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DeepSeek ha sacudido los mercados bursátiles estadounidenses a principios de año y ahora presenta dos nuevos modelos de inteligencia artificial open source: DeepSeek V3.2 y DeepSeek V3.2-Speciale. Esta apuesta amplía un enfoque innovador en un sector cada vez más competitivo, donde la eficiencia y el rendimiento son claves. La compañía se diferencia claramente de gigantes como OpenAI o Google, pues su estrategia evita las inversiones masivas en potencia computacional para centrarse en técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo. El modelo anterior de DeepSeek, R1, ya había demostrado un rendimiento competitivo, rivalizando con GPT 4o y Gemini 2.5 Pro, a pesar de estar entrenado con hardware menos potente. Esto evidencia que la innovación en algoritmos y metodologías puede superar limitaciones técnicas, y prepara el terreno para estas dos nuevas versiones que prometen seguir esta línea de optimización inteligente. DeepSeek V3.2, equilibrio entre rendimiento y usabilidad DeepSeek V3.2 se presenta como una herramienta versátil, enfocada en el uso cotidiano y optimizada para ofrecer un balance eficaz entre eficiencia computacional y capacidades agentivas comparables a GPT-5. Su particularidad reside en la integración directa de procesos cognitivos con la utilización de herramientas, permitiendo que el modelo emplee estos recursos tanto en razonamientos complejos como en operaciones más simples, mejorando su flexibilidad y capacidad de adaptación. DeepSeek V3.2-Speciale: rendimiento extremo y reconocimiento internacional La versión Speciale de DeepSeek, más exigente en recursos, está orientada a tareas de razonamiento avanzado y afirma superar a GPT-5, igualando el nivel del Google Gemini 3.0 Pro. Su valía ha sido respaldada por su desempeño en competiciones de alto prestigio, como la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) y la Olimpiada Internacional en Informática (IOI) de 2025, donde logró ocupar las primeras posiciones. Para mayor transparencia, DeepSeek ha publicado sus soluciones para evaluación independiente. El salto en rendimiento se atribuye en gran medida a la introducción del mecanismo “DeepSeek Sparse Attention” (DSA), que reduce considerablemente la carga computacional al trabajar con contextos extensos. Este avance se complementa con un marco escalable de aprendizaje por refuerzo, que maximiza la eficacia y capacidad de la red. Capacidades desarrolladas y despliegue Para los desarrolladores, DeepSeek ha creado un “Large-Scale Agentic Task Synthesis Pipeline” que entrenó los modelos a partir de más de 85,000 instrucciones complejas. Esta arquitectura permite incorporar razonamiento dentro de los flujos de trabajo de ejecución de tareas, algo especialmente relevante en entornos que incluyen uso de herramientas externas durante el proceso. En cuanto al acceso, DeepSeek V3.2 está disponible desde interfaces web, aplicaciones móviles y mediante integración API, facilitando su adopción general. La versión V3.2-Speciale, por su parte, sólo puede usarse vía API y bajo un endpoint temporal que caduca el 15 de diciembre de 2025. Esta variante funciona exclusivamente como motor de razonamiento y no admite invocación directa de herramientas. Además, DeepSeek ha facilitado las instrucciones para desplegar ambos modelos localmente, ampliando las opciones para la comunidad técnica. DeepSeek sigue así apostando por un modelo de desarrollo abierto, donde la innovación en eficiencia y capacidad cognitiva está en el centro de su propuesta para competir con las grandes referencias del sector. Fuente

DeepSeek lanza nuevos potentes modelos de IA open source para competir con GPT-5 y Gemini 3.0 Pro

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