fluida y gratuita con los modelos DeepSeek . Además, se integra con otros modelos populares como GPT-5 , Claude Opus 4.1 , Gemini 2.5 Pro , GPT-4 , Claude 3.7 Sonnet y muchos más.
Para empezar, visita la página de chat de HIX AI . Después, podrás seleccionar el modelo de IA DeepSeek-V3 y empezar a interactuar sin coste. ¡Disfruta de una experiencia sin complicaciones con tareas como programación, matemáticas y generación de ideas!
Preguntas y respuestas
¿Qué es DeepSeek-V3?
DeepSeek-V3 es un LLM avanzado de código abierto desarrollado por DeepSeek AI, que presenta una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) con 671 mil millones de parámetros totales, diseñado para tareas eficientes de alto rendimiento como codificación, razonamiento y generación de lenguaje natural.
¿Cómo se compara DeepSeek-V3 con GPT-4 en rendimiento?
DeepSeek-V3 alcanza puntos de referencia competitivos, a menudo igualando o superando a GPT-4 en áreas como razonamiento matemático y generación de código, al mismo tiempo que es más rentable de implementar debido a su diseño MoE disperso que activa solo un subconjunto de parámetros por consulta.
¿Cuáles son las innovaciones técnicas clave en DeepSeek-V3?
Introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezales para mejorar la eficiencia y una novedosa estrategia de enrutamiento MoE que mejora la escalabilidad, lo que le permite manejar tareas complejas con una menor sobrecarga computacional que los modelos de transformadores densos.
¿ DeepSeek-V3 está disponible para uso público y cuáles son sus términos de licencia?
Sí, DeepSeek-V3 está disponible abiertamente bajo una licencia MIT permisiva, lo que permite el uso comercial y de investigación gratuito, aunque los usuarios deben revisar la tarjeta modelo para obtener pautas de uso o recomendaciones de ajuste.