Gemini AI vs DeepSeek

Gemini (antes Bard), desarrollado por Google, y DeepSeek, un proyecto emergente en el ámbito del código abierto, que suscita un gran interés entre la comunidad científica y técnica, son modelos que tienen arquitecturas muy similares —transformers multimodales—, pero que no solo cambian en su manera de ser elaborados, sino también las capacidades que ofrecen y la forma en que se pueden utilizar. Conocido es que decidir cuál de ellos puede llegar a ser mejor, depende de la forma de utilizarlo, del bagaje técnico del usuario que los utiliza y de las tareas que se plantean en la ejecución de su funcionamiento.

Gemini de Google DeepMind es uno de los esfuerzos más ambiciosos en IA generativa comercial. Modelo multimodal, permite trabajar con no sólo el texto, sino también imágenes, código, audio, e incluso el razonamiento matemático. Su integración (en este caso) con el ecosistema de Google (Docs, Gmail, YouTube, Search) lo sitúa como una herramienta muy potente para la productividad personal y/o empresarial (buffer de las comunicaciones). Aún más, además de que está aún más de pulir la experiencia del usuario general, pues las respuestas contextuales están muy bien elaboradas, habilidad de razonamiento profundo y estabilidad en la generación.

DeepSeek, en cambio, apuesta por la filosofía open-source y se ha ganado una buena reputación entre desarrolladores y científicos de datos por su rendimiento competitivo y su transparencia. Al estar disponible públicamente, puede desplegarse en entornos locales o personalizados, lo que ofrece control absoluto sobre el modelo y la posibilidad de adaptarlo a dominios específicos. Esto lo convierte en una alternativa ideal para investigación, desarrollo de soluciones propietarias o tareas que requieran privacidad total de los datos. Sin embargo, no ofrece una interfaz tan pulida ni una experiencia tan accesible para el usuario promedio como Gemini.

¿Cómo funcionan Gemini y DeepSeek?

Gemini es un modelo de IA multimodal de última generación, desarrollado por Google DeepMind. Es decir, el modelo no solo trabaja con texto. También es capaz de trabajar con imágenes, audio, vídeos y código. Su funcionamiento se basa en el uso de una versión mejorada de la arquitectura de transformers, construida para procesar distintos tipos de entrada y generar respuestas coherentes y contextualizadas.

Gemini (antes Bard AI) ha sido ampliamente entrenado con datos distintos (páginas web, libros, materiales de audio, materiales audiovisuales…), permitiéndole realizar tareas complejas como razonamiento matemático, generación de código, análisis de imágenes o incluso producción/interpretación de gráficos. También, está conectado con el ecosistema de Google, por ello también puede trabajar con servicios como Gmail, Docs o YouTube, lo que significa que puede ofrecer respuestas muy personalizadas.

En cambio, DeepSeek es un proyecto más reciente y con una filosofía abierta, que se basa también en transformers pero con un diseño modular y de código abierto que permite a cualquier desarrollador descargar el modelo y ejecutarlo en sus propios servidores, adaptarlo a sus propias necesidades, integrarlo en sus soluciones sin necesidad de una API centralizada, etc. DeepSeek se considera muy eficiente en NLP (Natural Language Processing), generación de código, comprensión del contexto y respuestas en múltiples idiomas. No dispone de integración multimodal avanzada como Gemini, sino que se centra en ofrecer transparencia, control total, versatilidad técnica…, convirtiéndose en una buena opción para la investigación y para su implementación personalizada.

¿Cuáles son las aplicaciones de uso que podemos obtener de Gemini y DeepSeek?

En el caso de Gemini (antes conocida como Bard), una de sus aplicaciones más potentes es la asistente automatizada en entornos de trabajo debido a su integración nativa con servicios como Google Docs, Gmail, Calendar, YouTube… Puede redactar correos electrónicos, resumir documentos, generar informes, traducir textos con alta precisión o ayudar en la planificación de proyectos… Al ser multimodal puede incluso analizar imágenes, escribir código, responder preguntas a partir de gráficos o audios, lo que lo convierte en un dispositivo muy adecuado para entornos como el marketing digital, la educación, la consultoría o el desarrollo web.

DeepSeek, en cambio, es mucho más robusto para un entorno técnico como actividades de I+D, startups de software o universidades; sus aplicaciones incluyen el uso para entrenar modelos específicos para tareas concretas, como crear código específico para proyectos internos, chatbots de atención al cliente, motores de búsqueda semántica, motores de recomendación…; además, al ser open-source permite una implementación totalmente privada y segura. Esto es particularmente interesante en sectores sensibles como la sanidad, la banca o la ciberseguridad.

La conclusión a la que llegamos es que Gemini es ideal para aquellos usuarios que necesitan una aplicación lista para utilizar, versátil y enviada hacia la productividad de su día a día. Mientras que DeepSeek es la opción más adecuada para desarrolladores, empresas tecnológicas,amp; grupos de investigación que buscan construir soluciones personalizadas sobre la base de un modelo de IA bien establecido y de código abierto. En el mejor de los casos, ambos modelos podrían convertirse en soluciones que conviertan procesos complejos en muy sencillos y automatizados.

Fuentes informativas

• Portal web oficial de Gemini AI: https://gemini.google.com
• Portal web oficial de DeepSeek: https://www.deepseek.com

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