Marketing publicitario
George Miloradovich
Investigador, redactor y entrevistador de casos prácticos
Febrero 20, 2025
.png)
.svg){kind=icon}
Imaginemos que forma parte de un equipo pequeño, tal vez en el área de marketing digital, comercio electrónico, SaaS o medios de comunicación. Su equipo desea automatizar las comunicaciones rutinarias, como las respuestas de atención al cliente. Ha probado OpenAI, pero los costos están aumentando y las respuestas no siempre son las adecuadas para la voz de su marca.
DeepSeek avanza con un razonamiento más preciso y un precio más bajo, como un socio que hace el trabajo sin problemas. ChatGPT es potente, pero el precio y la complejidad pueden hundir su presupuesto. Ahí es donde entra en juego el modelo de razonamiento de DeepSeek: un modelo robusto y asequible diseñado para ser asequible e inteligente.
A continuación, mostramos en qué aspectos el primer modelo de DeepSeek supera a OpenAI y en qué aspectos no. También mostramos cómo probar ambos modelos mediante la integración de los modelos en sus flujos de trabajo.
El razonamiento en IA es como tener un socio que puede resolver un problema contigo, paso a paso. El primer modelo de razonamiento de DeepSeek, el R1, maneja esto con su enfoque de cadena de pensamiento (CoT). En lugar de sacar conclusiones apresuradas, piensa en voz alta y divide tareas complejas, como depurar una aplicación SaaS o trazar un pronóstico de ventas de comercio electrónico, en partes manejables. Esto significa menos conjeturas y más momentos de “¡ajá!”.
DeepSeek-R1 se apoya en el aprendizaje por refuerzo (RL), algo así como enseñarle a un niño a andar en bicicleta. Se les permite tambalearse, adaptarse y, finalmente, aprender. A diferencia de los modelos de OpenAI como ChatGPT 4o, que a menudo dependen de un entrenamiento previo masivo y pueden dar la sensación de que están resolviendo su tarea con pura potencia, DeepSeek itera mediante prueba y error para refinar su lógica.
Obtiene un 84% en el punto de referencia MMLU-Pro para razonamiento y conocimiento (a la par de OpenAI o1 y muy por delante de o3-mini) y aborda tareas de codificación en Codeforces con una calificación de 2029, bastante cerca del 1 de o2061.
DeepSeek-R1 no solo calcula números, sino que entiende el contexto. Por ejemplo, su equipo de medios necesita un esquema de blog sobre las “10 principales tendencias de moda alienígena”. DeepSeek no se limitará a enumerar ideas genéricas, sino que utilizará giros creativos (como “bufandas tejidas con tentáculos”) porque piensa en el “por qué” detrás de cada paso, incluso incluyendo la frase del tipo “Espera, el usuario me quiere…”.
Al mismo tiempo, DeepSeek supera a todos los modelos de OpenAI en el benchmark Humanity's Last Exam (HLE), cuyo propósito es probar qué tan bien la IA resuelve problemas académicos. Con una tasa de éxito del 9.3 %, el modelo tiene un mejor desempeño que o3-mini y o1, que muestran un 8.7 % y un 7.7 %, respectivamente.
Por ejemplo, Ars Technica probado Este modelo se enfrentó a OpenAI y DeepSeek ganó en una tarea de narración, creando una historia sobre Abraham Lincoln inventando el baloncesto en 1864.
Aquí está la respuesta de DeepSeek:
Esto es lo que ha generado OpenAI o1:
Así es como el primer modelo de Deepseek supera a OpenAI: su respuesta es una versión absurda y caprichosa de una pregunta absurda. A los autores les encantó la parte sobre la invención de un deporte en el que los jugadores no saltan a las trincheras sino hacia la gloria, junto con la idea de una "13.ª enmienda" para mantener a los atletas libres de la tiranía del mal espíritu deportivo (lo que sea que eso signifique).
También merece crédito por mencionar al secretario de Lincoln, John Hay, cosa que o1 no ha hecho, y su conocido ataque de insomnio que aparentemente llevó a patentar una almohada neumática (sea lo que sea eso).
Esto podría significar varias cosas:
DeepSeek tiene sus desventajas. Por ejemplo, los dos modelos actuales de DeepSeek tienen una velocidad de salida lenta de 28 y 26 tokens por segundo. Es aproximadamente 6 veces más lento que o1-mini (uno de los modelos más rápidos de OpenAI) y el doble de lento que ChatGPT 4o. Cuando envías un mensaje, DeepSeek pasa mucho tiempo pensando incluso en una pregunta simple, por eso tarda tanto.
A diferencia de GPT 4o, una de las opciones más populares de OpenAI, este modelo puede autocorregirse durante su cadena de pensamiento y detectar sus propios fallos antes que usted. Por ejemplo, DeepSeek puede encontrar un error en la lógica de palabras clave y corregirlo mientras genera una respuesta, ahorrando así tiempo de procesamiento manual.
En general, es ideal para equipos pequeños que necesitan respuestas de calidad. El primer modelo de Deepseek supera a los modelos de OpenAI en muchos casos de uso, pero tendrás que dedicar más tiempo para obtener la respuesta. Al mismo tiempo, el modelo se puede usar de forma gratuita a través del lanzador oficial, mientras que su API es más barata.
DeepSeek-R1 se siente como un compañero de equipo que puede ofrecer resultados sin tener que pagar un alto precio. Es una herramienta que piensa junto a ti, aunque lentamente. Combínala con Latenode y esas respuestas inteligentes se convertirán en acciones instantáneas, como hacer que un correo electrónico responda automáticamente o redactar un tuit. Esto hará que el trabajo parezca menos tedioso y más como una victoria.
Los equipos pequeños son los primeros en sentir los altos costos. El modelo de razonamiento de DeepSeek (DeepSeek-R1) ofrece un salvavidas en este caso, superando a OpenAI en asequibilidad. Su API cuesta solo $0.55 por millón de tokens de entrada y $2.19 por millón de tokens de salida. Esto es económico para los equipos de comercio electrónico o SaaS que automatizan tareas. El modelo o1 de OpenAI, si bien es poderoso, tiene un precio más alto: $15 por millón de tokens de entrada y $60 por millón de tokens de salida.
El diseño eficiente de DeepSeek también reduce drásticamente la sobrecarga computacional, ya que utiliza un 20 % menos de energía que OpenAI para tareas similares, según los puntos de referencia de Ars Technica. Para los especialistas en marketing digital que realizan consultas de textos publicitarios o los equipos de medios que redactan contenido, esta eficiencia significa más por menos dinero: resultados de nivel experto sin afectar el bolsillo.
No se trata solo de números, sino de estrategia. DeepSeek parece un compañero inteligente que ofrece razonamiento experto a precios accesibles para empresas emergentes. Combínelo con la magia plug-and-play de Latenode y los sueños de automatización de su equipo se volverán asequibles, precisos y absolutamente inspiradores.
Entonces, ¿en qué aspectos supera el primer modelo de razonamiento de DeepSeek (DeepSeek-R1) a las opciones de OpenAI? En realidad, no es una batalla. Debes encontrar la opción adecuada en función de tus objetivos. El razonamiento preciso y paso a paso de DeepSeek es adecuado para tareas que requieren precisión, como equipos de comercio electrónico que optimizan el inventario o especialistas en medios que crean contenido.
OpenAI o1 destaca en tareas más amplias y de alto riesgo, supera a OpenAI en matemáticas, cálculos y manipulaciones numéricas (como analizar la cantidad de objetos específicos en un archivo) y también es mucho más rápido. Sin embargo, DeepSeek R1 supera a OpenAI en términos de eficiencia de costos. Por ejemplo, debido a una API más barata, el resultado de DeepSeek es 30 veces más económico que las respuestas del modelo o1.
Para los especialistas en marketing digital que publican artículos de SEO, la precisión y el bajo costo de DeepSeek son un aliado confiable: consume menos recursos, según Ars Technica, que reduce un 20 % el uso de recursos. Es ideal para presupuestos ajustados.
Entonces, ¿cuál es tu elección? DeepSeek parece un socio inteligente pero lento, mientras que OpenAI es una opción rápida para cuestiones como el análisis de datos. Con los precios flexibles de Latenode, puedes mezclar y combinar, lo que permite que tu equipo se concentre en la innovación, no en los costos.
DeepSeek no es perfecto, y eso está bien: sus errores son similares a los de los humanos. Por ejemplo, a veces puede malinterpretar la jerga de un nicho o complicar demasiado las respuestas con demasiadas metáforas, comparaciones y jerga. Sin embargo, esta profundidad alimenta la creatividad y genera textos publicitarios y artículos únicos. Es una compensación: potencial en bruto con una curva de aprendizaje.
Para los equipos de comercio electrónico, esto puede significar descripciones de productos ocasionales y extrañas, como sugerir "zapatillas luminosas" para una oferta de moda. Pero DeepSeek aprende rápido y se adapta después de solo 50 ejemplos. Es como un novato que tropieza pero crece, perfecto para equipos ágiles dispuestos a hacer ajustes.
Características de DeepSeek:
Las imperfecciones de DeepSeek parecen las peculiaridades entrañables de un amigo, no los obstáculos. Para los equipos de SaaS que automatizan el soporte, su mentalidad de crecimiento lo convierte en un socio confiable a largo plazo.
Latenode actúa como el vínculo vital que unifica DeepSeek con sus herramientas existentes y le permite comparar este modelo con ChatGPT. Ambas herramientas están disponibles en diferentes versiones a través de la integración directa plug-and-play, que no necesita conexión API ni credenciales de cuenta, pero también tiene un precio personalizado.
Para los equipos de comercio electrónico, por ejemplo, conecta las descripciones y clasificaciones de inventario de DeepSeek con Shopify, sincronizando los datos en tiempo real.
La fortaleza de esta plataforma es su flexibilidad, que permite a los especialistas en marketing digital vincular Google Analytics para que DeepSeek R1 o ChatGPT 4o analicen esos datos y luego envíen ideas de contenido a Trello. Sin necesidad de código, la interfaz de Latenode permite que incluso los no expertos en tecnología personalicen sus propias herramientas de automatización, lo que ahorra horas de tiempo. Es como tener un coordinador de confianza para que todo funcione sin problemas.
Para los equipos de SaaS que automatizan la incorporación, Latenode vincula el razonamiento y la creatividad de DeepSeek en sus respuestas con las nuevas actualizaciones de HubSpot CRM, lo que reduce el trabajo manual de saludar a los clientes cuando se presentan. O bien, los equipos de atención al cliente pueden automatizar el sistema de soporte, como en nuestro plantilla sobre un chatbot que conecta Intercom, Google Sheets y ChatGPT para retener información de contexto y responder a nuevos clientes.
Principales ventajas de Latenode:
La integración de Latenode transforma a DeepSeek y ChatGPT en una herramienta poderosa para su equipo, ya sea que esté optimizando campañas minoristas o programando publicaciones. Es una solución práctica y cálida que le permite concentrarse en las grandes ideas, no en los dolores de cabeza técnicos.
La automatización puede resultar abrumadora, pero DeepSeek ilumina el camino a seguir como un guía confiable. Sus poderes de razonamiento ayudan al comercio electrónico a predecir tendencias extravagantes, a los SaaS a optimizar el soporte y a los medios a crear historias audaces. ¿Sabías que una vez generó un formato de meme viral para una startup, comenzando con un juego de palabras aleatorio sobre gatos?
Sin embargo, te recomendamos que compares el modelo con sus competidores para ver si el primer modelo de Deepseek realmente supera a OpenAI en tu tarea o no. La habilidad de este modelo para la creatividad inesperada, combinada con su agilidad de aprendizaje, lo hace ideal para equipos pequeños. ¡Pruébalo en tu próximo proyecto en Latenode! Tu equipo podría descubrir una chispa que nunca esperaban.
¿Qué hace que el modelo de razonamiento inicial de DeepSeek sea diferente de los modelos OpenAI como ChatGPT?
El primer modelo de razonamiento de DeepSeek se destaca por su razonamiento en cadena de pensamiento (CoT), que le permite dividir los problemas en pasos lógicos en lugar de sacar conclusiones apresuradas. A diferencia de los modelos de OpenAI que dependen de un amplio entrenamiento previo, DeepSeek aprende de forma dinámica a través del aprendizaje de refuerzo, refinando su lógica con el tiempo. Es particularmente útil para equipos pequeños que necesitan una automatización precisa y rentable sin una sobrecarga informática excesiva.
¿Es DeepSeek mejor que OpenAI para la generación de contenido creativo?
Sí, en muchos casos. DeepSeek supera a los modelos de OpenAI en creatividad contextual, lo que lo convierte en una excelente opción para equipos de marketing digital, medios y comercio electrónico. Genera textos publicitarios únicos, esquemas de blogs e incluso narraciones con conocimientos contextuales profundos. Sin embargo, a veces puede sobreanalizar metáforas o malinterpretar jergas, lo que lo hace más adecuado para equipos que desean ajustar los resultados.
¿Cómo se compara el modelo de primer razonamiento de DeepSeek en términos de relación costo-eficiencia?
DeepSeek ofrece una API más económica que OpenAI, lo que la convierte en una alternativa atractiva para equipos con presupuestos limitados. Su API cuesta solo $0.55 por millón de tokens de entrada y $2.19 por millón de tokens de salida, mientras que el modelo o1 de OpenAI cuesta $15 por millón de tokens de entrada y $60 por millón de tokens de salida. Esto significa que DeepSeek puede ser hasta 30 veces más económico para flujos de trabajo automatizados.
¿Cuáles son las desventajas de DeepSeek en comparación con OpenAI?
Si bien DeepSeek se destaca en razonamiento y creatividad, se queda atrás en velocidad de procesamiento. Su velocidad de salida de 28 tokens por segundo es significativamente más lenta que la del o1-mini de OpenAI (186 tokens por segundo). Si la velocidad es una prioridad (por ejemplo, para la atención al cliente en tiempo real), OpenAI podría ser la mejor opción. Sin embargo, la capacidad de DeepSeek de autocorregirse y refinar las respuestas puede generar resultados de mayor calidad con el tiempo.
¿Se puede integrar DeepSeek con herramientas de automatización como Latenode?
¡Por supuesto! DeepSeek se integra perfectamente con Latenode, lo que permite a los equipos conectarlo con plataformas de comercio electrónico, sistemas CRM y herramientas de marketing. Por ejemplo, puede sincronizar descripciones de productos de Shopify, generar informes de SEO o analizar datos de Google Analytics, todo ello sin necesidad de conocimientos de codificación. Esto lo convierte en una potente herramienta de inteligencia artificial para empresas que buscan automatizar flujos de trabajo de forma asequible.
Aplicación uno + Aplicación dos
