Prueba Deepseek - Gemini

 

El Duelo de Gigantes: DeepSeek R1 vs Google Gemini 2.5 Pro - Una Comparativa Práctica en el Ecosistema IA de 2025

El panorama de la inteligencia artificial en 2025 se ha convertido en un campo de batalla fascinante donde modelos chinos como DeepSeek R1 compiten directamente con los gigantes tecnológicos occidentales. Después de mi experiencia práctica probando DeepSeek R1 localmente, es momento de analizar cómo se posiciona frente a la respuesta de Google: Gemini 2.5 Pro.

Mi Experiencia con DeepSeek R1: Más Allá de las Etiquetas <think>

En mi prueba inicial con DeepSeek R1, lo que más me llamó la atención fue su capacidad de razonamiento visible. Al pedirle que saludara a mis amigos en alemán, el modelo no solo entregó el resultado, sino que mostró todo su proceso de pensamiento encapsulado en etiquetas <think>...</think>. Esta transparencia en el razonamiento me recordó a mis años de estudiante, donde era obligatorio mostrar cada paso en materias como cálculo diferencial o ecuaciones diferenciales.

La instalación local fue sorprendentemente sencilla. Con apenas 4.9GB para la versión 8B, DeepSeek demostró ser eficiente en recursos, especialmente comparado con Llama3 (2GB), aunque esto último es engañoso ya que los modelos tienen capacidades diferentes.

Lo que Funcionó Bien en DeepSeek R1:

• Razonamiento matemático detallado: Cada operación mostraba el proceso completo
• Integración con VS Code: La extensión se configuró sin problemas usando generator-code
• API local con Ollama: Simplificó considerablemente el desarrollo
• Documentación automática de código: Una característica práctica para el desarrollo

Google Contraataca: Gemini 2.5 Pro - El Modelo "Pensante"

Google no se quedó atrás. Su respuesta llegó con Gemini 2.5 Pro, posicionándose como "nuestro modelo de IA más inteligente" y dominando el LMArena leaderboard por márgenes significativos. Pero, ¿qué hace diferente a Gemini 2.5 Pro?

Ventajas Técnicas de Gemini 2.5 Pro:

1. Contexto Masivo

• Ventana de contexto de 1M tokens (expandiéndose a 2M)
• DeepSeek R1 se limita a 128K tokens
• Esto significa que Gemini puede procesar documentos mucho más largos

2. Capacidades Multimodales

• Procesamiento de imágenes, voz y video
• DeepSeek R1 permanece limitado solo a texto
• Fundamental para aplicaciones modernas

3. Rendimiento Superior en Benchmarks

• Lidera en matemáticas y ciencias (GPQA, AIME 2025)
• 18.8% de puntuación state-of-the-art sin técnicas costosas de test-time

Comparativa Práctica: Casos de Uso Reales

Desarrollo de Código

DeepSeek R1 - Fortalezas:

• Excelente para razonamiento paso a paso
• Ideal para debugging complejo donde necesitas ver el proceso
• Perfecta integración con herramientas locales
• Costo prácticamente nulo en instalación local

Gemini 2.5 Pro - Fortalezas:

• Mejor rendimiento general en tareas de coding
• Capacidad para manejar proyectos más grandes (contexto extenso)
• Integración nativa con ecosistema Google Cloud
• Soporte multimodal para documentación visual

Ejemplo Práctico: Creando un Chat Bot Local

Basándome en mi experiencia con DeepSeek, aquí tienes un ejemplo práctico para implementar ambos modelos:

Configuración para DeepSeek R1 (Local)

javascript
// chat-deepseek.js
const express = require('express');
const axios = require('axios');
const app = express();

app.use(express.json());
app.use(express.static('public'));

// Configuración para Ollama + DeepSeek R1
const OLLAMA_API = 'http://localhost:11434/api/generate';
const MODEL_NAME = 'deepseek-r1:8b';

app.post('/api/chat', async (req, res) => {
    try {
        const { message } = req.body;
        
        const response = await axios.post(OLLAMA_API, {
            model: MODEL_NAME,
            prompt: message,
            stream: false,
            options: {
                temperature: 0.7,
                top_p: 0.9
            }
        });

        // DeepSeek muestra el razonamiento en <think> tags
        const aiResponse = response.data.response;
        const thinkingProcess = extractThinking(aiResponse);
        const finalAnswer = removeThinkingtags(aiResponse);

        res.json({
            answer: finalAnswer,
            reasoning: thinkingProcess,
            model: 'DeepSeek R1 8B'
        });
    } catch (error) {
        res.status(500).json({ error: 'Error con DeepSeek local' });
    }
});

function extractThinking(text) {
    const thinkMatch = text.match(/<think>(.*?)<\/think>/s);
    return thinkMatch ? thinkMatch[1].trim() : '';
}

function removeThinkingtags(text) {
    return text.replace(/<think>.*?<\/think>/s, '').trim();
}

app.listen(3000, () => {
    console.log('Chat con DeepSeek R1 ejecutándose en puerto 3000');
});

Configuración para Gemini 2.5 Pro (API)

javascript
// chat-gemini.js
const express = require('express');
const { GoogleGenerativeAI } = require('@google/generative-ai');
const app = express();

app.use(express.json());
app.use(express.static('public'));

// Configuración para Gemini 2.5 Pro
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.5-pro" });

app.post('/api/chat', async (req, res) => {
    try {
        const { message, image } = req.body;
        
        let prompt = message;
        let parts = [{ text: prompt }];
        
        // Gemini soporta multimodal
        if (image) {
            parts.push({
                inlineData: {
                    mimeType: "image/jpeg",
                    data: image
                }
            });
        }

        const result = await model.generateContent(parts);
        const response = await result.response;
        const text = response.text();

        res.json({
            answer: text,
            model: 'Gemini 2.5 Pro',
            multimodal: !!image,
            contextWindow: '1M tokens'
        });
    } catch (error) {
        res.status(500).json({ error: 'Error con Gemini API' });
    }
});

app.listen(3001, () => {
    console.log('Chat con Gemini 2.5 Pro ejecutándose en puerto 3001');
});

Frontend Unificado

html
<!DOCTYPE html>
<html lang="es">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Comparativa DeepSeek vs Gemini</title>
    <style>
        * {
            margin: 0;
            padding: 0;
            box-sizing: border-box;
        }
        
        body {
            font-family: 'Segoe UI', system-ui, sans-serif;
            background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
            min-height: 100vh;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
        }
        
        .container {
            background: rgba(255, 255, 255, 0.95);
            border-radius: 20px;
            padding: 2rem;
            box-shadow: 0 20px 40px rgba(0,0,0,0.1);
            max-width: 800px;
            width: 90%;
        }
        
        .header {
            text-align: center;
            margin-bottom: 2rem;
        }
        
        .header h1 {
            color: #333;
            margin-bottom: 0.5rem;
            font-size: 2.5rem;
        }
        
        .header p {
            color: #666;
            font-size: 1.1rem;
        }
        
        .chat-container {
            display: grid;
            grid-template-columns: 1fr 1fr;
            gap: 2rem;
            margin-bottom: 2rem;
        }
        
        .chat-panel {
            border: 2px solid #e0e0e0;
            border-radius: 15px;
            padding: 1.5rem;
            background: #fafafa;
        }
        
        .chat-panel h3 {
            color: #333;
            margin-bottom: 1rem;
            display: flex;
            align-items: center;
            gap: 0.5rem;
        }
        
        .model-badge {
            padding: 0.3rem 0.8rem;
            border-radius: 20px;
            font-size: 0.8rem;
            font-weight: bold;
        }
        
        .deepseek { background: #ff6b35; color: white; }
        .gemini { background: #4285f4; color: white; }
        
        .chat-messages {
            height: 300px;
            overflow-y: auto;
            border: 1px solid #ddd;
            border-radius: 10px;
            padding: 1rem;
            margin-bottom: 1rem;
            background: white;
        }
        
        .message {
            margin-bottom: 1rem;
            padding: 0.8rem;
            border-radius: 10px;
        }
        
        .user-message {
            background: #e3f2fd;
            margin-left: 2rem;
        }
        
        .ai-message {
            background: #f5f5f5;
            margin-right: 2rem;
        }
        
        .thinking-process {
            background: #fff3cd;
            border: 1px solid #ffeaa7;
            border-radius: 8px;
            padding: 0.8rem;
            margin-top: 0.5rem;
            font-size: 0.9rem;
            font-style: italic;
        }
        
        .input-section {
            grid-column: 1 / -1;
            display: flex;
            gap: 1rem;
            align-items: center;
        }
        
        #messageInput {
            flex: 1;
            padding: 1rem;
            border: 2px solid #ddd;
            border-radius: 25px;
            font-size: 1rem;
            outline: none;
            transition: border-color 0.3s;
        }
        
        #messageInput:focus {
            border-color: #4285f4;
        }
        
        .send-btn {
            padding: 1rem 2rem;
            background: linear-gradient(45deg, #667eea, #764ba2);
            color: white;
            border: none;
            border-radius: 25px;
            cursor: pointer;
            font-weight: bold;
            transition: transform 0.2s;
        }
        
        .send-btn:hover {
            transform: translateY(-2px);
        }
        
        .comparison-stats {
            background: #f8f9fa;
            border-radius: 15px;
            padding: 1.5rem;
            margin-top: 2rem;
        }
        
        .stats-grid {
            display: grid;
            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(200px, 1fr));
            gap: 1rem;
        }
        
        .stat-card {
            background: white;
            padding: 1rem;
            border-radius: 10px;
            text-align: center;
            box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1);
        }
        
        @media (max-width: 768px) {
            .chat-container {
                grid-template-columns: 1fr;
            }
            
            .header h1 {
                font-size: 2rem;
            }
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="header">
            <h1>🤖 DeepSeek vs Gemini</h1>
            <p>Comparativa en tiempo real de modelos de IA</p>
        </div>
        
        <div class="chat-container">
            <div class="chat-panel">
                <h3>
                    DeepSeek R1 
                    <span class="model-badge deepseek">Local</span>
                </h3>
                <div class="chat-messages" id="deepseek-messages"></div>
            </div>
            
            <div class="chat-panel">
                <h3>
                    Gemini 2.5 Pro 
                    <span class="model-badge gemini">API</span>
                </h3>
                <div class="chat-messages" id="gemini-messages"></div>
            </div>
            
            <div class="input-section">
                <input type="text" id="messageInput" placeholder="Escribe tu pregunta para ambos modelos...">
                <button class="send-btn" onclick="sendToAll()">Enviar a Ambos</button>
            </div>
        </div>
        
        <div class="comparison-stats">
            <h3 style="text-align: center; margin-bottom: 1rem;">📊 Estadísticas Comparativas</h3>
            <div class="stats-grid">
                <div class="stat-card">
                    <h4>DeepSeek R1</h4>
                    <p><strong>Contexto:</strong> 128K tokens</p>
                    <p><strong>Costo:</strong> Gratis (local)</p>
                    <p><strong>Fortaleza:</strong> Razonamiento visible</p>
                </div>
                <div class="stat-card">
                    <h4>Gemini 2.5 Pro</h4>
                    <p><strong>Contexto:</strong> 1M tokens</p>
                    <p><strong>Costo:</strong> API paga</p>
                    <p><strong>Fortaleza:</strong> Multimodal</p>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>

    <script>
        async function sendToDeepSeek(message) {
            try {
                const response = await fetch('/api/chat', {
                    method: 'POST',
                    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
                    body: JSON.stringify({ message })
                });
                return await response.json();
            } catch (error) {
                return { error: 'Error conectando con DeepSeek local' };
            }
        }

        async function sendToGemini(message) {
            try {
                const response = await fetch('http://localhost:3001/api/chat', {
                    method: 'POST',
                    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
                    body: JSON.stringify({ message })
                });
                return await response.json();
            } catch (error) {
                return { error: 'Error conectando con Gemini API' };
            }
        }

        function addMessage(containerId, message, isUser = false, reasoning = null) {
            const container = document.getElementById(containerId);
            const messageDiv = document.createElement('div');
            messageDiv.className = `message ${isUser ? 'user-message' : 'ai-message'}`;
            
            let content = `<p>${message}</p>`;
            if (reasoning) {
                content += `<div class="thinking-process"><strong>Razonamiento:</strong><br>${reasoning}</div>`;
            }
            
            messageDiv.innerHTML = content;
            container.appendChild(messageDiv);
            container.scrollTop = container.scrollHeight;
        }

        async function sendToAll() {
            const input = document.getElementById('messageInput');
            const message = input.value.trim();
            
            if (!message) return;
            
            // Limpiar input
            input.value = '';
            
            // Mostrar mensaje del usuario en ambos paneles
            addMessage('deepseek-messages', message, true);
            addMessage('gemini-messages', message, true);
            
            // Enviar a ambos modelos en paralelo
            const [deepseekResponse, geminiResponse] = await Promise.all([
                sendToDeepSeek(message),
                sendToGemini(message)
            ]);
            
            // Mostrar respuestas
            if (deepseekResponse.error) {
                addMessage('deepseek-messages', deepseekResponse.error);
            } else {
                addMessage('deepseek-messages', deepseekResponse.answer, false, deepseekResponse.reasoning);
            }
            
            if (geminiResponse.error) {
                addMessage('gemini-messages', geminiResponse.error);
            } else {
                addMessage('gemini-messages', geminiResponse.answer);
            }
        }

        // Permitir envío con Enter
        document.getElementById('messageInput').addEventListener('keypress', function(e) {
            if (e.key === 'Enter') {
                sendToAll();
            }
        });
    </script>
</body>
</html>

Análisis de Costos: La Ecuación Económica

Una consideración crucial que emergió durante mis pruebas es el factor económico:

DeepSeek R1:

• Instalación local: Costo cero después de la configuración inicial
• Hardware mínimo: 8GB RAM recomendado para 8B model
• Sin límites de API: Uso ilimitado una vez instalado

Gemini 2.5 Pro:

• Modelo basado en API: Costo por token
• Sin hardware local requerido: Todo se ejecuta en servidores de Google
• Capacidades premium: Multimodalidad justifica el costo adicional

El Contexto Polémico: ¿Entrenamiento Cruzado?

Un aspecto interesante que ha surgido recientemente es la controversia sobre si DeepSeek R1 podría haber sido entrenado usando datos de Google Gemini. Los desarrolladores han notado que algunos patrones de razonamiento de DeepSeek "read like Gemini traces". Esta situación refleja la compleja dinámica competitiva en el ecosistema de IA actual.

Recomendaciones de Uso Según Escenario

Elige DeepSeek R1 si:

• Necesitas control total sobre tus datos (local)
• El presupuesto es limitado
• Requieres transparencia en el razonamiento
• Trabajas principalmente con texto
• Te interesa experimentar sin restricciones de API

Elige Gemini 2.5 Pro si:

• Necesitas capacidades multimodales
• Manejas documentos extensos (contexto largo)
• El rendimiento superior justifica el costo
• Requieres integración con ecosistema Google
• Buscas el estado del arte en benchmarks

Mirando al Futuro: El Ecosistema IA en Evolución

La competencia entre modelos como DeepSeek R1 y Gemini 2.5 Pro está democratizando el acceso a IA avanzada. Gemini 2.5 Pro lidera en rendimiento general, pero DeepSeek ofrece una alternativa viable y transparente.

Esta dualidad me recuerda a los primeros días de la computación personal, cuando teníamos que elegir entre potencia y accesibilidad. Hoy, afortunadamente, podemos tener ambos modelos trabajando en paralelo, como demuestra el ejemplo práctico anterior.

Conclusión: No Es Una Batalla, Es Una Evolución

Después de probar extensivamente ambos modelos, mi conclusión es que no estamos ante una competencia de suma cero. DeepSeek R1 y Gemini 2.5 Pro representan filosofías diferentes pero complementarias:

• DeepSeek R1: Democratización, transparencia y control local
• Gemini 2.5 Pro: Rendimiento superior, capacidades avanzadas y integración empresarial

La verdadera victoria es para nosotros, los desarrolladores y entusiastas de la IA, que ahora tenemos acceso a herramientas de clase mundial para explorar, crear y innovar.

Como mencioné al inicio, desde 2022 hemos vivido un boom increíble en IA. Los trabajos preliminares de IBM con Watson y los asistentes como Siri fueron solo el preludio. Ahora, con lenguajes como LISP, IPL, Ada, y herramientas modernas como las que hemos explorado, estamos escribiendo el futuro de la interacción humano-máquina.

El consejo que doy a mi comunidad es simple: experimenta con ambos. La configuración dual que presenté te permitirá evaluar cuál se adapta mejor a tus necesidades específicas, porque en el mundo de la IA de 2025, la versatilidad es tu mejor herramienta.

Jorge Mercado,

#JMCoach