¿Qué es DeepSeek? La IA china de pesos abiertos (2026)

DeepSeek es el laboratorio chino de inteligencia artificial cuyos modelos baratos y de pesos abiertos hicieron perder de golpe a Nvidia una cantidad récord de valor bursátil y pusieron nervioso al resto del sector. Si recuerdas el pánico de enero de 2025 y quieres la versión clara de qué es DeepSeek en realidad, quién lo desarrolla, si es seguro y en qué punto está hoy, esto es lo esencial, a agosto de 2026, ahora que DeepSeek V4 ya se ha lanzado en versión completa.

Ese último detalle importa. Casi todos los artículos de «qué es DeepSeek» que vas a encontrar se escribieron durante la fiebre de R1 a principios de 2025 y se quedan ahí. Ocurre también con las explicaciones en español: las páginas mejor posicionadas para esta búsqueda (Xataka, UNIR, Raona, Tenable) están fechadas entre enero y julio de 2025 y no se han actualizado desde entonces. Aquí cubrimos lo que omiten o cuentan mal: la gama de modelos actual, la historia real detrás de los famosos «6 millones de dólares», la diferencia entre pesos abiertos y open source, la verdadera dimensión de las preguntas sobre seguridad y sobre China, y qué significa un modelo chino abierto y potente para que la IA mencione o no tu marca.

Lo que debes saber

• DeepSeek es un laboratorio chino de IA con sede en Hangzhou y financiado por el fondo de cobertura High-Flyer, conocido por sus modelos de pesos abiertos R1, V3 y V4: gratis en versión chat y mucho más baratos que los modelos cerrados estadounidenses en la API.
• La famosa cifra de «6 millones de dólares» solo cubre la sesión de entrenamiento final de V3, no el costo real de la empresa: según las estimaciones, más de 1600 millones de dólares en infraestructura y unas 50 000 GPU Nvidia.
• DeepSeek es de pesos abiertos, no «código abierto»: los modelos se descargan y se usan libremente bajo licencia MIT, pero los datos de entrenamiento no se publican. Es una distinción que ni la mayoría de fuentes en español ni el propio resumen con IA de Google hacen con precisión.
• A día de hoy, ningún gobierno de España o Latinoamérica ha prohibido DeepSeek a los particulares. Italia sí lo bloqueó y Alemania pidió su retirada de las tiendas; en España la OCU trasladó una reclamación a la AEPD, que no ha publicado ninguna resolución.
• Un modelo más potente y más usado, también a través de aplicaciones de terceros que lo integran, multiplica los sitios donde la IA puede citar o deformar tu marca.

¿Qué es DeepSeek?

DeepSeek es un laboratorio chino de inteligencia artificial con sede en Hangzhou que desarrolla grandes modelos de lenguaje (LLM) de pesos abiertos, además del chatbot que funciona sobre ellos. Sus modelos más conocidos son DeepSeek-R1, un modelo de razonamiento, y las familias DeepSeek-V3 y V4 para uso general. La empresa fue fundada, y sigue financiada en su mayor parte, por High-Flyer, un fondo de cobertura cuantitativo.

Como Kimi, DeepSeek es en realidad dos cosas, y distinguirlas despeja casi toda la confusión. Está el producto alojado, el chatbot gratuito de chat.deepseek.com y la API de pago, que DeepSeek ejecuta en sus propios servidores. Y están los modelos de pesos abiertos que hay debajo, que DeepSeek publica para que cualquiera pueda descargarlos, ejecutarlos y adaptarlos. El modelo es abierto; el servicio que lo rodea es de DeepSeek.

Esa separación es la clave de casi todo lo que la gente pregunta sobre DeepSeek, porque las respuestas suelen ser distintas para la app alojada que para los pesos abiertos que ejecutas tú. Donde DeepSeek se ganó su reputación fue haciendo razonamiento y programación de primer nivel a una fracción de lo que cuestan los modelos cerrados estadounidenses, que es justo lo que sacudió el mercado. Desglosamos las cifras actuales en nuestra guía de precios de DeepSeek. Llamarlo «el ChatGPT chino barato» se queda corto tanto para explicar lo que consiguió como para plantear lo que de verdad merece cuestionarse.

¿Quién hace DeepSeek? High-Flyer y Liang Wenfeng

DeepSeek viene de un origen improbable: un fondo de inversión. Lo fundó en julio de 2023 Liang Wenfeng, que ya había cofundado High-Flyer, un fondo cuantitativo chino que operaba con IA y que llevaba años acumulando GPU de Nvidia antes de que se endurecieran los controles de exportación estadounidenses. High-Flyer separó su laboratorio de investigación en IA para crear DeepSeek, y Liang dirige ambos. El laboratorio está en Hangzhou y se mantuvo deliberadamente pequeño, con unas 160 personas, contratando a investigadores recién salidos de las mejores universidades chinas en lugar de a veteranos caros.

Ese origen explica mucho de cómo se comporta DeepSeek. Se define como una empresa que prioriza la investigación y no ha tenido prisa por comercializar sus productos, lo que explica en parte que ofrezca tanto gratis. La financiación ha seguido a la fama: una ronda de junio de 2026 habría valorado la empresa en torno a 50 000 millones de dólares, e informaciones de julio apuntaban a cerca de 74 000 millones ante una posible salida a bolsa. DeepSeek no confirma cifras: hay que tratar cualquier cifra como una estimación, no como un dato oficial.

En definitiva, sí: DeepSeek es una empresa china, y ese hecho está detrás de las dudas sobre seguridad y datos que abordamos más abajo. Pero importa ser precisos con la propiedad: DeepSeek pertenece a High-Flyer y la dirige Liang, no el Estado chino, aunque, como cualquier empresa china, opera bajo la ley china.

La gama de DeepSeek: R1, V3 y V4

DeepSeek tiene dos líneas de modelos. La serie V (V3, V4) es de propósito general. La serie R (R1) es de razonamiento: modelos que trabajan un problema paso a paso antes de responder. El modelo que desató el fenómeno fue DeepSeek-R1, en enero de 2025, que igualó al o1 de OpenAI en pruebas clave de razonamiento y matemáticas a una fracción minúscula del precio. Desde entonces la gama se ha movido rápido, y aquí es donde fallan las explicaciones desactualizadas. Este es el estado actual.

Algunas cosas que conviene saber. La mayoría son modelos de mezcla de expertos (MoE): almacenan un número enorme de parámetros pero solo activan una pequeña parte para cada token, que es el truco detrás de su bajo costo de funcionamiento. El gran salto de abril de 2026 fue la vista previa de V4, que llevó la ventana de contexto a un millón de tokens y se dividió en un modelo Flash rápido y un modelo Pro más pesado, ambos publicados como pesos abiertos bajo licencia MIT. V4 funcionó como vista previa desde el 24 de abril y alcanzó la disponibilidad general el 20 de julio de 2026, con el modelo Flash actualizado a la versión V4-Flash-0731 a finales de julio. (Curiosamente, la ficha del modelo V4-Pro sigue describiendo «una versión de vista previa de la serie DeepSeek-V4», aunque el producto ya se haya lanzado.) Para el detalle completo del modelo lanzado, sus pruebas de rendimiento, sus precios y sus comparativas, consulta nuestra guía de DeepSeek V4.

Hay un modelo por el que la gente sigue preguntando y que falta: DeepSeek-R2. Se esperaba en 2025, pero a mediados de 2026 no ha llegado. Las informaciones apuntan a que Liang no estaba satisfecho con su rendimiento y a problemas de hardware por la apuesta de entrenarlo en chips domésticos de Huawei. Como la gama cambia cada pocos meses, trata esta tabla como una foto de agosto de 2026 y revisa la ficha de la versión que realmente uses.

Por qué DeepSeek sacudió el mercado, y el mito de los 6 millones

Cuando la app de DeepSeek llegó al número uno de la App Store estadounidense a finales de enero de 2025, la reacción no giraba realmente en torno al chatbot, sino al costo. DeepSeek afirmaba haber entrenado un modelo de primer nivel por unos pocos millones de dólares, lo que, de ser cierto, echaba por tierra la idea de que solo las empresas que gastan miles de millones podían competir. Los mercados se lo tomaron al pie de la letra: Nvidia cayó alrededor del 17 % en un día y perdió del orden de 600 000 millones de dólares de valor, y algunos analistas hablaron del «momento Sputnik» de la IA.

La eficiencia es real. DeepSeek se apoyó de lleno en el diseño de mezcla de expertos, en cálculos de baja precisión y en una ingeniería astuta para entrenar modelos competitivos con los chips más débiles que podía comprar legalmente. Pero la famosa cifra necesita un asterisco. Los «6 millones de dólares» (más exactamente, 5,576 millones) fueron el costo de una sola sesión de entrenamiento final de V3, no el de construir DeepSeek. Deja fuera la investigación, las sesiones fallidas, el personal y el hardware. Según la estimación de SemiAnalysis, DeepSeek dispone de unas 50 000 GPU de Nvidia y de bastante más de mil millones de dólares en infraestructura. El avance fue genuino; el número del titular era la cifra verdadera más baja disponible, no la factura real.

Hay un segundo asterisco sobre cómo llegó a ser tan bueno tan barato. El propio artículo técnico de R1 describe un entrenamiento con datos de razonamiento generados por otros modelos, y OpenAI acusó a DeepSeek de destilar su o1. En febrero de 2026, Anthropic denunció que DeepSeek, junto con otros laboratorios chinos, había usado cuentas falsas para recopilar millones de conversaciones de Claude con el mismo fin. Nada de esto está probado ante los tribunales, y la destilación es habitual en todo el sector, pero forma parte del cuadro: parte de por qué DeepSeek era barato es que podía aprender de modelos que otros pagaron por construir primero.

¿DeepSeek es open source? Pesos abiertos frente a open source

A DeepSeek se le llama «código abierto» (open source) en casi todas partes, incluido el resumen con IA de Google y buena parte de la prensa en español, y la etiqueta solo es medio cierta. Los modelos de DeepSeek son de pesos abiertos, no open source. Desde R1, DeepSeek publica sus modelos insignia bajo licencia MIT, una de las más permisivas que existen, sin condiciones. Eso es de hecho más abierto que Kimi, cuya licencia modificada añade un requisito de atribución. Puedes descargar un modelo de DeepSeek, ejecutarlo, ajustarlo con datos propios y comercializarlo.

Lo que no puedes hacer es reconstruirlo. Pesos abiertos significa que los archivos del modelo terminado son públicos. Open source, en sentido estricto, significaría publicar también los datos de entrenamiento y suficiente de la receta como para reproducir el modelo desde cero. DeepSeek publica artículos técnicos detallados, más que la mayoría, pero no libera sus datos de entrenamiento: puedes usar el modelo libremente sin poder auditar ni recrear del todo cómo se hizo.

Esa distinción no es pedantería, porque cambia aquello en lo que de verdad puedes confiar, y lo que puedes controlar. La misma ola de modelos de pesos abiertos (DeepSeek, Kimi, el GLM de Zhipu, Qwen, Llama, Mistral y ahora el estadounidense Inkling) está reconfigurando el mercado precisamente porque los pesos en sí no cuestan nada, aunque ninguno sea abierto en el sentido que la palabra sugiere. Si estás sopesando DeepSeek frente al resto, nuestra guía sobre cómo se comparan los principales modelos chinos los pone en una sola tabla. Y prepara el punto más práctico sobre la seguridad de DeepSeek: como los pesos son públicos y de licencia MIT, no tienes por qué usar los servidores de DeepSeek, lo que cambia por completo la ecuación de la privacidad.

¿Es seguro DeepSeek? Privacidad, bloqueos y la cuestión china

Es la pregunta que más se hace sobre DeepSeek, y tiene más de una respuesta honesta según cómo lo uses. Empecemos por el contenido. Como cualquier modelo grande, DeepSeek tiene barreras de seguridad y aun así puede equivocarse con total aplomo; verifica lo que importe. También sigue las normas de contenido chinas: pregúntale al chatbot alojado por la plaza de Tiananmén o por Taiwán y se negará o repetirá la versión oficial, y se señaló que la actualización R1-0528 endureció eso todavía más. Esa censura es máxima en la app alojada y menor en los pesos abiertos que ejecutas por tu cuenta.

El problema mayor para las empresas son los datos. Cuando usas la app gratuita o la API, tus prompts van a los servidores de DeepSeek en China, lo que los sitúa bajo la jurisdicción china y las leyes de acceso a datos que la acompañan. Esa preocupación no es hipotética: en enero de 2025, la firma de seguridad Wiz encontró una base de datos de DeepSeek expuesta públicamente, sin autenticación y abierta a internet, que filtraba más de un millón de líneas de registro, incluidos historiales de chat y claves de API. DeepSeek la aseguró tras el aviso, pero fue un fallo básico en un servicio que maneja prompts sensibles.

Por eso DeepSeek está restringido en muchos sitios, y conviene ser precisos con lo que significa «prohibido». La mayoría de las medidas apuntan a la app alojada en dispositivos oficiales, no a un veto general al consumidor: la Marina, el Pentágono, la NASA y el Congreso de EE. UU., más una lista creciente de estados (Texas fue el primero, con más de una docena detrás), y organismos públicos de países como Australia, Taiwán, Corea del Sur y la India la han bloqueado en sus propios sistemas. Italia fue más lejos: su regulador de privacidad ordenó bloquear DeepSeek por dudas sobre los datos, y la app se retiró de las tiendas italianas; Alemania, por su parte, pidió a Apple y Google que hicieran lo mismo por el traslado de datos. Para la mayoría de la gente en la mayoría de los países, DeepSeek sigue disponible libremente; las restricciones se concentran en los gobiernos, los entornos de trabajo sensibles y las normas de datos más estrictas de la UE.

La mitigación realista es la que hacen posible los pesos abiertos. Si la residencia de los datos o la censura son un impedimento, no tienes por qué tocar los servidores de DeepSeek: un equipo puede ejecutar los pesos abiertos de licencia MIT en su propia infraestructura, de modo que los prompts nunca salen de la organización y el comportamiento de la app alojada no se aplica. Eso deja en tus manos la responsabilidad de alojarlo bien, pero es la respuesta más clara a la cuestión china para el trabajo sensible: alojar en lugar de enviar.

DeepSeek frente a ChatGPT, Claude y Kimi

El mismo error de categoría estropea la mayoría de las comparaciones, y hay que corregirlo primero: DeepSeek y Kimi son modelos que puedes descargar y ejecutar, mientras que ChatGPT y Claude son sobre todo productos que ponen delante modelos cerrados que alquilas (dejando aparte los modelos gpt-oss de OpenAI). Con eso claro, este es el panorama práctico. Para ver cómo encaja DeepSeek en todo el campo abierto, consulta nuestro ranking de los mejores LLM open source.

En cuanto a capacidad, y siendo francos, DeepSeek compite con más fuerza en razonamiento, programación y precio, donde los modelos de la clase de R1 hacen un trabajo comparable al de otros mucho más caros. Donde los productos cerrados llevan ventaja es en el refinamiento general, en el abanico multimodal (imágenes, voz), en la fiabilidad ante tareas variadas y en la profundidad del ecosistema. Los analistas independientes también señalan barreras de seguridad más débiles en DeepSeek, lo que significa que es más fácil empujarlo a responder cosas que los modelos cerrados rechazan. Frente a ChatGPT y Claude, cambias pulido y soporte por costo y apertura; frente a Kimi, DeepSeek es el especialista en razonamiento y costo mientras que Kimi tira más hacia lo agéntico, y ambos arrastran la misma advertencia de alojamiento en China. Las dudas sobre destilación que vimos antes también valen aquí: parte del valor de DeepSeek es que se puso al día rápido y barato, con ayuda, buscada o no, de los modelos con los que compite.

¿DeepSeek es gratis? Precio y cómo acceder

Sí, DeepSeek es gratis a través de la app web y las apps móviles, sin pago. Donde de verdad destaca es en la API, con precios muy por debajo de los laboratorios estadounidenses, incluso tras una subida de agosto de 2026. Las cifras de abajo son las tarifas actuales de la API de V4; cambian, y DeepSeek retiró sus alias antiguos deepseek-chat y deepseek-reasoner el 24 de julio de 2026; llama directamente a deepseek-v4-flash y deepseek-v4-pro.

El cambio que DeepSeek venía anunciando desde julio llegó el 16 de agosto de 2026: la tarifa plana de todo el día se sustituyó por la división entre horas valle y horas pico de arriba, con las horas pico de 01:00 a 04:00 y de 06:00 a 10:00 UTC, al doble exacto de la tarifa valle. La página oficial de precios de DeepSeek sigue siendo la fuente a consultar antes de construir nada, ya que estas tarifas han cambiado dos veces este año. Los precios están en dólares, la moneda de facturación de la API.

En comparación, esos precios de API son una fracción de lo que cobran los principales modelos cerrados, que es la razón por la que quienes programan recurren a DeepSeek para tareas de gran volumen en las que el costo es determinante. El acceso viene en cuatro formas: la web gratis, las apps móviles, la API compatible con OpenAI para construir y el autoalojamiento de los pesos abiertos si quieres control total. El autoalojamiento es realista sobre todo para empresas con hardware de GPU serio, ya que los modelos insignia son grandes, pero es la vía que esquiva por completo la cuestión del alojamiento en China. Para el resto, la app gratuita o un proveedor externo que aloje DeepSeek fuera de China es el punto medio práctico.

Qué significa DeepSeek para tu visibilidad en la IA

Aléjate de las especificaciones y hay un ángulo de marketing escondido en la historia de DeepSeek, más afilado de lo que parece. Cada modelo nuevo capaz es otro sitio donde un cliente puede preguntar «cuál es la mejor herramienta para X» o «¿es bueno [tu empresa]?» y actuar según la respuesta. DeepSeek es uno de esos sitios, y el giro de los pesos abiertos lo hace más grande: como los pesos son públicos, DeepSeek no responde solo dentro de su propia app. Se aloja, se ajusta y se integra en un sinfín de productos derivados que nunca vas a auditar uno a uno.

Preparar este artículo dejó a la vista la lección más clara. Pregunta a un modelo de IA actual «qué es DeepSeek» y algunos siguen describiéndolo solo a través de V3 y R1, sin tener en cuenta que V4 existe: al probarlo, un buscador con IA insistía en que V3 y R1 seguían siendo las referencias de 2026 y descartaba V4 como algo no confirmado. Los modelos pueden estar desactualizados incluso sobre sus propios competidores. Ese ejemplo resume toda la dinámica: las respuestas de la IA solo son tan actuales y precisas como las fuentes que pueden encontrar, y una página clara y al día es cómo consigues que te representen bien, en lugar de a través de la información confusa y desactualizada que un modelo tenga almacenada. Es el fundamento de la optimización para motores generativos (GEO).

En la práctica se divide en dos tareas. Primera, accesibilidad: cada uno de estos modelos y los rastreadores que los alimentan tienen que poder acceder a tu sitio, o serás invisible para la parte del sistema que se actualiza en tiempo real. Segunda, coherencia: las marcas que se describen bien son aquellas cuyos datos coinciden en las páginas que un modelo tiene probabilidades de leer. Según nuestra experiencia en geotoolbox, los negocios bien representados en las respuestas de IA rara vez son los del sitio más bonito; son aquellos que un modelo puede encontrar, interpretar y creer sin tropezar con contradicciones. Nuestras guías sobre qué es GEO y cómo medir tu visibilidad en IA profundizan en ambas.

La ola de modelos abiertos no cambia tanto la estrategia como amplía el terreno de juego: hay simplemente más motores que pueden mencionar, o desfigurar, lo que has construido. El primer paso es comprobar si pueden siquiera leerte. Haz una comprobación gratuita de preparación para la IA para ver si los rastreadores de IA pueden acceder a tu sitio e interpretarlo, y dónde están los huecos, antes de que se lance el próximo modelo y vuelvan a hacer la pregunta.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro usar DeepSeek?

Depende de cómo lo uses. Los modelos tienen barreras de seguridad como cualquier asistente, pero DeepSeek sigue las normas de contenido chinas y censura los temas políticamente sensibles, y sus filtros suelen ser más débiles que los de los líderes cerrados. En cuanto a datos, la app y la API alojadas envían tus prompts a servidores en China, y DeepSeek tuvo un incidente real de base de datos expuesta a principios de 2025; para trabajo sensible la vía más segura es autoalojar los pesos abiertos en lugar de usar la app.

¿DeepSeek es gratis?

Sí. La web y las apps móviles son gratis, y la API está entre las más baratas de cualquier modelo importante, sobre unos 0,22 $ por millón de tokens de entrada en horas valle para el modelo V4-Flash a agosto de 2026 (hasta 0,44 $ en las horas pico de DeepSeek). Los pesos abiertos también son gratis de descargar y ejecutar bajo licencia MIT si tienes el hardware. Los precios cambian: consulta la página oficial de tarifas.

¿Está DeepSeek prohibido en España o Latinoamérica?

No. A día de hoy, ningún gobierno de España ni de Latinoamérica ha prohibido su uso a los particulares. En Europa, Italia sí bloqueó la app y la retiró de sus tiendas, y Alemania pidió a Apple y Google que la eliminaran por el traslado de datos a China; en España, la OCU trasladó una reclamación a la AEPD, que no ha publicado ninguna resolución. Para la mayoría de la gente, DeepSeek sigue disponible con normalidad.

¿DeepSeek es de verdad open source?

No en sentido estricto. DeepSeek publica sus modelos como pesos abiertos bajo la permisiva licencia MIT, y puedes descargarlos, ejecutarlos y adaptarlos libremente, lo cual es genuinamente abierto. Pero no publica sus datos de entrenamiento ni la receta completa: no puedes reproducir ni auditar del todo cómo se construyeron. «Pesos abiertos» es el término preciso.

¿De verdad costó DeepSeek 6 millones de dólares?

No. La cifra de 6 millones (unos 5,576 millones) fue el costo de una sola sesión de entrenamiento final del modelo V3, no el de la empresa. Deja fuera la investigación, las sesiones fallidas, el personal y el hardware. El análisis independiente estima la infraestructura real de DeepSeek en unas 50 000 GPU y bastante más de mil millones de dólares. La eficiencia fue real, pero el número del titular era la cifra verdadera más baja disponible.

¿Es DeepSeek mejor que ChatGPT?

Depende de la tarea. A DeepSeek se le elogia por el razonamiento, la programación y su costo muy bajo, y compite de cerca con los mejores modelos ahí. ChatGPT es más amplio y pulido, con imágenes, voz y un ecosistema mayor, y con barreras de seguridad más fuertes. Mucha gente usa ambos y elige según el trabajo.

Fuentes

• Anuncio de la vista previa de DeepSeek V4 - DeepSeek, abril de 2026 - api-docs.deepseek.com/news/news260424
• Precios de la API de DeepSeek - DeepSeek (oficial) - api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
• Ficha del modelo DeepSeek-V4-Pro - DeepSeek (Hugging Face) - huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
• DeepSeek, resumen de la empresa - Wikipedia - es.wikipedia.org/wiki/DeepSeek
• Wiz descubre una base de datos de DeepSeek expuesta - Wiz, enero de 2025 - wiz.io/blog/wiz-research-uncovers-exposed-deepseek-database-leak
• DeepSeek habría gastado ~1600 millones en infraestructura (SemiAnalysis) - Tom's Hardware, 2025 - tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/deepseek-might-not-be-as-disruptive-as-claimed-firm-reportedly-has-50-000-nvidia-gpus-and-spent-usd1-6-billion-on-buildouts
• Anthropic acusa a laboratorios chinos de destilación vía Claude - Fortune, febrero de 2026 - fortune.com/2026/02/24/anthropic-china-deepseek-theft-claude-distillation-copyright-national-security
• La OCU pide a la AEPD que investigue DeepSeek - Infobae, febrero de 2025 - infobae.com/espana/agencias/2025/02/03/ocu-denuncia-los-posibles-riesgos-de-deepseek-y-pide-a-proteccion-de-datos-que-investigue
• Alemania pide a Apple y Google retirar DeepSeek - CNBC, junio de 2025 - cnbc.com/2025/06/27/germany-tells-apple-google-to-block-deepseek-ai-app
• Los países y agencias que han bloqueado DeepSeek - TechCrunch, 2025 - techcrunch.com/2025/02/03/deepseek-the-countries-and-agencies-that-have-banned-the-ai-companys-tech