En el paisaje en rápida evolución de la inteligencia artificial, el acceso a poderosos modelos de IA ha estado tradicionalmente limitado por barreras de costo y requisitos técnicos significativos. DeepSeek AI, un modelo de lenguaje de vanguardia desarrollado por la compañía china de IA DeepSeek, ha surgido como un cambio de juego en este espacio. Con un rendimiento comparable a modelos propietarios como los ofrecidos por OpenAI, el enfoque de código abierto de DeepSeek ha democratizado el acceso a capacidades avanzadas de IA. Esta guía completa te llevará a través de varios métodos para usar DeepSeek AI completamente gratis, empoderándote para aprovechar esta tecnología sin limitaciones financieras.
DeepSeek AI es una colección de modelos de lenguaje grande (LLMs) que ha ganado una atención significativa en la comunidad de IA por sus impresionantes capacidades en razonamiento, matemáticas, codificación y tareas de conocimiento general. Lo que distingue a DeepSeek no es solo su rendimiento, sino su accesibilidad: la empresa ha puesto varias versiones de sus modelos como ofertas de código abierto, permitiendo a investigadores, desarrolladores y entusiastas utilizarlos sin los costos prohibitivos asociados con muchos servicios comerciales de IA.
La familia de modelos de DeepSeek incluye:
Estos modelos han mostrado un rendimiento notable en benchmarks, con algunas versiones alcanzando o igualando las capacidades de modelos propietarios mucho más costosos de importantes empresas de IA.
Antes de adentrarnos en enfoques más técnicos, exploremos la manera más fácil de acceder a los modelos de DeepSeek sin ningún tipo de configuración o conocimiento técnico: Anakin AI.
Anakin AI es una plataforma de IA todo en uno que ofrece acceso gratuito a una amplia gama de potentes modelos de IA, incluyendo DeepSeek. Esta plataforma fácil de usar te permite comenzar a utilizar inmediatamente las capacidades de DeepSeek sin descargar nada ni configurar entornos complejos.
Anakin AI ofrece varias ventajas para acceder a DeepSeek:
Con Anakin AI, puedes experimentar las capacidades de DeepSeek para tareas como responder preguntas, generación de contenido, asistencia en codificación y resolución de problemas sin preocuparte por requisitos de hardware o configuraciones técnicas.
Para aquellos que prefieren ejecutar modelos de IA localmente en su propio hardware para aumentar la privacidad, el control y posiblemente un rendimiento mayor, Ollama proporciona una excelente solución para desplegar modelos de DeepSeek en tu propia computadora.
Los requisitos de hardware varían según qué versión de DeepSeek planeas usar:
Instala Ollama:
curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | shDescarga y Ejecuta DeepSeek: Elige el tamaño de modelo apropiado según tus capacidades de hardware:
# Para sistemas de nivel de entrada (versión 1.5B)
ollama run deepseek-r1:1.5b
# Para sistemas de gama media (versión 7B)
ollama run deepseek-r1:7b
# Para mejores sistemas (versión 8B basada en Llama)
ollama run deepseek-r1:8b
# Para sistemas de alto rendimiento (versión 14B)
ollama run deepseek-r1:14b
Interactuando con el Modelo: Una vez que el modelo esté cargado, verás un símbolo del sistema donde puedes comenzar a hacer preguntas o dar indicaciones:
>>> ¿Cuál es la importancia de la computación cuántica?
Gestionando Tus Modelos:
ollama listollama rm deepseek-r1:7bollama show deepseek-r1Mientras que Ollama proporciona una interfaz de línea de comandos por defecto, puedes mejorar tu experiencia con una interfaz gráfica de usuario. Las opciones populares incluyen:
Para instalar Open WebUI, por ejemplo, puedes usar Docker:
docker run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:latest
Luego accede a ella en http://localhost:3000 en tu navegador.
Si no tienes el hardware necesario para ejecutar DeepSeek localmente pero aún deseas tener control directo sobre el modelo, varias plataformas en la nube ofrecen opciones gratuitas o de bajo costo para desplegar modelos de DeepSeek:
Crea un nuevo cuaderno de Google Colab
Instala los paquetes necesarios:
!pip install transformers torch accelerate
Carga y usa DeepSeek:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "deepseek-ai/deepseek-r1-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
# Generar texto
inputs = tokenizer("Escribe un poema sobre inteligencia artificial", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Una de las aplicaciones más poderosas de DeepSeek es construir sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que pueden hacer referencia a bases de conocimiento específicas. Aquí hay un enfoque simplificado para crear un sistema RAG gratuito con DeepSeek:
Instala los paquetes necesarios:
pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official
Configura el procesamiento de documentos:
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# Cargar documento
loader = PyPDFLoader("tu_documento.pdf")
data = loader.load()
# Dividir en fragmentos
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(data)
Crea incorporaciones y configura el almacenamiento de vectores:
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
# Usar modelo de incorporación gratuito
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
# Crear almacenamiento de vectores
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
Configura DeepSeek con el servicio gratuito de NVIDIA NIM:
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA
# Obtén una clave API gratuita de NVIDIA NIM
llm = ChatNVIDIA(
model="deepseek-ai/deepseek-r1",
api_key="tu_clave_api_gratuita_de_nvidia_nim",
temperature=0.7
)
# Crear cadena RAG
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
# Consultar el sistema
result = qa_chain.invoke({"query": "¿Cuáles son los puntos clave en el documento?"})
print(result["result"])
Si prefieres usar DeepSeek a través de llamadas API sin configurar el modelo tú mismo, varias opciones ofrecen acceso gratuito o de bajo costo:
Para comenzar con NVIDIA NIM:
La comunidad de código abierto ha desarrollado numerosas herramientas gratuitas para mejorar tu experiencia con DeepSeek:
Si estás ejecutando DeepSeek localmente en hardware modesto, estas técnicas de optimización pueden ayudar:
DeepSeek representa un hito significativo en la democratización del acceso a poderosos modelos de IA. Al hacer que los modelos de lenguaje avanzados estén disponibles como ofertas de código abierto, DeepSeek ha permitido que individuos, investigadores y organizaciones aprovechen las capacidades de IA de última generación sin las barreras financieras que tradicionalmente han limitado el acceso.
Si bien ejecutar estos modelos localmente proporciona el mayor control y privacidad, plataformas como Anakin AI ofrecen el enfoque más amigable para experimentar las capacidades de DeepSeek de inmediato. La interfaz intuitiva de Anakin, combinada con su nivel gratuito y el acceso a múltiples modelos más allá de solo DeepSeek, lo convierte en un excelente punto de partida para cualquiera que busque explorar el potencial de esta tecnología.
Ya sea que elijas usar Anakin AI por su simplicidad, ejecutar DeepSeek localmente con Ollama para el máximo control, o aprovechar plataformas en la nube para escalabilidad, la democratización de la tecnología de IA a través de modelos de código abierto como DeepSeek está empoderando a una nueva generación de innovación y creatividad.
A medida que comienzas tu viaje con DeepSeek, recuerda que las aplicaciones de IA más poderosas a menudo provienen de combinar estos modelos con tus datos, problemas y conocimientos únicos. Las herramientas y métodos descritos en esta guía proporcionan solo el punto de partida: la verdadera magia proviene de lo que construyes con ellos.
