¿Qué es DeepSeek AI? [Vídeo y cuestionario]

Respuesta corta: DeepSeek AI es una familia de grandes modelos de lenguaje, junto con productos de chat y API, diseñados para tareas de escritura, codificación y razonamiento más profundo. Es importante cuando se necesita asistencia general confiable o resolución de problemas detallada y paso a paso, especialmente si la compatibilidad con APIs de estilo OpenAI y la transparencia en el precio de los tokens son prioritarias.

Conclusiones clave:

Elección del modelo: utilice el chat para tareas cotidianas amplias; utilice un modelo de razonador para la lógica de varios pasos y la resolución estructurada de problemas.

Control de costos: supervise el uso de tokens de manera temprana para que la facturación siga siendo predecible y las sorpresas sean poco frecuentes.

Medidas de seguridad para garantizar la precisión: Cuando los hechos importan, confíe en la recuperación de información o en los documentos fuente en lugar de en la memoria del modelo.

Preparación para la integración: las API compatibles con OpenAI pueden reducir la refactorización y acelerar la implementación.

Conciencia de riesgos: trate los resultados como borradores y revíselos para detectar errores o exposición inadvertida de datos confidenciales.

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¿Qué es DeepSeek AI? La definición sencilla 🧩

¿Qué es DeepSeek AI? Es un laboratorio de IA y un ecosistema de productos conocido principalmente por sus modelos de lenguaje DeepSeek (en particular, la línea "DeepSeek-V3" y la línea "DeepSeek-R1", centrada en el razonamiento), además de una experiencia de chat y una API que los desarrolladores pueden integrar en sus aplicaciones. ( DeepSeek , deepseek-ai/DeepSeek-V3 (GitHub) , DeepSeek-R1 en Hugging Face )

Si has usado herramientas modernas de chat con IA, su diseño te resultará familiar: le das indicaciones con texto y genera texto a cambio. Las diferencias se aprecian más en los modelos subyacentes y su empaquetado:

• Experiencia del modelo de chat (conversación general, redacción, ayuda con la codificación) (Documentación de la API de DeepSeek: su primera llamada a la API)

• Opción de modelo centrado en el razonamiento (resolución de problemas más gradual para matemáticas, lógica y código complejo) (Documentación de la API de DeepSeek - Modelo de razonamiento (deepseek-reasoner))

• Acceso a la API para desarrolladores (y está diseñada para ser compatible con los formatos de API de estilo OpenAI, lo cual resulta conveniente en la práctica) (Documentación de la API de DeepSeek: Su primera llamada a la API)

• Versiones de pesos abiertos que se pueden usar en otros entornos (comunes en el ecosistema de Hugging Face y GitHub) (deepseek-ai/DeepSeek-V3 (GitHub), DeepSeek-R1 en Hugging Face)

Una metáfora un tanto imperfecta (pero útil): DeepSeek es menos como "una sola aplicación" y más como una cocina donde se usan los mismos ingredientes en diferentes platos: chat, API, modelos destilados, agentes... ya te haces una idea 🍳🤷♂️

Por qué es importante la IA de DeepSeek (más allá del ruido) 💡

Hay algunas razones por las que la gente presta atención:

1. Las opciones de arquitectura del modelo que buscan la eficiencia
   DeepSeek-V3 se describen como un modelo de mezcla de expertos (MoE) con un número total de parámetros muy elevado, pero con menos parámetros "activados" por token, lo que puede contribuir a mejorar el rendimiento y la eficiencia de costes. (Informe técnico de DeepSeek-V3 (arXiv))

2. Una clara distinción entre “chat” y “razonamiento”.
   En la documentación de la API de DeepSeek, verá opciones de modelo como deepseek-chat y deepseek-reasoner, que implican diferentes objetivos de optimización. (Documentación de la API de DeepSeek - Modelos y precios)

3. La facilidad de uso para desarrolladores y
   la compatibilidad de la API con formatos de estilo OpenAI reducen las dificultades de cambio. Esto suena aburrido hasta que eres tú quien tiene que refactorizar una integración completa a las 2 de la madrugada 🔧 (Documentación de la API de DeepSeek: Tu primera llamada a la API).

4. Patrones de distribución de modelos abiertos
   El ecosistema de modelos DeepSeek incluye versiones y variantes "destiladas" que las personas pueden usar para experimentación, investigación y prototipos de productos. (DeepSeek-R1 en Hugging Face)

¿Qué hace que una versión de un flujo de trabajo de IA de DeepSeek sea buena? ✅

Esta es la parte que la mayoría de la gente se salta y luego se pregunta por qué los resultados son mediocres. Una buena versión del uso de DeepSeek AI se basa menos en indicaciones místicas y más en decisiones de configuración.

Esto es lo que suele importar más:

• Elige el modelo adecuado para cada tarea.
  Usa un modelo optimizado para chat para escribir, resumir y obtener ayuda general con la codificación. Usa el modelo de razonamiento cuando necesites una resolución de problemas más compleja y con varios pasos. (Documentación de la API de DeepSeek: Modelos y precios, Documentación de la API de DeepSeek: Modelo de razonamiento (deepseek-reasoner))

• Dale estructura, no solo instinto.
  En lugar de “Ayúdame con el marketing”, prueba con:

  • meta

  • restricciones (tono, duración, audiencia)

  • ejemplos de lo que es “bueno”

  • Qué evitar
    . Es sorprendentemente efectivo. Es como darle un mapa a alguien en lugar de gritar indicaciones desde un coche en movimiento 🚗💨

• Utilice la recuperación de datos para obtener información precisa.
  Si la exactitud importa (políticas, cifras, especificaciones), no confíe en la memoria de ningún LLM. Incluya sus documentos o fuentes. De lo contrario, obtendrá información errónea y sin fundamento… y a nadie le gusta eso. 😬

• Agregue un ciclo de evaluación liviano
  Incluso una lista de verificación simple (precisión, tono, formato, restricciones de políticas) abarca mucho.

Tabla comparativa: DeepSeek AI frente a otras opciones de IA populares 📊

A continuación se muestra una tabla comparativa práctica. Los precios se han agrupado intencionadamente porque muchos proveedores cambian de planes, regiones y niveles con frecuencia, y las cifras exactas pueden quedar obsoletas rápidamente. (Además, nadie quiere una tabla que esté equivocada en el momento de su publicación). El precio de los tokens de la API de DeepSeek se publica en su documentación. (Documentación de la API de DeepSeek - Detalles de precios (USD))

Sí, la tabla está un poco desnivelada. Es a propósito; las comparaciones prácticas siempre lo son 😄

Una mirada más de cerca: cómo se construyen los modelos DeepSeek (en términos humanos) 🧠

DeepSeek-V3 se describe como un de mezcla de expertos (MoE) , lo que significa que está estructurado de manera que no todos los parámetros se utilizan para cada token. En cambio, el sistema dirige los tokens a través de ciertos "expertos" durante la inferencia. La descripción pública destaca un número total de parámetros muy elevado con un subconjunto activado más pequeño por token, lo cual es una de las maneras en que los sistemas MoE buscan la eficiencia. (Informe técnico de DeepSeek-V3 (arXiv))

La misma descripción también menciona opciones arquitectónicas como Atención Latente Multi-cabeza (MLA) y “DeepSeekMoE”, además de objetivos de entrenamiento orientados al rendimiento. (Informe técnico de DeepSeek-V3 (arXiv))

Si no te importan los nombres (es justo), aquí está la traducción:

• Están intentando obtener una alta capacidad sin pagar el coste total de computación cada vez.

• Están ajustando la receta de entrenamiento y la arquitectura para que el modelo sea lo suficientemente rápido para funcionar y lo suficientemente fuerte para competir.

• Están dividiendo las experiencias en "chat" y "razonamiento" para que puedas elegir el perfil de comportamiento que prefieras. (Documentación de la API de DeepSeek - Modelos y precios)

Chat de DeepSeek vs. API de DeepSeek: ¿cuál es la diferencia? 🔧

Esto confunde a la gente porque “DeepSeek” se utiliza como un término general.

Chat de DeepSeek (web/aplicación)

• Ideal para: uso ocasional, ayuda rápida con codificación, escritura, lluvia de ideas

• Interactúas directamente, no se requiere integración

• Ideal para probar la personalidad y la capacidad básica del modelo (DeepSeek, DeepSeek Chat).

API de DeepSeek

• Ideal para: creación de productos, automatizaciones y herramientas internas

• La documentación menciona explícitamente la compatibilidad con formatos de API de estilo OpenAI, lo que puede reducir el esfuerzo de integración. (Documentación de la API de DeepSeek: Su primera llamada a la API)

• Las páginas de precios desglosan los costos de los tokens y distinguen el comportamiento del almacenamiento en caché para el precio de entrada. (Documentación de la API de DeepSeek - Detalles de precios (USD))

Un pequeño detalle a tener en cuenta: la documentación también menciona que las versiones del modelo de API pueden diferir de las versiones de la aplicación/web. Esto es habitual en el sector, pero conviene recordarlo al comparar resultados. (Documentación de la API de DeepSeek: Su primera llamada a la API, Documentación de la API de DeepSeek: Modelos y precios)

En qué es realmente bueno DeepSeek AI (y cuándo te sorprende) ✨

La gente tiende a recurrir a DeepSeek en algunos escenarios comunes:

• Asistencia de codificación: generación de funciones, refactorización, sugerencias de depuración, escritura de pruebas

• Tareas de razonamiento: pasos matemáticos, acertijos lógicos, planificación de múltiples restricciones (mejor con el modelo de razonador) (Documentación de la API de DeepSeek - Modelo de razonamiento (deepseek-reasoner))

• Transformación de documentos: reescritura, resumen, extracción de información estructurada

• Flujos de trabajo de estilo agente: cuando necesita un modelo que pueda planificar, llamar a herramientas y mantener un hilo más largo (a menudo ayudado por límites de contexto más grandes) (Documentación de la API de DeepSeek: su primera llamada a la API)

Además, una nota práctica: los modelos estilo MoE pueden resultar "rápidos" en algunas implementaciones. No siempre, pero con la suficiente frecuencia como para que la gente lo note. No es magia, es solo arquitectura y opciones de servicio... pero aun así se siente bien 😌

Limitaciones y riesgos que debes tener en cuenta ⚠️

Todo LLM tiene sus límites. DeepSeek no es la excepción.

• Alucinaciones
  Puede inventar detalles plausibles pero erróneos, especialmente cuando pide detalles específicos sin proporcionar referencias.

• Sensibilidad de los datos:
  Si pegas datos privados en cualquier herramienta de chat alojada, debes considerarlo una decisión de cumplimiento normativo, no una decisión de conveniencia. (Sí, incluso si solo estás haciendo pruebas).

• Desajuste de modelos.
  Usar deepseek-chat para una tarea de razonamiento compleja puede ser como intentar cortar un filete con una cuchara. Lo lograrás… eventualmente… pero te frustrarás. Usa el modelo de razonamiento cuando el problema realmente requiera varios pasos. (Documentación de la API de DeepSeek: Modelos y precios, Documentación de la API de DeepSeek: Modelo de razonamiento (deepseek-reasoner))

• Ruido del ecosistema
  El panorama general de modelos en torno a DeepSeek incluye modelos oficiales y variantes "destiladas". Los modelos destilados pueden ser excelentes para ejecutar sistemas más pequeños, pero es importante saber qué se está implementando y por qué. (DeepSeek-R1 en Hugging Face)

También ha habido controversia pública en el sector en general sobre la manipulación de modelos y las prácticas de entrenamiento competitivo. No voy a entrar en dramas aquí, pero forma parte del contexto que se menciona. (Anthropic - Detección y prevención de ataques de manipulación, The Verge)

Cómo empezar a utilizar DeepSeek AI sin pensarlo demasiado 🚀

Si no eres un usuario técnico:

1. Prueba la interfaz de chat para tus tareas habituales (escritura, lluvia de ideas, programación ligera). (DeepSeek, DeepSeek Chat)

2. Cuando te topes con un muro, cambia tu estilo de mensaje:

   • Papel “Tú eres…”

   • “Restricciones…”

   • “Formato de salida…”

3. Si se trata de un problema matemático o lógico, prueba el modo de razonamiento si está disponible. (Documentación de la API de DeepSeek - Modelo de razonamiento (deepseek-reasoner))

Si eres desarrollador:

1. Decide si necesitas chat o razonamiento. (Documentación de la API de DeepSeek - Modelos y precios)

2. Utiliza la documentación de la API e intégrala en un cliente compatible con OpenAI si ya lo tienes integrado. (Documentación de la API de DeepSeek: tu primera llamada a la API)

3. Realiza un seguimiento del uso de los tokens desde el principio. Los costos de los tokens son donde un "prototipo genial" se convierte en "¿por qué esta factura es tan cara?" 🌶️ (Documentación de la API de DeepSeek - Detalles de precios (USD))

4. Añadir barandillas:

   • límites de velocidad

   • defensas contra inyecciones rápidas

   • registro y redacción

Preguntas frecuentes: ¿Qué es DeepSeek AI? Respuestas rápidas 🙋♀️

¿Qué es DeepSeek AI?
Un conjunto de modelos de lenguaje de IA y productos (chat + API) asociados al laboratorio DeepSeek, que incluye opciones de modelos orientados al chat y al razonamiento. (DeepSeek, Documentación de la API de DeepSeek - Modelos y precios)

¿Es DeepSeek de código abierto?
Algunos modelos de DeepSeek se publican como pesos abiertos en centros y repositorios de modelos públicos, lo que facilita la experimentación local y las implementaciones de terceros. El término "código abierto" puede tener diferentes significados (pesos frente a código y datos de entrenamiento completos), por lo que conviene ser preciso. (deepseek-ai/DeepSeek-V3 (GitHub), DeepSeek-R1 en Hugging Face)

¿Qué sucede con la longitud del contexto?
La documentación de la API describe límites de contexto amplios para ciertas versiones, lo cual puede ser relevante para documentos extensos y flujos de trabajo de agentes. (Documentación de la API de DeepSeek: Su primera llamada a la API, Documentación de la API de DeepSeek: Modelos y precios)

¿DeepSeek tiene una API?
Sí, y la documentación describe un formato compatible con OpenAI para la integración. (Documentación de la API de DeepSeek: Tu primera llamada a la API)

Resumen 🧠✅

Si llegaste preguntando ¿Qué es DeepSeek AI?,aquí tienes un resumen claro:

• DeepSeek AI se entiende mejor como una familia de modelos + ecosistema de productos: chat, API y lanzamientos de modelos implementables. (DeepSeek, DeepSeek Chat)

• Los modelos de estilo DeepSeek-V3 se basan en conceptos de eficiencia como MoE y opciones de arquitectura relacionadas. (Informe técnico de DeepSeek-V3 (arXiv))

• La API presenta opciones de modelo claras (chat frente a razonador) y publica detalles sobre el precio de los tokens. (Documentación de la API de DeepSeek: Modelos y precios, Documentación de la API de DeepSeek: Detalles de precios (USD))

• Puede ser una buena opción si le importa la flexibilidad del desarrollador, la transparencia de costosy tener disponible una opción optimizada para el razonamiento . (Documentación de la API de DeepSeek: su primera llamada a la API, Documentación de la API de DeepSeek: modelo de razonamiento (deepseek-reasoner))

Y sí… el panorama de la IA es complejo. Pero DeepSeek no es solo ruido. Es uno de los ecosistemas más "reales" con los que se puede construir, especialmente si te gustan las opciones y no te importa ensuciarte un poco las manos. 

Ejemplo práctico: Creación de un asistente de triaje de soporte de IA DeepSeek 🎧

Guión

Imagina una pequeña empresa de software como servicio (SaaS) que recibe entre 80 y 120 solicitudes de soporte al cliente por semana. El equipo no busca reemplazar a los agentes de soporte, sino simplemente reducir el trabajo repetitivo inicial: leer la solicitud, identificar el tipo de problema, consultar la documentación de ayuda, redactar una respuesta y decidir si el caso requiere la intervención de un desarrollador.

DeepSeek AI podría utilizarse aquí como asistente para la redacción y clasificación de incidencias. El modelo de chat se encarga de la categorización diaria y la redacción de respuestas, mientras que el modelo de razonamiento se reserva para incidencias más complejas, donde el problema del usuario implica varios pasos, configuraciones de cuenta, reglas de facturación o solución de problemas técnicos.

La clave no está en pedirle al modelo que “responda a las solicitudes de soporte” de memoria. El método más seguro consiste en proporcionarle los artículos del centro de ayuda de la empresa, la política de reembolsos, las normas de escalamiento y ejemplos de respuestas aprobadas.

Lo que necesita el asistente

Para que este flujo de trabajo sea valioso, el equipo deberá prepararse:

• Entre 20 y 30 tickets de soporte comunes del último mes, con los datos personales eliminados

• Artículos y guías de solución de problemas aprobados por el centro de ayuda

• Política de reembolso y cancelación

• Una lista de categorías, como “facturación”, “problema de inicio de sesión”, “informe de error”, “solicitud de función” y “pregunta sobre cómo hacer algo”

• Reglas de escalamiento, como por ejemplo: "enviar al departamento de ingeniería si el problema afecta a más de un cliente"

• Una breve guía de tono, por ejemplo: amigable, claro, sin promesas exageradas, sin culpar a nadie

Ejemplo de instrucciones

Eres asistente de triaje de soporte para un producto SaaS. Lee la incidencia del cliente y utiliza únicamente las notas de la base de conocimientos y la política de soporte proporcionadas. No inventes características del producto, reglas de reembolso ni causas técnicas.

Por cada boleto, devuelva:

1. Categoría

2. Nivel de urgencia: bajo, medio o alto

3. Si un agente humano debe revisarlo

4. Borrador de respuesta sugerida

5. Nota de fuente utilizada

6. Cualquier información faltante que se necesite del cliente

Escribe con un tono tranquilo y servicial. Si la respuesta no se encuentra en las notas proporcionadas, indica que un agente humano debería revisarla.

Cómo probarlo

Comience con un pequeño conjunto de pruebas antes de conectarlo a tickets reales.

Utilice 15 boletos antiguos cuyo resultado correcto ya se conozca:

• 5 preguntas sencillas de "¿cómo lo hago?"

• 3 preguntas sobre facturación o cancelación

• 3 problemas de inicio de sesión o acceso a la cuenta

• 2 informes de errores

• Dos quejas vagas con detalles incompletos

Para cada resultado, compruebe:

• ¿Eligió la categoría correcta?

• ¿Evitó inventar detalles de la política?

• ¿Marcó correctamente los tickets que necesitaban revisión humana?

• ¿La respuesta fue lo suficientemente clara como para enviarla después de una ligera edición?

• ¿Citó o hizo referencia a la nota interna correcta?

Un responsable de soporte debe revisar cada borrador durante las primeras semanas. Solo los casos de bajo riesgo deben avanzar hacia la automatización parcial.

Resultado

Resultado ilustrativo: Basándonos en la medición del tiempo de 15 tickets de muestra antes y después de utilizar este flujo de trabajo, la etapa de triaje inicial podría reducirse de aproximadamente 6 minutos por ticket a 2 minutos por ticket.

Eso significaría:

• 15 tickets clasificados manualmente: 90 minutos

• 15 tickets clasificados con borradores asistidos por IA: 30 minutos

• Tiempo estimado ahorrado: 60 minutos por cada 15 entradas

• Con 100 entradas por semana, el ahorro estimado es de aproximadamente 6,5 horas por semana

El control de calidad debe medirse por separado. Por ejemplo, el equipo podría hacer un seguimiento de la precisión de las categorías, el número de borradores aceptados tras una edición y el número de declaraciones de política incorrectas detectadas durante la revisión.

Un objetivo razonable para la primera prueba sería:

• Categoría de boleto correcta en más del 90% de los casos

• 0 promesas de reembolso o cancelación incorrectas

• Más del 80 % de los borradores son utilizables después de una edición humana

• Revisión humana al 100% de los tickets relacionados con facturación, seguridad y errores

¿Qué puede salir mal?

El mayor riesgo reside en permitir que el modelo responda basándose en su memoria en lugar de en la documentación proporcionada. Así es como los equipos acaban ofreciendo respuestas de soporte seguras pero erróneas.

Otros errores comunes incluyen:

• Introducción de datos de clientes sin censura

• Utilizar categorías vagas que los agentes interpretan de manera diferente

• Olvidar actualizar la base de conocimientos cuando cambian las políticas

• Permitir que el modelo prometa reembolsos, correcciones o plazos

• Medir únicamente la velocidad, no la precisión ni el impacto en el cliente

La versión más segura mantiene a DeepSeek AI como una capa de redacción y clasificación, no como la autoridad final.

Información práctica para llevar

DeepSeek AI ofrece mayor valor cuando se le asigna una tarea específica, material de origen real y un proceso de revisión claro. Para los equipos de soporte, la ventaja práctica no reside en la automatización completa del servicio al cliente, sino en una clasificación más rápida, mejores borradores iniciales y menos decisiones repetitivas para los humanos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es DeepSeek AI en términos simples?

DeepSeek AI es una familia de grandes modelos de lenguaje, junto con productos relacionados como una interfaz de chat y una API para desarrolladores. En lugar de ser simplemente un chatbot más, incluye modelos optimizados para chat y modelos orientados al razonamiento. Puede usarse a través de una aplicación web o integrarse en su propio software, y esa flexibilidad es una de las principales razones por las que se habla tanto de él.

¿En qué se diferencia DeepSeek AI de otras herramientas de IA como ChatGPT o Claude?

DeepSeek AI destaca por su división entre modelos de chat y razonamiento, su arquitectura de mezcla de expertos y su compatibilidad con APIs de estilo OpenAI. En la práctica, esto permite elegir diferentes perfiles de comportamiento y, a menudo, integrarlos con menos refactorización. Además, publica claramente los precios de los tokens en la documentación de su API, lo que resulta atractivo para los desarrolladores que controlan los costos.

¿Cuál es la diferencia entre deepseek-chat y deepseek-reasoner?

El modelo deepseek-chat está optimizado para conversaciones generales, escritura y ayuda con la programación. El modelo deepseek-reasoner está optimizado para tareas de razonamiento de varios pasos, como matemáticas, lógica y planificación compleja. Si usa el modelo de chat para razonamiento complejo, puede resultar limitado. Elegir el modelo correcto desde el principio suele mejorar la calidad y la eficiencia del resultado.

¿DeepSeek AI es de código abierto o puedo ejecutarlo localmente?

Algunos modelos de DeepSeek se publican como pesos abiertos, lo que permite la experimentación y la implementación fuera del chat alojado. Sin embargo, "código abierto" puede tener diferentes significados, especialmente en lo que respecta a los datos de entrenamiento y los pipelines completos. Si desea control local o alojamiento personalizado, deberá revisar detenidamente los términos de la licencia y la publicación del modelo específico.

¿Cuánto cuesta utilizar DeepSeek AI?

La interfaz de chat de DeepSeek suele ser gratuita al principio, mientras que la API utiliza precios basados ​​en tokens. Los costos varían según se utilice el modelo optimizado para chat o el centrado en razonamiento. Los modelos de razonamiento suelen ser más costosos debido a un mayor consumo de recursos. Es importante realizar un seguimiento temprano del consumo de tokens para evitar que un prototipo se convierta inesperadamente en una factura elevada.

¿Para qué se utiliza mejor DeepSeek AI en flujos de trabajo reales?

La IA DeepSeek se utiliza comúnmente para asistencia en codificación, reescritura de documentos, resumen y extracción de datos estructurados. El modelo de razonamiento es especialmente adecuado para tareas con gran carga matemática o con múltiples restricciones. En entornos de producción, muchos equipos lo combinan con sistemas de recuperación para garantizar la precisión de los datos. Añadir comprobaciones de evaluación sencillas también ayuda a detectar errores antes de publicar los resultados.

¿La IA de DeepSeek alucina o comete errores?

Sí, como todos los modelos de lenguaje grandes, la IA de DeepSeek puede generar información fiable pero incorrecta. Esto es especialmente probable cuando se solicitan datos específicos sin proporcionar la fuente original. Si la precisión es importante, es más seguro introducir los propios documentos o utilizar flujos de trabajo basados ​​en la recuperación. Considérelo un asistente potente, no una autoridad garantizada.

¿Cómo puedo empezar a utilizar DeepSeek AI sin complicarlo demasiado?

Si no tienes conocimientos técnicos, empieza con la interfaz de chat para tareas de escritura o lluvia de ideas. Mejora los resultados añadiendo objetivos, restricciones y formatos de salida claros a tus indicaciones. Si eres desarrollador, elige entre modelos de chat y de razonamiento, integra mediante la API estilo OpenAI y monitoriza el uso de tokens desde el primer día. Mantenlo simple y luego itera.

Referencias

1. Búsqueda profunda - Búsqueda profunda - deepseek.com

2. DeepSeek - Chat de DeepSeek - deepseek.com

3. Documentación de la API de DeepSeek : Su primera llamada a la API - deepseek.com

4. Documentación de la API de DeepSeek - Modelos y precios - deepseek.com

5. Documentación de la API de DeepSeek - Detalles de precios (USD) - deepseek.com

6. Documentación de la API de DeepSeek - Modelo de razonamiento (deepseek-reasoner) - deepseek.com

7. GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V3 - github.com

8. Cara abrazada - DeepSeek-R1 - huggingface.co

9. arXiv - Informe técnico de DeepSeek-V3 - arxiv.org

10. Antrópico - Detección y prevención de ataques de destilación - anthropic.com

11. The Verge - Anthropic/Claude - Artículo sobre la destilación de DeepSeek - theverge.com

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