Deepseek lanzó su modelo V3.2-Exp con promesa de eficiencia, pero especialistas advierten que su impacto sigue confinado al mercado chino.
A principios de este año, una aplicación china de inteligencia artificial llegó a ser señalada como “gran amenaza” contra ChatGPT y Gemini, pero de a poco se ha ido desinflando.
Se trata de Deepseek, que esta semana presentó su modelo V3.2-Exp, un desarrollo experimental que promete reducir a la mitad los costos de uso de su API gracias a un mecanismo de atención dispersa.
La noticia, divulgada por la compañía y recogida por medios internacionales, describe un avance que busca eficiencia en el entrenamiento y en la inferencia de los modelos, especialmente en escenarios de contexto largo. Sin embargo, la recepción del anuncio ha sido menos entusiasta que en los primeros meses del fenómeno de esa app.
Según los datos técnicos, el modelo incorpora el sistema DeepSeek Sparse Attention (DSA), basado en un indexador que selecciona fragmentos relevantes dentro de una ventana de contexto amplia.
Esto permitiría, en teoría, manejar múltiples líneas de razonamiento con menor carga computacional y, en consecuencia, abaratar los precios. La compañía asegura que sus pruebas internas muestran un rendimiento comparable al de la versión anterior, V3.1-Terminus, en tareas de búsqueda, programación o matemáticas, pero con un costo 50 % menor en la API.
Para Álvaro Montes, especialista en IA y autor de Inteligencia Artificial: la revolución que cambiará todo, el verdadero reto no está en la ingeniería, sino en la capacidad de sostenerse en un ecosistema saturado por gigantes. “Deepseek perdió entusiasmo, se estancó en descargas y en China enfrenta rivales más fuertes como Alibaba y Tencent, que cuentan con músculo financiero y tecnológico mucho mayor”, dijo en entrevista con EL COLOMBIANO.
En su opinión, el mercado local es enorme, pero la internacionalización luce lejana. Mientras en Occidente dominan ChatGPT y Gemini, los proyectos europeos tampoco han logrado penetrar. “Todo parece indicar que Deepseek se queda muy en el mercado chino”, resume.
El debate sobre la relevancia del mecanismo de Sparse Attention ocupa un lugar central. Montes explica que la innovación busca reducir el altísimo consumo de recursos que caracteriza a los modelos de lenguaje.
“Lo que hizo Deepseek fue generar más o menos lo mismo, pero con una fracción del costo. Ellos aseguran que es apenas un 10 % del consumo frente a lo habitual, aunque en Estados Unidos dudan de esa cifra”, afirma.
El principio consiste en priorizar tokens relevantes en lugar de revisar cada fragmento de texto antes de generar la siguiente palabra. Esto representa un ahorro notable en cómputo y almacenamiento en la nube.
El experto, no obstante, advierte que el impacto para el usuario cotidiano aún no se percibe: “Hasta ahora no parece haber marcado un antes y un después. No hemos visto que ChatGPT, Gemini o Meta intenten imitar este enfoque, lo cual indica que no ha alterado la agenda global de la ingeniería”.
Además, sobre Deepseek pesan críticas de haber entrenado su algoritmo a partir de respuestas de plataformas rivales, un señalamiento difícil de comprobar pero que alimenta el escepticismo sobre su legitimidad.
La otra bandera de la aplicación china es su carácter abierto. A diferencia de los modelos cerrados de OpenAI o Google, Deepseek permite probar la nueva versión desde la app, la web y la API con precios rebajados de inmediato. Pero Montes matiza el entusiasmo.
“Tenemos ya un antecedente con el software libre. Linux apareció como alternativa gratuita y de código abierto a Windows, pero nunca desbancó al software propietario. Las empresas siguieron pagando licencias. Podría pasar lo mismo con la IA abierta de Deepseek”, sostiene.
Ese paralelismo con el software libre marca un patrón: las propuestas abiertas suelen entusiasmar a comunidades técnicas y académicas, pero rara vez conquistan al público masivo o a las corporaciones que invierten en soluciones estables.
En este caso, Deepseek comparte escenario con la estrategia de Meta, que también publica modelos de código abierto. Sin embargo, ni en un caso ni en otro se percibe todavía una adopción que rivalice con el dominio de ChatGPT. “Es muy prematuro saber si el código abierto democratizará la IA. Por ahora, el modelo propietario sigue fuerte”, afirma.
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La apuesta china por eficiencia y apertura se enfrenta, entonces, a un doble desafío: recuperar el entusiasmo inicial y demostrar que sus innovaciones no se diluirán entre rivales con más capital y alcance global.
El mercado de la IA ha mostrado que los booms de consumo son intensos, pero volátiles: en Occidente, ChatGPT conserva liderazgo pese a la ofensiva de Google y Meta; en China, el escenario se complica con la competencia de conglomerados con poder financiero colosal. En ese tablero, Deepseek V3.2-Exp aparece más como un gesto de resistencia que como un golpe de autoridad.
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