DeepSeek R1

Qué hace bien

Es un modelo de razonamiento: antes de darte la respuesta, desarrolla el problema por dentro. Eso cambia el resultado en todo lo que tenga varios pasos encadenados —un cálculo con etapas, una comparación con condiciones, un texto legal donde el orden de las cláusulas altera lo que dice.

La diferencia con un modelo normal no está en saber más. Está en que uno responde con lo primero que le sale y este se corrige a medio camino.

También se le nota en los errores del planteamiento. Si le das un problema mal formulado, es más probable que te diga que está mal formulado en lugar de resolverte una versión inventada.

Dónde se queda corto

64.000 tokens de contexto, unas 47.000 palabras. Solo los traductores de Tencent tienen menos, y son especialistas hechos para textos cortos; entre los modelos de uso general este es el más apretado, y por mucho: los otros tres de su sección tienen cuatro veces más sitio o más. Un informe largo no le cabe.

Tarda. Ese desarrollo interno se paga en segundos de espera, y en una pregunta sencilla la espera no compra nada.

Y está en la franja cara, con el añadido de que un modelo que razona genera bastantes más tokens de salida que uno que no: la factura no la marca el precio unitario, la marca cuánto acaba escribiendo.

Cuándo elegirlo

• Cálculos con varias etapas.
• Problemas de lógica, condiciones encadenadas, casos límite.
• Cuando ya has preguntado a un modelo normal y la respuesta no te cuadra.
• Revisar un razonamiento ajeno y buscarle el fallo.

Cuándo no

• Para redactar, resumir o contestar correos: DeepSeek V3, de la misma casa, mucho más barato y con más sitio.
• Si el documento no cabe en 47.000 palabras: Kimi K2 Thinking, que también razona y tiene cuatro veces más contexto.

Es el modelo al que se recurre, no el que se deja puesto. Usado así compensa lo que cuesta; usado para todo, se nota en la factura sin notarse en el resultado.