La compañía china de inteligencia artificial DeepSeek vuelve a situarse en el centro del debate tecnológico global. Tras meses de relativa calma, ha lanzado dos nuevos modelos V3.2 y V3.2-Speciale que han sorprendido a la industria por su rendimiento, su transparencia técnica y su agresiva estructura de costes.
Según las primeras evaluaciones divulgadas por la propia startup y medios tecnológicos internacionales, ambos modelos compiten directamente con GPT-5 de OpenAI y Gemini 3 Pro de Google, superándolos en varias pruebas clave de razonamiento, matemáticas y programación.
Qué aportan V3.2 y V3.2-Speciale
V3.2: el nuevo modelo base: DeepSeek ha actualizado su infraestructura para que V3.2 sea el modelo predeterminado. Está optimizado para: tareas de razonamiento avanzado,conversaciones de gran longitud,aplicaciones de IA autónomas, y análisis estructurado de documentos.
La Razón subraya que, como en versiones anteriores, la compañía mantiene un enfoque de alto rendimiento con costes muy reducidos, lo que vuelve a tensionar al mercado occidental.
V3.2-Speciale: un rival directo para GPT-5: El modelo más llamativo es V3.2-Speciale, un razonador de nueva generación que integra un “modo pensamiento” similar al utilizado en versiones avanzadas de GPT-5, según explica Business Insider España.
La compañía afirma resultados destacados en competiciones académicas:
- Medallas de oro en IMO, IOI, CMO y finales mundiales de ICPC.
- Superación de GPT-5 High y Gemini 3 Pro en pruebas como AIME, CodeForces y HMMT.
- En la prueba Humanity’s Last Exam, quedó por detrás de Gemini 3 Pro, pero por encima de GPT-5.
Xataka destaca que DeepSeek “ha lanzado su nuevo modelo razonador gratis”, lo que ha disparado su visibilidad global en cuestión de días.
Sparse Attention: el arma técnica que reduce costes un 90%
Una de las claves del rendimiento de los nuevos modelos es la implementación de sparse attention, una técnica que permite al sistema procesar solo las partes relevantes del texto en lugar de analizarlo de manera densa.
Los beneficios concretos incluyen:
- Procesar documentos de 100.000 palabras 10 veces más barato que con arquitecturas tradicionales.
- Capacidad de generar respuestas de 23.000 a 45.000 tokens por problema en tareas avanzadas.
- Una estructura de costes rompedora:
Speciale: 0,40 $/M tokens
GPT-5: ~10 $/M tokens
Gemini Pro: ~12 $/M tokens
Según La Razón, DeepSeek “vuelve a hacer que China se coma a EE.UU.” en la carrera por el rendimiento y los costes de computación.
Un proceso de entrenamiento inusualmente transparente
DeepSeek ha hecho público un nivel de detalle poco frecuente en la industria:
- 2.000 pasos de entrenamiento en 1.800 entornos simulados.
- 85.000 instrucciones complejas de matemáticas, SQL y programación.
- Una arquitectura modular en dos fases:
Modelo indexador, que identifica las partes esenciales.
Modo sparse, que ejecuta la tarea sobre la selección relevante.
Esta apertura técnica destacada por medios como 20 Minutos busca que otros laboratorios puedan replicar el proceso, una estrategia de “open research” que marca distancia respecto a OpenAI o Google.
Disponibilidad y modelo de acceso
- DeepSeek V3.2 está disponible vía API.
- V3.2-Speciale se puede usar hasta el 15 de diciembre a través de un endpoint temporal mientras la compañía recoge feedback.
Una amenaza real para el dominio tecnológico occidental
La combinación de:alto rendimiento,coste extraordinariamente bajo,transparencia técnica,y acceso gratuito inicial,ha provocado que medios de referencia europeos destaquen que DeepSeek está “plantando cara de verdad a GPT-5”, en palabras de Business Insider España.
Si esta estrategia se mantiene, China podría consolidarse como la alternativa más competitiva en la IA de propósito general, especialmente en escenarios donde el coste por token es determinante.
