
DeepSeek fue uno de los modelos de IA chinos que se volvió viral instantáneamente, con millones de descargas, y afirmaba ser extremadamente barato. Yo también comencé a usarlo por curiosidad. Mi uso fue principalmente en la creación de contenido, curación e investigación para mis necesidades diarias de objetivos en redes sociales.
Esta herramienta es útil para empresas, estudiantes, investigadores, mercadólogos y programadores.
La interfaz es muy simple y rápida. Tenemos 3 modos de apariencia: Sistema, Claro y Oscuro. Pensar y buscar son rápidos. Podemos dar entradas a través del teclado y el micrófono. Las respuestas se pueden gustar/no gustar/compartir o reintentar. Bastante fácil de implementar y usar.
Tenemos la opción de estar de acuerdo o en desacuerdo con el uso de nuestro contenido para entrenar los modelos y mejorarlos. El control está en nuestras manos.
Responde preguntas rápidamente, resume textos y recomienda ideas. Lo he usado para generar títulos/encabezados para blogs y artículos, y fueron bastante buenos. Resuelve acertijos de manera inteligente.
Su fortaleza son las habilidades de codificación.
DeepSeek sobresale en el desarrollo de software debido a su entrenamiento centrado en el código en vastos repositorios, soportando más de 338 lenguajes como Python, JavaScript y C++ con una fuerte finalización a nivel de proyecto. Puede depurar y sugerir correcciones.
También proporciona APIs para desarrolladores, interfaces de chatbot y opciones para despliegue local o en la nube.
Los costos de entrenamiento e inferencia de DeepSeek son más baratos que los de sus competidores.
DeepSeek ofrece versiones de código abierto bajo licencias permisivas, permitiendo a los desarrolladores personalizar, modificar o autoalojar los modelos. Esto fomenta las contribuciones de la comunidad y la flexibilidad.
A menudo se compara con Gemini en términos de su capacidad para integrar/manejar grandes datos y resultados. La elección de herramientas varía de usuario a usuario.
Es un ejemplo de ingeniería económica e inteligente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Existen preocupaciones significativas sobre los riesgos de privacidad asociados con el almacenamiento de datos en China. El modelo censura temas políticamente sensibles, especialmente aquellos relacionados con la gobernanza china o la geopolítica, lo que socava su fiabilidad para generar información imparcial. El ecosistema es pequeño y la precisión podría no ser del 100%. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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