Guía DeepSeek R1: Arquitectura, Benchmarks y Uso Práctico en 2026
DeepSeek R1 demostró que los modelos de código abierto pueden igualar las capacidades de razonamiento de los modelos de código cerrado. Lanzado en enero de 2025 bajo la licencia MIT, obtiene un 79.8% en AIME 2024 y un 97.3% en MATH-500, situándose en el mismo nivel que la serie o1 de OpenAI.
Un año después, R1 sigue siendo uno de los modelos de razonamiento más rentables disponibles. A $0.55/$2.19 por 1M de tokens, es entre 5 y 10 veces más barato que alternativas cerradas comparables. Aquí tienes lo que necesitas saber para usarlo eficazmente.
Arquitectura: Por qué 671B Parámetros No Significa un Costo de 671B
DeepSeek R1 utiliza una arquitectura Mixture of Experts (MoE):
- 671 mil millones de parámetros totales
- 37 mil millones activados por pasada hacia adelante
- Construido sobre la base DeepSeek-V3-Base
- Ventana de contexto de 128K tokens
El diseño MoE significa que R1 tiene la capacidad de conocimiento de un modelo de 671B pero el costo de inferencia de un modelo de ~37B. Cada token de entrada activa solo un subconjunto de redes "expertas", manteniendo los requerimientos computacionales manejables.
Para comparar: ejecutar un modelo denso de 671B requeriría ~1.3TB de memoria. La arquitectura MoE de R1 reduce esto a ~336GB con cuantización Q4, haciéndolo ejecutable en hardware de consumo de alta gama (Mac Studio M3/M5 Ultra con 512GB).
Rendimiento en Benchmarks
Matemáticas
| Benchmark | DeepSeek R1 | OpenAI o1 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| AIME 2024 | 79.8% | 83.3% | ~65% |
| MATH-500 | 97.3% | 96.4% | ~90% |
| Codeforces Elo | 2,029 | 1,891 | ~1,600 |
R1 iguala o supera a o1 en la mayoría de benchmarks matemáticos. La puntuación de Codeforces de 2,029 lo sitúa en el rango de "Candidate Master", competitivo con programadores humanos fuertes.
Programación
R1 es fuerte en programación algorítmica (programación competitiva, demostraciones matemáticas) pero menos optimizado para tareas de ingeniería de software (refactorización de múltiples archivos, diseño de API). En SWE-Bench Verified, Claude Sonnet 4.6 (72.7%) supera significativamente a R1.
Usa R1 para implementación de algoritmos y código matemático. Usa Claude o GPT-5 para ingeniería de software general.
Razonamiento
El razonamiento en cadena de pensamiento de R1 es transparente e inspeccionable. A diferencia de modelos cerrados donde el razonamiento ocurre en una fase oculta de "pensamiento", las trazas de razonamiento de R1 son parte de la salida. Esto lo hace valioso para:
- Depurar errores de razonamiento (puedes ver dónde falló el modelo)
- Aplicaciones educativas (los estudiantes pueden seguir el proceso de razonamiento)
- Investigación (analizar cómo los LLM abordan problemas)
Innovación en Entrenamiento: RL Puro Sin Etiquetas Humanas
El enfoque de entrenamiento de R1 fue su contribución más significativa al campo.
Enfoque tradicional: recopilar ejemplos de razonamiento etiquetados por humanos y luego ajustar el modelo para imitarlos.
Enfoque de DeepSeek: entrenar mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala sin datos supervisados de razonamiento. El modelo (DeepSeek-R1-Zero) desarrolló auto-verificación, reflexión y razonamiento en cadena larga solo a través de RL.
La implicación práctica: R1 demostró que las capacidades de razonamiento pueden surgir del entrenamiento RL sin costosas anotaciones humanas. Esto abrió la puerta para que otros laboratorios entrenen modelos de razonamiento de forma más eficiente.
El modelo final R1 usa un pipeline de dos etapas:
- Etapas RL para desarrollar patrones de razonamiento
- Etapas SFT (fine-tuning supervisado) para mejorar la calidad de salida y reducir problemas como repetición y mezcla de idiomas
Uso Práctico
Cuándo Usar R1
- Demostraciones y derivaciones matemáticas
- Problemas de programación competitiva
- Diseño y optimización de algoritmos
- Análisis de datos que requieren razonamiento paso a paso
- Tareas de investigación donde importa el razonamiento transparente
- Aplicaciones con presupuesto limitado que necesitan capacidad de razonamiento
Cuándo No Usar R1
- Ingeniería de software general (usar Claude Sonnet 4.6)
- Escritura creativa (usar Claude o GPT-5)
- Preguntas rápidas donde el costo del razonamiento no es necesario (usar GPT-4.1-mini)
- Generación de código UI/frontend (R1 es más débil aquí)
- Tareas que requieren información actualizada (los datos de entrenamiento de R1 tienen un corte)
Optimización del Uso de R1
Las trazas de razonamiento de R1 pueden ser extensas. Un problema matemático simple puede generar más de 500 tokens de cadena de pensamiento antes de la respuesta final. Consejos para manejar esto:
- Configura
max_tokensadecuadamente. Las salidas de R1 pueden ser 3-5 veces más largas que modelos sin razonamiento para la misma tarea. - Analiza la respuesta final. R1 normalmente presenta su conclusión en un formato claro después de la traza de razonamiento.
- Usa versiones destiladas para tareas más simples. DeepSeek ofrece R1 destilado en 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B y 70B parámetros. Las versiones de 32B y 70B conservan la mayoría de la capacidad de razonamiento a un costo mucho menor.
Comparación de Precios
| Modelo | Entrada / 1M | Salida / 1M | Capacidad de razonamiento |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | $0.55 | $2.19 | Fuerte (79.8% AIME) |
| OpenAI o3 | $2.00 | $8.00 | Fuerte (~83% AIME) |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | Bueno (~65% AIME) |
| OpenAI o4-mini | $1.10 | $4.40 | Bueno (optimizado para velocidad) |
R1 es 4 veces más barato que o3 en entrada y 4 veces más barato en salida. Para cargas de trabajo donde la calidad del razonamiento es comparable (matemáticas, algoritmos), R1 ofrece ahorros significativos.
Ecosistema de Código Abierto
R1 está bajo licencia MIT. Puedes:
- Usarlo comercialmente sin restricciones
- Afinarlo con tus propios datos
- Destilarlo para entrenar modelos más pequeños
- Ejecutarlo localmente (requiere ~336GB RAM en Q4 para el modelo completo)
- Desplegarlo en tu propia infraestructura
Versiones destiladas disponibles:
| Versión | Parámetros | Uso |
|---|---|---|
| R1-Distill-Qwen-1.5B | 1.5B | Dispositivos edge, móviles |
| R1-Distill-Qwen-7B | 7B | Desarrollo local, pruebas |
| R1-Distill-Llama-8B | 8B | Desarrollo local |
| R1-Distill-Qwen-14B | 14B | Producción (razonamiento ligero) |
| R1-Distill-Qwen-32B | 32B | Producción (razonamiento fuerte) |
| R1-Distill-Llama-70B | 70B | Producción (capacidad casi completa) |
La versión destilada de 32B es el punto óptimo para la mayoría de despliegues en producción: razonamiento fuerte a una fracción del costo del modelo completo.
Primeros Pasos
Vía API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-lemon-xxx",
base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1",
messages=[{
"role": "user",
"content": "Demuestra que la suma de los primeros n números impares es igual a n²."
}],
max_tokens=4096 # Las trazas de razonamiento de R1 pueden ser largas
)
print(response.choices[0].message.content)
Ejecución Local
# Vía Ollama (requiere ~336GB RAM para el modelo completo)
ollama pull deepseek-r1:671b-q4
# O usa la versión destilada 32B (requiere ~20GB RAM)
ollama pull deepseek-r1:32b
Qué Sigue: DeepSeek V3 y Más Allá
DeepSeek V3 (el sucesor sin razonamiento) ya ha sido lanzado con capacidades generales mejoradas. El equipo de DeepSeek continúa empujando los límites de lo que los modelos de código abierto pueden lograr.
Para tareas de razonamiento, R1 sigue siendo la mejor opción de código abierto. Para tareas generales, DeepSeek V3 a $0.28/$0.42 por 1M de tokens es uno de los modelos más rentables disponibles.
Ambos son accesibles a través de LemonData con una sola clave API. $1 de crédito gratis al registrarte.
Benchmarks a febrero de 2026. Pesos de DeepSeek R1 disponibles en huggingface.co/deepseek-ai.