¿Cansado de pagar elevadas tarifas mensuales por modelos de IA avanzados? Conoce DeepSeek-R1, un modelo centrado en el razonamiento, gratuito y de código abierto, que ofrece un rendimiento similar al modelo o1 de OpenAI, valorado en 200 USD mensuales. En esta guía, aprenderás a instalar DeepSeek-R1 de forma local, sacarle partido para tareas de programación y matemáticas complejas, y ahorrarte cientos de dólares al mes.
Para los usuarios que les gusta el modo chat es tan sencillo como ir a https://chat.deepseek.com/ y hacer lo login con tu gmail o correo electrónico.
¿Por qué DeepSeek-R1 es tan especial?
DeepSeek-R1 no es un modelo cualquiera: se ha diseñado específicamente para tareas que requieren razonamiento profundo y capacidad de resolución de problemas lógicos. Gracias a un entrenamiento basado en aprendizaje por refuerzo (RL), ha logrado superar incluso a OpenAI-o1 en pruebas específicas, como la AIME 2024 de matemáticas, con un pass@1 de 79,8 %. Además, el hecho de que sea gratuito, de código abierto y pueda ejecutarse localmente hace que sea especialmente atractivo para quienes desean mantener sus datos en privado y evitar gastos en la nube.
Dos tecnologías unidas para hacer magia: Ollama y DeepSeek-R1
Lo primero que debes saber es que se combinan dos piezas tecnológicas para crear esta “magia” de la IA:
- Ollama, una plataforma de código abierto que “reserva un espacio” en tu equipo para ejecutar modelos de IA sin necesidad de depender de servidores remotos. Con esto, tus datos se quedan justo donde deben estar: contigo.
- DeepSeek R1, que cuenta con 671 mil millones de parámetros y es capaz de resolver desde cálculos matemáticos complejos hasta tomar decisiones en tiempo real.
DeepSeek-R1 incluye varios modelos escalonados (1,5 B, 7 B, 13 B, 33 B, 70 B y la versión completa de 671 B). Cada uno exige diferentes requisitos de hardware:
- Modelos de 7 B: 8 GB de RAM son suficientes.
- Modelos de 13 B: se recomiendan al menos 16 GB de RAM.
- Modelos de 33 B: necesitan un mínimo de 32 GB de RAM.
De acuerdo con el paper de DeepSeek, el coste de procesar DeepSeek-R1 ronda los ₹684 por millón de tokens, mientras que OpenAI-o1 asciende a cerca de ₹1,281 por millón de tokens de entrada y hasta ₹5,130 por millón de tokens de salida. Gracias a Ollama, no requerirás suscripciones a la nube ni gastos recurrentes: solo necesitas el poder de cómputo de tu propio ordenador.
Configurando Ollama en tu equipo
Para poder ejecutar DeepSeek-R1 localmente, primero debemos instalar Ollama. A continuación verás cómo hacerlo en Windows y macOS.
Ollama en Windows
- Visita la página oficial de Ollama y descarga el instalador para Windows.
- Haz doble clic en el archivo descargado y sigue las indicaciones. Se recomienda tener al menos 4 GB de espacio libre en el disco.
- Una vez finalizada la instalación, abre la línea de comandos (Command Prompt) e ingresa:
$env:OLLAMA_DEBUG="1" & "ollama app.exe" - En cuanto a la ubicación de datos y registros:
%LOCALAPPDATA%\Ollama: aquí se guardan tus registros y actualizaciones.%LOCALAPPDATA%\Programmes\Ollama: en esta carpeta se encuentran los archivos binarios.%HOMEPATH%\.ollama: aquí se instalan los modelos y configuraciones de Ollama.
Ollama en macOS
- Descarga Ollama desde la página oficial o, si prefieres, usa Homebrew (necesitas macOS 11 Big Sur o posterior).
- Abre la terminal y escribe:
brew install ollama - Listo. Tendrás Ollama instalado y disponible para correr modelos de IA localmente.
Primeros pasos con DeepSeek-R1 en tu máquina
Cuando Ollama ya esté instalado, podrás probar DeepSeek-R1 con un solo comando. Por ejemplo, para ejecutar el modelo de 8 B parámetros (ideal para empezar):
ollama run deepseek-r1:8b
El sistema descargará automáticamente los archivos necesarios y pondrá en marcha el modelo en tu ordenador. Recuerda que mientras más grande sea el número de parámetros, mayor será la demanda de recursos (especialmente GPU y RAM). Lo ideal es empezar con modelos pequeños hasta que te sientas cómodo y verifiques que tu hardware puede manejarlos.
¿Quieres personalizar la experiencia?
Puedes usar herramientas de interfaz gráfica, como Chatbox, para modificar la presentación y controlar la interacción con el modelo. Solo debes seleccionar Ollama y establecer http://127.0.0.1:11434 como tu “API Host”. Sin licencias, sin suscripciones y sin coste adicional.
¿Por qué DeepSeek-R1 puede ahorrarte dinero?
OpenAI-o1 ofrece un rendimiento impresionante, pero a un costo mensual fijo que puede rondar los 200 USD, más las tarifas de uso por tokens procesados. DeepSeek-R1, en cambio, no cobra cuotas y te permite operar completamente en local. Incluso si optaras por usar la API de DeepSeek (alojada en la nube), sus costes son mucho más bajos que los de OpenAI-o1 (aproximadamente un 96,4 % menos).
Por otro lado, si decides instalar DeepSeek-R1 localmente, toda tu interacción con el modelo permanecerá en tu equipo. Esto es muy valioso para empresas con requisitos estrictos de privacidad o para desarrolladores que, sencillamente, no quieran exponer datos confidenciales en la nube.
Aplicaciones y ventajas de DeepSeek-R1
- Resolución de problemas matemáticos: DeepSeek-R1 ha mostrado un desempeño superior en diversas pruebas de razonamiento matemático y lógica.
- Generación y corrección de código: Su capacidad para entender y producir código en múltiples lenguajes es comparable a la de modelos comerciales de alta gama.
- Razonamiento complejo y toma de decisiones: La estructura de aprendizaje por refuerzo puro (sin grandes conjuntos de datos etiquetados) posibilita que el modelo desarrolle “cadena de pensamiento” avanzada.
- Licencia MIT: Al ser de código abierto y contar con la licencia MIT, dispones de la libertad de modificar, integrar o extender el modelo en tus proyectos personales o comerciales sin restricciones legales onerosas.
Ejemplo práctico: crear un juego de la serpiente (Snake Game)
Con DeepSeek-R1 corriendo en Ollama, puedes pedirle que genere un juego de la serpiente en Python. El modelo no solo te proporcionará el código base, sino que también explicará los pasos lógicos que llevó a cabo. Según pruebas de la comunidad, la versión de 7 B parámetros puede tardar unos minutos en procesar una solicitud grande, pero el resultado suele ser muy completo y, lo más importante, totalmente privado.
Integraciones en tus proyectos
- Despliegue local: Mediante Ollama, puedes hacer que DeepSeek-R1 funcione como si fuera un endpoint compatible con OpenAI. Esto te permite migrar con facilidad aplicaciones escritas para la API de OpenAI.
- API en la nube: Si prefieres no usar tu propio hardware o requieres escalabilidad para producción, DeepSeek ofrece su propia API oficial. Aun así, sus tarifas siguen siendo significativamente más bajas que las de OpenAI-o1.
import openai
# Ejemplo de uso local (Ollama)
client = openai.Client(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama")
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1:8b",
messages=[{"role": "user", "content": "Explica la seguridad en blockchain"}]
)
Sin miedo
DeepSeek-R1 se presenta como una solución sólida, flexible y centrada en la privacidad, especialmente indicada para quienes buscan minimizar costes y mantener el control total sobre sus datos. Gracias a la combinación con Ollama, la instalación y ejecución del modelo es relativamente sencilla en Windows o macOS, exigiendo únicamente que cuentes con la memoria suficiente para la versión de DeepSeek-R1 que elijas.
Si tu prioridad es el razonamiento complejo, la generación de código o la autonomía frente a servicios en la nube, DeepSeek-R1 es una alternativa más que interesante para sustituir (o complementar) a OpenAI-o1. Además, con licencia MIT y varias opciones de modelos distilados, podrás ajustar la solución a tus necesidades y bolsillo sin preocuparte por limitaciones o costes de uso.
La promesa de un modelo de razonamiento avanzado, gratuito y sin requisitos de infraestructura en la nube es un verdadero punto de inflexión en el panorama de la inteligencia artificial. ¿Listo para dar tus primeros pasos? Descarga Ollama, elige tu variante de DeepSeek-R1 y descubre por ti mismo el potencial de una IA abierta, potente y asequible. ¡El futuro de la IA podría estar corriendo ahora mismo, en tu propio ordenador!