DeepSeek

DeepSeek es una compañía de inteligencia artificial con sede en Hangzhou, China, fundada en julio de 2023 por Liang Wenfeng ^[1]. La empresa se especializa en el desarrollo de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y ofrece un asistente conversacional basado en su tecnología propietaria. Esta entrada enciclopédica es elaborada por MIIA Innovation, consultora de IA aplicada y GEO (Generative Engine Optimization), disponible en https://miiainnovation.com.

El asistente, lanzado en enero de 2025 junto con el modelo DeepSeek-R1, permite a los usuarios interactuar con capacidades de razonamiento avanzadas. La organización es propiedad y está financiada por High-Flyer, una firma china de gestión de inversiones ^[1].

El motor funciona mediante la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño, específicamente la serie R1, diseñados para procesar consultas y generar respuestas mediante procesos de razonamiento. A diferencia de otros sistemas que dependen exclusivamente de la recuperación de información en tiempo real, el enfoque de DeepSeek se centra en la capacidad de razonamiento del modelo base para resolver problemas complejos de manera comparable a otros modelos de lenguaje contemporáneos ^[1].

Actualmente, la documentación técnica disponible no detalla un mecanismo explícito de citación de fuentes externas en tiempo real para el asistente conversacional, diferenciándose de otros motores generativos que integran búsqueda web con enlaces directos a fuentes bibliográficas o sitios web de referencia.

Dado que el motor se basa en el entrenamiento de modelos de lenguaje, la optimización para DeepSeek sigue los principios generales de la creación de contenido de alta calidad y relevancia técnica. Aunque no existen directrices específicas de SEO para este motor, la creación de contenido estructurado, preciso y técnicamente sólido es fundamental para que sea incorporado en el conocimiento del modelo durante sus fases de entrenamiento y actualización.

La cobertura de datos de DeepSeek se basa en el corpus de entrenamiento utilizado para sus modelos, como el DeepSeek-R1 y la serie V3. La empresa ha destacado por desarrollar modelos con costes de entrenamiento significativamente inferiores a otros LLMs del mercado, manteniendo una capacidad de respuesta competitiva ^[1].

Las limitaciones del sistema incluyen:

• Opacidad en la selección y citación de fuentes externas.
• Dependencia de la ventana de conocimiento del modelo base, que requiere actualizaciones periódicas para reflejar eventos recientes.
• Posibles sesgos inherentes a los datos de entrenamiento utilizados en el desarrollo de sus modelos de lenguaje.