10 cosas Deepseek ai lo hace mejor que Google Gemini

Es emocionante ver qué tan rápido avanza la inteligencia artificial. Deepseek AI es uno de esos modelos de IA en los titulares. El fuerte aumento en las instalaciones en los teléfonos Android demuestra la experiencia de usuario inigualable de Deepseek en nichos clave. Estas son algunas de las características y ventajas de Deepseek sobre Géminis.

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Los resúmenes de Deepseek están mejor organizados

Deepseek y Gemini pueden resumir, pero Deepseek es más legible. Probado con el mensaje “Dame el resumen de las recientes innovaciones de IA en 150 caracteres”, Deepseek devolvió los hallazgos clave como puntos de bala claros, aunque excedió ligeramente el límite de la palabra. Deepseek también analizó más información e incluyó citas para una mayor exploración. Gemini entregó un resumen conciso y preciso, pero utilizó un formato basado en párrafo que no era tan fácil de usar.

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La modelo gratuita de Deepseek supera los planes pagados de Gemini

Deepseek es un modelo de IA de código abierto gratuito sin tarifas de suscripción. En contraste, Gemini usa un modelo freemium. Las características básicas son gratuitas, pero las herramientas avanzadas, como el modelo Experimental 2.0 Pro, la investigación profunda y las grandes cargas de documentos, necesitan una suscripción avanzada de Gemini.

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El procesamiento local de Deepseek supera los retrasos en las nubes de Gemini.

Gemini basado en la nube envía todas las solicitudes a servidores externos para el procesamiento remoto antes de devolver una respuesta, que introduce una latencia que varía con la velocidad de Internet, la carga del servidor y la distancia geográfica. El alto tráfico del servidor puede dar lugar a tiempos de espera más largos, respuestas más lentas o falta de disponibilidad temporal. Ejecutar Deepseek en una máquina o servidor local elimina los retrasos en la comunicación en la nube y evita estos problemas al realizar todos los cálculos localmente.

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Deepseek es más barato de entrenar

La metodología de entrenamiento de Deepseek R1 utiliza el aprendizaje de refuerzo con un sistema de recompensas estructurado para optimizar la precisión y el formateo, superando los modelos de recompensa neuronal tradicionales. Según los informes, se entrenó durante 55 días en 2,048 GPU NVIDIA H800, reduciendo los costos a $ 5.5 millones, más bajo que los $ 191 millones estimados de Gemini. Sin embargo, los expertos advierten que las afirmaciones de costos de Deepseek carecen de transparencia total y pueden ser inexactos.

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Deepseek puede funcionar incluso sin Internet

Los usuarios pierden asistencia de IA cuando más la necesitan sin acceso a Internet. Los AI basados ​​en la nube requieren una conexión estable para responder preguntas, resumir documentos o generar ideas. Aunque Gemini Nano admite la funcionalidad fuera de línea, carece de todo el potencial de su versión en la nube. Esto le da a DeepSeek una ventaja en escenarios en los que el acceso de IA fuera de línea es esencial, ya que Deepseek autohostante ofrece acceso de IA fuera de línea en cualquier momento y en cualquier lugar.

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Mantenga la privacidad completa sobre sus interacciones de IA cuando se autointee de sí mismo.

La mayoría de las personas prefieren mantener su historial de búsqueda, notas e interacciones privadas. Los modelos de IA basados ​​en la nube transmiten datos a servidores remotos para su procesamiento. Aunque los proveedores como Google y OpenAI usan políticas de cifrado y retención de datos, la IA basada en la nube requiere que los usuarios confíen en un tercero con su información.

Esto plantea un riesgo para los usuarios que manejan contenido confidencial o patentado, que tienen poco control sobre el almacenamiento y el uso de datos. Por ejemplo, Google puede almacenar, analizar y usar datos financieros personales, pensamientos privados o proyectos creativos para mejorar sus modelos.

Deepseek proporciona una solución de IA local que mantiene todas las consultas, respuestas y procesamiento en el dispositivo del usuario. Esto detiene las preocupaciones sobre la exposición a los datos, el acceso no autorizado o las violaciones del servidor.

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Deepseek admite una personalización de IA más profunda que Géminis

Gemini permite a los usuarios crear expertos en IA personalizados con gemas, pero no otorga acceso a su código fuente o parámetros del modelo. Esto limita a los usuarios a ajustes predefinidos en lugar de admitir cambios fundamentales en el procesamiento del modelo. En consecuencia, los usuarios no pueden integrar conjuntos de datos especializados u optimizar el rendimiento para aplicaciones de nicho.

El marco de código abierto de Deepseek desbloquea el acceso completo a su arquitectura central, ofreciendo una poderosa alternativa para investigadores, empresas y entusiastas de la IA. Los usuarios pueden adaptar el modelo para industrias específicas, aplicaciones especializadas y necesidades lingüísticas únicas.

Por ejemplo, los investigadores médicos pueden capacitar a DeepSeek con terminología y estudios de casos específicos de la industria, mejorando su interpretación de los síntomas, los resultados del laboratorio y la literatura médica. Del mismo modo, las empresas pueden integrar datos patentados para personalizar los flujos de trabajo de IA, optimizar la automatización y mejorar las interacciones del cliente.

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Deepseek apoya la colaboración de código abierto

A diferencia de los modelos patentados que siguen las hojas de ruta corporativas, Deepseek se beneficia de las contribuciones colectivas que aceleran las correcciones de errores y los parches de seguridad. Como resultado, las vulnerabilidades, los sesgos y los cuellos de botella de rendimiento se identifican y se resuelven más rápido que en los modelos de código cerrado.

El ecosistema de código abierto acelera la expansión de las funciones. Los desarrolladores pueden agregar opciones faltantes sin esperar actualizaciones oficiales, lo que resulta en un ecosistema creciente de complementos de terceros, integraciones API y mejoras de rendimiento. También permite a los desarrolladores integrar a Deepseek en varias aplicaciones sin restricciones propietarias.

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El modelo autohospedado de Deepseek reduce la censura de IA

Los modelos de código cerrado hacen cumplir las políticas de moderación de contenido predefinidas que restringen las discusiones sobre temas delicados por razones éticas, legales o de mitigación de riesgos. Aunque el filtrado de contenido evita el mal uso, puede causar una censura no deseada cuando la IA rechaza temas de investigación legítimos o problemas sociales críticos. Por ejemplo, la versión web de Deepseek evita discusiones sobre el panorama político de China, probablemente debido a las limitaciones regulatorias. Esto refleja las restricciones en los modelos de IA occidentales, donde los filtros bloquean las conversaciones en asuntos controvertidos o legalmente sensibles.

Deepseek-R1-Abliterated ofrece un enfoque único. Los usuarios pueden acceder a una versión sin restricciones cuando se instalan localmente o se autohostan. Esto se logra eliminando los mecanismos de rechazo incorporados a través de un proceso conocido como abliteración que modifica los mecanismos internos del modelo para eliminar los comportamientos de rechazo.

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Deepseek ai no es una caja negra como Géminis

El acceso de código abierto permite a los usuarios, investigadores y reguladores realizar auditorías independientes con Deepseek. Esto permite examinar a fondo los prejuicios, las vulnerabilidades de seguridad y las preocupaciones éticas. Los modelos de código cerrado funcionan como cajas negras, lo que obliga a los usuarios a confiar únicamente en lo que asegura el proveedor. Sin acceso a los datos de código y capacitación, los usuarios no pueden comprender completamente cómo estos modelos toman decisiones o determinan si están sujetos a sesgos, errores o manipulación adversaria.

Los modelos de IA diagnostican enfermedades, recomendan tratamientos y gestionan los datos de los pacientes en atención médica. Un sistema de IA sesgado o poco confiable puede causar diagnósticos erróneos y resultados inequitativos. El acceso a los datos de capacitación de Deepseek permite a los profesionales médicos y éticos de IA verificar que el modelo utiliza diversos conjuntos de datos representativos, reduciendo el sesgo sistémico.

En finanzas, los modelos de IA influyen en las aprobaciones de préstamos, detectan fraude y impulsan el comercio algorítmico en finanzas. La falta de transparencia evita que los usuarios evalúen si un sistema de inteligencia artificial niega desproporcionadamente los préstamos a ciertos datos demográficos o basa las decisiones de inversión en datos defectuosos.

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