Moonshot AI vs. DeepSeek vs. Qwen: Comparativa 2025

Última actualización: julio de 2025. Este artículo cubre tecnología en rápida evolución. Las versiones de los modelos, los precios y la disponibilidad pueden haber cambiado desde su publicación.

En esta página:

• Comparación rápida: Moonshot AI vs. DeepSeek vs. Qwen
• ¿Qué es Moonshot AI?
• ¿Qué es DeepSeek?
• ¿Qué es Qwen?
• Comparación de la ventana de contexto
• Rendimiento en benchmarks
• Estado de código abierto y autoalojamiento Options
• Precios de la API y acceso geográfico
• Privacidad, censura y seguridad de los datos
• ¿Qué modelo de IA chino debería elegir?
• Preguntas frecuentes

En enero de 2025, el lanzamiento de DeepSeek-R1 restó aproximadamente 600.000 millones de dólares a la capitalización bursátil de Nvidia en un solo día de cotización. El suceso planteó una pregunta seria: si un laboratorio de IA chino podía igualar el rendimiento de GPT-4o en los puntos de referencia a una fracción de los costes de entrenamiento occidentales, ¿qué más se le había escapado a la comunidad global de desarrolladores?

Los tres modelos que definen el panorama de los LLM chinos en 2025 son DeepSeek (深度求索), Moonshot AI (月之暗面) y Qwen (通义千问). No son intercambiables. DeepSeek lidera en eficiencia de costes y flexibilidad de pesos abiertos. El producto Kimi de Moonshot AI tiene una ventaja dominante en el procesamiento de documentos largos. Qwen abarca más terreno que cualquiera de sus competidores a través de su familia de modelos multimodales e infraestructura empresarial.

A principios de 2025, estas tres alternativas chinas a ChatGPT igualan o se acercan al rendimiento de nivel GPT-4o en benchmarks específicos, mientras ofrecen costes de API muy inferiores a los de OpenAI. La brecha entre los modelos de IA chinos y occidentales se ha reducido considerablemente en medidas de capacidad bruta. Los diferenciadores que quedan: filtros de contenido, residencia de datos, disponibilidad de pesos abiertos y tamaño de la ventana de contexto. Estos son precisamente los puntos que cubre esta comparación.

Este artículo analiza los tres ecosistemas en cuanto a puntos de referencia, precios de la API, capacidades de la ventana de contexto, estado de código abierto, acceso geográfico y consideraciones de privacidad, para luego asignar cada modelo a los casos de uso en los que realmente destaca.

Operando MOONSHOT en Bybit: A medida que el perfil de Moonshot AI crece junto con DeepSeek y Qwen, los traders de cripto siguen el espacio — Bybit ofrece futuros perpetuos MOONSHOTUSDT para aquellos interesados en operar el token MOONSHOT. Ver también operativa de la IPO de Moonshot AI en Bybit.

Comparativa rápida: Moonshot AI vs DeepSeek vs Qwen

Así es como Moonshot AI, DeepSeek y Qwen se comparan en las dimensiones que más importan para desarrolladores y usuarios empresariales en 2025.

Las secciones siguientes analizan cada modelo en profundidad y, a continuación, los comparan detalladamente en cuanto a benchmarks, precios y adecuación a los casos de uso.

¿Qué es Moonshot AI?

Moonshot AI (月之暗面) es una startup de IA con sede en Pekín fundada en 2023, conocida sobre todo por Kimi: su asistente de IA de contexto largo y producto de API capaz de procesar hasta 1 millón de tokens en una sola solicitud. La tesis central de la empresa es que la longitud extrema de la ventana de contexto es la brecha de capacidad más desatendida en el mercado actual de LLM, y Kimi se ha construido en torno a esa apuesta.

Para una descripción general completa de la empresa y la hoja de ruta del producto, consulte Moonshot AI: Descripción general de la empresa y guía del producto Kimi.

Antecedentes de la empresa y el producto Kimi

Moonshot AI fue fundada en 2023 por Yang Zhilin, un doctorando de la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de Tsinghua con experiencia previa en investigación en Google Brain. El nombre de la empresa se traduce literalmente como "El Lado Oscuro de la Luna" (月之暗面), aunque la mayoría de los usuarios lo conocen a través de su producto de consumo, Kimi.

Kimi es el nombre del producto, que abarca tanto la interfaz del chatbot como la API para desarrolladores. Moonshot AI es la empresa que está detrás. Esta distinción es importante porque muchos usuarios buscan "Kimi AI" sin saber que la empresa es Moonshot AI, y algunas fuentes en inglés utilizan ambos nombres de forma indistinta. Se puede acceder al chatbot de Kimi a través de kimi.ai; el acceso a la API para desarrolladores está disponible a través de la Plataforma de la API de Kimi en platform.moonshot.cn.

Moonshot AI ha recaudado una financiación sustancial de inversores como Alibaba, Sequoia China (HongShan) y Tencent, alcanzando una valoración aproximada de entre 2500 y más de 3000 millones de dólares a fecha de 2024. Dicha financiación refleja una confianza institucional significativa en la estrategia de especialización en contexto largo.

Capacidades y fortalezas técnicas

La ventana de contexto estándar de Kimi es de 128K tokens, con un modo de contexto Largo comercializado hasta 1 millón de tokens para tareas de procesamiento de documentos. Una ventana de contexto es la cantidad máxima de texto que un modelo puede procesar en una sola interacción, medida en tokens, con una conversión de trabajo de aproximadamente 0,75 palabras por token.

En términos prácticos, 1 millón de tokens significa que puedes introducir un archivo completo de casos legales, un corpus de investigación de 700 páginas o un repositorio de software extenso en una sola llamada a la API. GPT-4o admite hasta 128 000 tokens, lo que permite gestionar la mayoría de las tareas cotidianas pero se queda corto para la ingesta de documentos completos a escala. Específicamente para el análisis de documentos largos, la ventana de contexto de Kimi le otorga una ventaja estructural que ningún otro modelo en este artículo iguala.

Los casos de uso en los que Kimi destaca realmente incluyen el análisis jurídico de múltiples documentos, la revisión de literatura académica, la comprensión de bases de código extensas y los flujos de trabajo de procesamiento de PDF. Moonshot AI ha priorizado el rendimiento en el idioma chino como un objetivo central de diseño. Kimi se desarrolló principalmente para usuarios de habla china y el equipo ha invertido en la calidad del procesamiento de lenguaje natural (PLN) en chino, aunque los puntos de referencia públicos estandarizados para las tareas de PLN en chino son limitados.

Para una revisión técnica completa de Kimi K3, consulta Kimi K3: El modelo de razonamiento insignia de Moonshot AI.

Una advertencia importante: la cifra de 1 millón de tokens de Moonshot AI es el máximo anunciado. La calidad del rendimiento fiable en longitudes de contexto extremas puede degradarse a medida que el modelo se acerca a esos límites. La distinción entre el máximo anunciado y el rango operativo fiable se aplica aquí, y las organizaciones deben probar sus volúmenes de documentos específicos antes de comprometerse a implementaciones en producción.

Limitaciones y Acceso Geográfico

Kimi es un modelo cerrado y propietario. No existe ninguna versión de pesos abiertos: los desarrolladores deben usar la API. Esta es la desventaja estructural más significativa de Moonshot AI en comparación con DeepSeek y Qwen, ya que descarta el despliegue autoalojado, el ajuste fino con datos propios y cualquier vía para reducir la dependencia del proveedor.

En los puntos de referencia estándar, incluidos MMLU, HumanEval y MATH, Moonshot AI no ha publicado resultados que se ajusten al marco MMLU/MATH/GPQA utilizado por DeepSeek y Qwen en sus informes técnicos. El rendimiento general de los puntos de referencia va a la zaga de ambos competidores en las métricas donde existen datos.

El acceso geográfico para usuarios internacionales es inconsistente a principios de 2025. La interfaz de chat de kimi.ai es accesible en algunas regiones internacionales, pero la fiabilidad del acceso varía y puede ser necesaria una VPN en ciertas ubicaciones. La API de Kimi en la Plataforma platform.moonshot.cn está disponible para desarrolladores, aunque el registro puede requerir pasos adicionales para cuentas no chinas. Consulte directamente en kimi.ai la disponibilidad actual, ya que esto puede cambiar a medida que Moonshot AI se expanda internacionalmente.

Kimi no cuenta con una variante de modelo dedicada a la programación, a diferencia de DeepSeek-Coder y Qwen-Coder. Su ventana de contexto Largo ayuda con el análisis de la base de código, pero no es la herramienta adecuada cuando la prioridad es el rendimiento en los benchmarks de programación.

¿Para quién es Moonshot AI?

• Desarrolladores e investigadores que procesan documentos de más de 64K tokens de largo en una sola solicitud
• Aplicaciones en idioma chino donde el análisis de documentos de largo formato es la tarea principal
• Equipos que desarrollan flujos de trabajo de inteligencia documental sobre corpus legales, académicos o de investigación

No es ideal para: equipos que requieren despliegue de peso abierto, el menor coste de API, modelos de codificación dedicados o capacidades multimodales

¿Qué es DeepSeek?

DeepSeek (深度求索) se convirtió en el laboratorio de IA más comentado del mundo en enero de 2025, cuando su modelo R1 demostró un rendimiento en benchmarks al nivel de GPT-4o a una fracción de los costes de entrenamiento occidentales. Este suceso redefinió las ideas preconcebidas sobre cuánta capacidad de cómputo se requiere para desarrollar una IA de vanguardia.

Antecedentes de la empresa y la disrupción de enero de 2025

deepseek.com fue fundada en 2023 en Hangzhou por Liang Wenfeng, quien también cofundó High Flyer Quant (幻方科技), un destacado fondo de Cobertura cuantitativo chino. Ese origen dota a DeepSeek de una combinación inusual: acceso a sustanciales recursos de cómputo GPU y una cultura de pensamiento cuantitativo a nivel de sistemas que se refleja directamente en la forma en que el laboratorio aborda la eficiencia de los modelos.

El 27 de enero de 2025, la acción de Nvidia cayó aproximadamente un 17% en una sola jornada bursátil, una pérdida de unos 600.000 millones de dólares en capitalización bursátil, tras el lanzamiento público de DeepSeek-R1. La razón principal: el informe técnico de DeepSeek afirma que V3 fue entrenado por aproximadamente 5,6 millones de dólares en costes de computación, en comparación con los cientos de millones que, según se informa, se gastaron en modelos occidentales comparables. Investigadores independientes han cuestionado si esa cifra tiene en cuenta todos los costes de infraestructura, pero incluso con ajustes, el diferencial de eficiencia es sustancial. El suceso planteó preguntas genuinas sobre si las suposiciones de la industria de la IA respecto al gasto en GPU necesitaban una revisión.

El enfoque de Liang Wenfeng, centrado en la eficiencia e impulsado por la investigación, para el desarrollo de modelos parece ser la fuerza motriz filosófica detrás de estos resultados.

La familia de modelos DeepSeek

DeepSeek ha lanzado múltiples variantes de modelos dirigidas a diferentes tareas. Los modelos principales actuales son DeepSeek-V3 (modelo de instrucciones de propósito general, lanzado en diciembre de 2024), DeepSeek-R1 (modelo de razonamiento, lanzado en enero de 2025), DeepSeek-Coder (especializado en generación de código) y DeepSeek-VL (tareas de visión y lenguaje). Comprender la diferencia entre V3 y R1 es la brecha de conocimiento más común entre los desarrolladores que evalúan este ecosistema.

DeepSeek-V3 frente a DeepSeek-R1: ¿Cuál es la diferencia?

Característica	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
Tipo de modelo	Modelo de instrucciones (Instruct)	Modelo de razonamiento
Funcionamiento	Sigue instrucciones directamente; respuestas rápidas	Genera pasos de cadena de pensamiento antes de responder
Ideal para	Tareas generales, redacción, programación, chat	Matemáticas, lógica, programación compleja, problemas de varios pasos
Velocidad	Más rápido	Más lento (proceso de razonamiento extendido)
Coste de API (entrada)	~$0,27/M de tokens	~$0,55/M de tokens
Comparable a	GPT-4o	OpenAI o1

DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento: genera pasos intermedios de cadena de pensamiento que son visibles para el usuario antes de producir una respuesta final. Este proceso hace que el R1 sea más sólido en el razonamiento matemático y en problemas de lógica, pero más lento que el V3 para las tareas cotidianas. DeepSeek-R1 NO es un sustituto general del V3. Elija R1 específicamente cuando la tarea requiera un razonamiento de varios pasos, matemáticas complejas o problemas de lógica difíciles. Utilice V3 para todo lo demás.

DeepSeek-R1 alcanzó sus capacidades de razonamiento mediante el aprendizaje por refuerzo sin depender de datos de Feedback humano a gran escala (RLHF). Este enfoque de entrenamiento, si se valida a escala, sugiere que se pueden construir modelos de razonamiento de alto rendimiento de manera más eficiente de lo que se suponía anteriormente.

Arquitectura: Cómo la mezcla de expertos explica la eficiencia de costes de DeepSeek

DeepSeek-V3 utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE): un diseño donde el modelo se divide en subredes especializadas llamadas expertos, activándose solo una fracción de estos para cualquier entrada dada. Esta activación dispersa reduce el coste computacional mientras mantiene un rendimiento de referencia que iguala al de modelos más densos. Los tres modelos se basan en la arquitectura transformer, pero la implementación MoE de DeepSeek es la explicación principal de sus ganancias de eficiencia. El informe técnico de DeepSeek afirma que V3 logró resultados de referencia a nivel de GPT-4o con un coste de entrenamiento de aproximadamente 5,6 millones de dólares. Qwen también ofrece variantes MoE dentro de su familia de modelos, lo que le otorga ventajas de eficiencia similares para ciertas configuraciones de despliegue.

Fortalezas, Debilidades y Estado de Código Abierto

DeepSeek publica los pesos de su modelo como de pesos abiertos bajo la licencia MIT, la opción más permisiva entre los tres modelos. Los pesos de los modelos para DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 y DeepSeek-Coder se pueden descargar desde DeepSeek en Hugging Face. Las versiones destiladas más pequeñas de DeepSeek-R1 (7B, 14B y 32B parámetros) se ejecutan en GPU de consumo; el modelo completo de 671B parámetros requiere una infraestructura multi-GPU de grado empresarial. Los marcos de inferencia como Ollama o vLLM admiten el despliegue local para las variantes más pequeñas.

Fortalezas de DeepSeek:

• Los precios de API publicados más bajos de los tres modelos (~0,27 $/M de tokens de entrada para V3)
• Licencia MIT sin restricciones de uso comercial
• Sólido rendimiento en benchmarks de programación y razonamiento matemático
• Amplia comunidad de código abierto con una adopción activa
• Nivel gratuito disponible a través de platform.deepseek.com dentro de los límites de frecuencia

Debilidades de DeepSeek:

• Los filtros de contenido se aplican a temas políticamente sensibles bajo los requisitos regulatorios chinos
• Los datos de la API en la nube operan bajo la ley de soberanía de datos china
• La cifra de 5,6 millones de dólares en costes de entrenamiento del informe técnico es cuestionada por investigadores independientes
• No cuenta con una familia multimodal nativa que iguale la amplitud de Qwen (existe DeepSeek-VL, pero no es un objetivo principal)

En comparaciones de referencia frente a GPT-4o: DeepSeek-V3 iguala a GPT-4o en MMLU y HumanEval, mientras que DeepSeek-R1 es competitivo con el o1 de OpenAI en tareas de razonamiento de MATH y GPQA a un coste de API aproximadamente 10 a 18 veces inferior.

¿Qué es Qwen?

Qwen (通义千问, o Tongyi Qianwen) es una familia de modelos de lenguaje grandes desarrollada por Alibaba Group y distribuida a través de Alibaba Cloud, lo que la convierte en el único modelo de este artículo respaldado por una importante empresa tecnológica pública en lugar de un laboratorio de IA independiente.

Antecedentes de la empresa: Qwen como producto de Alibaba Cloud

Qwen no es una startup. Es una línea de productos dentro del portafolio de IA de Alibaba, construida sobre la infraestructura de Alibaba Cloud y distribuida a través de la Plataforma API de DashScope en dashscope.aliyun.com. Este respaldo corporativo otorga a Qwen ventajas significativas en el despliegue empresarial: garantías de SLA, Options de residencia de datos regionales en las regiones cloud globales de Alibaba, y la integración con la pila de servicios empresariales más amplia de Alibaba.

Moonshot AI se centra principalmente en el procesamiento de textos y documentos. La principal fortaleza de DeepSeek es el texto, con DeepSeek-VL como una variante de visión, aunque no es el enfoque central de sus productos.

La familia de modelos Qwen

La IA multimodal se refiere a modelos que pueden procesar y generar múltiples tipos de contenido: texto, imágenes, audio y código, en lugar de solo texto. La familia de modelos de Qwen incluye variantes específicas de visión-lenguaje, audio y código, lo que la convierte en la oferta multimodal estructuralmente más amplia entre los tres ecosistemas tratados aquí.

La amplitud de la familia de modelos de Qwen es su principal diferenciador respecto a Moonshot AI y DeepSeek. Ningún competidor en este artículo cubre tantas modalidades y casos de uso dentro de un único ecosistema de modelos coordinado.

QwQ es el modelo de razonamiento de Qwen: el equivalente directo de Alibaba a DeepSeek-R1, que cuenta con capacidades de cadena de pensamiento para tareas de matemáticas, lógica y razonamiento complejo. El paralelismo entre QwQ y DeepSeek-R1 está ausente en la mayoría de los artículos de la competencia que analizan el sector de la IA en China, pero es el marco adecuado para evaluar estos dos ecosistemas en tareas de razonamiento.

Un punto de precisión sobre las capacidades multimodales: Qwen-VL maneja visión y lenguaje; Qwen-Audio maneja audio. El modelo base Qwen2.5 no es nativamente multimodal en todas estas modalidades simultáneamente. Cuando un caso de uso requiere procesamiento de imágenes, se utiliza Qwen-VL específicamente. Esta estructura de familia de modelos es una fortaleza (variantes especializadas diseñadas para un propósito específico), pero significa que "usar Qwen para tareas multimodales" requiere seleccionar la variante correcta, no solo el modelo general.

Dimensionamiento de hardware para despliegue autohospedado: los modelos de 7B se ejecutan en GPUs de consumo con 16 GB de VRAM; los modelos de 14B a 32B requieren configuraciones de GPU de estación de trabajo; los modelos de 72B necesitan infraestructura de servidor con múltiples GPUs. Qwen2.5 se entrenó con datos que abarcan más de 29 idiomas, con un rendimiento especialmente sólido en árabe, francés, español y alemán, además de chino e inglés.

Estado de peso abierto, Licencia y Despliegue Options

Los pesos del modelo Qwen están disponibles en Qwen en Hugging Face en toda la gama de tamaños, desde 0.5B hasta más de 72B. Los términos de la licencia varían según la variante del modelo: los modelos Qwen más pequeños utilizan Apache 2.0, que permite un uso comercial permisivo; las variantes más grandes y recientes utilizan la Licencia Qwen, que restringe el despliegue para servicios con más de 100 millones de usuarios activos mensuales. Para la mayoría de los equipos de desarrollo, esta restricción no se aplicará, ya que está dirigida a despliegues comerciales a hiperescala.

El despliegue empresarial a través de la API DashScope de Alibaba Cloud ofrece garantías SLA, opciones de residencia de datos regional (incluyendo regiones en la nube fuera de China) y herramientas de cumplimiento adecuadas para industrias reguladas. El despliegue autohospedado está totalmente admitido a través de los pesos del modelo de Hugging Face.

Fortalezas de Qwen:

• La familia de modelos más amplia de los tres ecosistemas (visión, audio, código, razonamiento, instrucciones)
• Infraestructura de despliegue empresarial a través de Alibaba Cloud DashScope
• Fuerte rendimiento multilingüe en más de 29 idiomas
• Disponibilidad de pesos abiertos en múltiples variantes de tamaño
• QwQ proporciona una alternativa de modelo de razonamiento capaz a DeepSeek-R1

Puntos débiles de Qwen:

• Una narrativa de modelo único menos emblemática que la historia de disrupción del R1 de DeepSeek
• La relación corporativa con Alibaba conlleva las mismas consideraciones geopolíticas y regulatorias que otros modelos de origen chino
• La licencia de Qwen restringe los despliegues comerciales a muy gran escala
• Complejidad en los precios de la API a través de DashScope; varía según la región y la variante del modelo

¿Para quién es más adecuado Qwen?

• Equipos que necesitan capacidades multimodales (visión, audio, código) dentro de un único ecosistema de modelos
• Despliegues empresariales que requieren garantías de SLA y Options de residencia de datos a través de Alibaba Cloud
• Aplicaciones multilingües que abarcan más de 29 idiomas además del chino e inglés
• Desarrolladores que evalúan una alternativa a DeepSeek-R1 para tareas de razonamiento a través de QwQ

No es la mejor elección para: equipos que priorizan el coste de API más bajo o la máxima simplicidad de despliegue con un solo modelo

Comparación de Ventanas de Contexto: ¿Qué modelo maneja los documentos más largos?

Una ventana de contexto es la cantidad máxima de texto que un modelo puede procesar en una sola interacción, medido en tokens. En esta dimensión, Kimi de Moonshot AI tiene una ventaja estructural sobre DeepSeek y Qwen que ninguna otra métrica en este artículo puede compensar.

La ventana de contexto estándar de Kimi es de 128 000 tokens, con un modo de contexto largo comercializado hasta 1 millón de tokens para tareas de procesamiento de documentos. En términos prácticos, 1 millón de tokens cubre aproximadamente 700 000 palabras: un archivo completo de casos legales, una tesis académica completa, un repositorio de software extenso o un corpus de investigación completo alimentado al modelo en una sola solicitud. GPT-4o alcanza un máximo de 128 000 tokens, lo que se traduce aproximadamente en 96 000 palabras o unas 350 páginas de texto.

La implicación para los flujos de trabajo de procesamiento de documentos es directa: si su aplicación debe procesar un contrato de 600 páginas junto con su historial de enmiendas de 50 páginas, o un corpus completo de transcripciones de declaraciones, Kimi es el único modelo en este artículo con la arquitectura necesaria para manejarlo en una sola pasada.

Una advertencia honesta: la cifra de 1M de tokens de Moonshot AI es el máximo publicitado, no un límite operativo fiable verificado de forma independiente. La calidad puede degradarse a medida que los modelos se acercan a sus límites de contexto, un fenómeno documentado en todos los LLM de contexto Largo. La distinción entre el máximo publicitado y el rango operativo fiable es importante para los despliegues de producción. Las organizaciones deben probar sus volúmenes de documentos específicos y evaluar la calidad de la salida a escala antes de tratar los 1M de tokens como un límite de producción garantizado.

Para las aplicaciones que se mantengan dentro de los 128K tokens, los cuatro modelos de esta tabla son funcionalmente equivalentes en cuanto a la longitud de la ventana de contexto. Los factores de diferenciación pasan a ser el rendimiento en los benchmarks, el precio y la disponibilidad de pesos abiertos.

Rendimiento en los benchmarks: cómo se comparan estos modelos entre sí

En benchmarks estandarizados, DeepSeek-V3 y Qwen2.5-72B igualan a GPT-4o en tareas de conocimiento general y codificación, mientras que DeepSeek-R1 compite con el modelo de razonamiento o1 de OpenAI en la resolución de problemas matemáticos. Los modelos chinos han reducido considerablemente la diferencia con sus contrapartes occidentales en estas métricas desde 2023.

Los benchmarks proporcionan puntuaciones estandarizadas para la comparación en condiciones de evaluación controladas, pero el rendimiento en el mundo real puede diferir de los resultados de los benchmarks. Un modelo que obtenga buenas puntuaciones en MMLU aún podría tener un rendimiento inferior en tu dominio o tarea específicos. Utiliza las puntuaciones de los benchmarks como una señal orientativa: un rendimiento sólido se correlaciona con una capacidad general, pero valida con tu carga de trabajo real antes de tomar decisiones de integración.

Una distinción crítica: comparar modelos de razonamiento (DeepSeek-R1, QwQ) directamente con modelos de instrucciones (DeepSeek-V3, Qwen2.5) en benchmarks matemáticos no es una comparación equitativa. Los modelos de razonamiento están diseñados específicamente para estas tareas y obtendrán puntuaciones más altas. La columna del tipo de modelo en la tabla a continuación lo explicita.

Puntuaciones de referencia obtenidas de informes técnicos oficiales: Informe técnico DeepSeek-V3 (arXiv:2412.19437), Informe técnico DeepSeek-R1 (arXiv:2501.12948), Informe técnico Qwen2.5, Tarjeta de sistema de OpenAI GPT-4o. Las puntuaciones reflejan resultados de principios de 2025. Las capacidades de los modelos de IA evolucionan rápidamente. Consulte los informes técnicos oficiales y las tablas de clasificación actuales antes de realizar comparaciones de capacidades.

Varios hallazgos de estos datos merecen atención. DeepSeek-R1 obtiene una puntuación del 97,3 % en MATH-500, superando el 74,6 % de GPT-4o por un Margin sustancial. Ese desfase es donde la arquitectura del modelo de razonamiento resulta más provechosa. Tanto DeepSeek-V3 como Qwen2.5-72B igualan a GPT-4o en MMLU dentro del rango de redondeo, lo que confirma que los modelos instruct chinos han alcanzado la paridad de rendimiento en los bancos de pruebas de conocimientos generales. QwQ ofrece una alternativa competitiva a DeepSeek-R1 en tareas de razonamiento, con una puntuación superior a la de GPT-4o en MATH y GPQA, lo que lo convierte en una opción viable para los equipos que prefieren el ecosistema Qwen.

Qwen2.5-72B ha demostrado un rendimiento en benchmarks competitivo con Llama 3.1-70B de Meta, el anterior líder en rendimiento de código abierto, y en algunos casos superándolo. Esto establece los modelos chinos de código abierto como alternativas serias para implementaciones autoalojadas.

En los bancos de pruebas de programación y razonamiento matemático, DeepSeek-R1 es competitivo frente a Claude 3.5 Sonnet. Para tareas de seguimiento de instrucciones complejas y escritura creativa, Claude conserva ventajas que no se reflejan con claridad en estas categorías de evaluación.

Moonshot AI no ha publicado resultados de benchmarks estandarizados en el marco de MMLU/MATH/GPQA. La evaluación de la capacidad de Kimi se basa principalmente en sus fortalezas en el procesamiento de contexto largo, en lugar de en estas métricas estándar.

Estado del código abierto y autoalojamiento Options

DeepSeek publica los pesos de sus modelos bajo la licencia MIT, la opción de pesos abiertos más permisiva de las tres. Qwen ofrece modelos de pesos abiertos bajo la licencia Apache 2.0 y la Licencia Qwen. Moonshot AI no publica pesos descargables en absoluto.

La distinción entre «código abierto» y «pesos abiertos» es fundamental para los desarrolladores a la hora de tomar decisiones de despliegue. Cuando un modelo es de pesos abiertos, los desarrolladores pueden descargar los parámetros del modelo y ejecutarlos en local, realizar un ajuste fino con datos personalizados o desplegarlos sin costes de API. Esto no significa que la metodología de entrenamiento sea totalmente reproducible o que se libere la infraestructura de entrenamiento completa. Ninguno de los tres modelos es de código abierto en su totalidad en el sentido de la GNU. DeepSeek y Qwen publican los pesos del modelo bajo licencias específicas, no los procesos de entrenamiento completos.

Tanto DeepSeek como Qwen publican los pesos de sus modelos en Hugging Face, la principal plataforma de distribución de modelos de IA de pesos abiertos. Hugging Face es una plataforma y un repositorio de modelos, no un laboratorio de IA chino, que aloja modelos de desarrolladores de todo el mundo.

Notas de licencia: La licencia MIT de DeepSeek permite el uso comercial permisivo sin restricciones. La Licencia Qwen permite el despliegue de pesos abiertos (open-weight) pero restringe su uso para servicios con más de 100 millones de usuarios activos mensuales; la licencia Apache 2.0 se aplica a algunas variantes más pequeñas de Qwen. Kimi de Moonshot AI está disponible solo a través de API, sin posibilidad de descargar los pesos.

Autoalojamiento de DeepSeek: Versiones destiladas más pequeñas de DeepSeek-R1 (7B, 14B, 32B parámetros) se ejecutan en GPUs de consumo; el modelo completo de 671B parámetros requiere infraestructura empresarial multi-GPU. Frameworks de inferencia como Ollama o vLLM admiten el despliegue local. La documentación completa está disponible a través del repositorio DeepSeek en Hugging Face).

Autoalojamiento de Qwen: Las variantes de 7B funcionan en GPUs de consumo con 16 GB de VRAM; los modelos de 14B a 32B requieren configuraciones de GPU de grado profesional; los modelos de 72B necesitan infraestructura de servidor multi-GPU. Los pesos del modelo están disponibles a través de Qwen en Hugging Face) para todas las variantes de tamaño.

Para organizaciones con requisitos de sensibilidad de datos, el despliegue autoalojado de los modelos de pesos abiertos DeepSeek o Qwen elimina por completo las preocupaciones sobre la soberanía de datos en la nube, ya que los datos nunca abandonan su infraestructura.

Precios de la API y Acceso Geográfico

Los precios de la API están sujetos a cambios. Todas las cifras que figuran a continuación reflejan las tarifas disponibles públicamente a principios de 2025. Verifique los precios actuales en las páginas oficiales de Documentación API antes de tomar decisiones de integración.

A principios de 2025, DeepSeek-V3 ofrece los precios de API publicados más bajos entre los tres modelos, a aproximadamente 0,27 $ por millón de tokens de entrada, lo que supone unas 18 veces más barato que los 5,00 $ por millón de tokens de entrada de GPT-4o. Este diferencial de costes es el principal motor financiero del interés de los desarrolladores por los LLM chinos como alternativas de coste a OpenAI.

Para obtener detalles completos sobre los niveles de la API de Kimi y la optimización de costes, consulta Precios de la API Kimi de Moonshot 2026: Guía de planes y costes.

Todos los precios corresponden a principios de 2025. Verifíquelos antes de la integración.

DeepSeek ofrece un nivel gratuito de API con límites de tasa a través de plataforma.deepseek.com. La interfaz de chat en chat.deepseek.com es de uso gratuito sin costes de API. Para Qwen, los precios actuales de la API de DashScope varían según el tamaño del modelo y la región. Consulte directamente Alibaba Cloud DashScope (dashscope.aliyun.com), ya que los precios de Alibaba Cloud pueden diferir según el nivel de cuenta y los contratos empresariales. Para los precios de la API de Kimi, las tarifas por token están disponibles en plataforma.moonshot.cn. Las cifras no se confirmaron para su inclusión directa aquí.

La comparación de 0,27 $ frente a 5,00 $ en los tókenes de entrada representa una reducción de costes de 18 veces para DeepSeek-V3 en relación con GPT-4o con volúmenes de tókenes equivalentes. Para aplicaciones de alto rendimiento que procesan millones de tókenes a diario, esta diferencia resulta sustancial a escala.

Acceso geográfico

API de DeepSeek: A principios de 2025, la plataforma platform.deepseek.com es accesible internacionalmente sin restricciones geográficas. Las claves API se pueden obtener con un registro de correo electrónico estándar desde fuera de China. La interfaz de chat en chat.deepseek.com también está disponible internacionalmente. Verifique la disponibilidad actual en platform.deepseek.com antes de crear integraciones de producción, ya que las condiciones de acceso pueden cambiar.

Moonshot AI / Kimi: A principios de 2025, kimi.ai es accesible internacionalmente en algunas regiones, aunque la fiabilidad del acceso varía. Puede ser necesaria una VPN para un acceso constante en ciertas ubicaciones fuera de China. La API de Kimi en la plataforma moonshot.cn está disponible para desarrolladores a nivel internacional. Los usuarios internacionales deben comprobar la disponibilidad actual directamente en kimi.ai, ya que este es el modelo con el acceso más variable de los tres.

Qwen / DashScope: La API de DashScope es accesible internacionalmente a través de la infraestructura global de Alibaba Cloud. Hay Options de residencia de datos regionales disponibles a través de las regiones de nube globales de Alibaba, lo que significa que los usuarios empresariales pueden configurar potencialmente despliegues que mantengan los datos fuera de China mientras siguen utilizando los modelos Qwen.

Privacidad, Censura y Seguridad de Datos

Los tres modelos aplican filtros de contenido coherentes con las regulaciones de IA generativa de China. Este comportamiento es real, está documentado y merece una evaluación cuidadosa, pero afecta a una categoría limitada de temas políticamente sensibles en lugar de a la carga de trabajo típica de desarrolladores o empresas.

Las 'Medidas provisionales para la gestión de servicios de inteligencia artificial generativa' de China (en vigor el 15 de agosto de 2023), administradas por la Administración del Ciberespacio de China (CAC), exigen que los servicios de IA alineen sus resultados con los valores socialistas fundamentales y prohíban contenido que subvierta el poder estatal. Este requisito normativo moldea el comportamiento de filtrado de contenido en los tres modelos cuando se accede a ellos a través de sus API oficiales en la nube.

Lo que está censurado: Los tres modelos aplican filtros de contenido que restringen temas políticamente sensibles, incluyendo la Plaza de Tiananmen Square, la independencia de Taiwán y la crítica al liderazgo político chino. Este comportamiento es coherente en las implementaciones oficiales de la API y está documentado por investigadores independientes que estudian las políticas de contenido de los LLM chinos.

Lo que no suele censurarse: es poco probable que las tareas de programación, el análisis de documentos empresariales, la investigación científica, el razonamiento matemático, las consultas de cultura general y la asistencia en redacción profesional activen los filtros de contenido. En la gran mayoría de los casos de uso para desarrolladores y empresas (desarrollo de software, análisis de datos, automatización de la atención al cliente, resumen de contenidos), no se llegará a interactuar con los filtros de contenido.

La distinción entre API y autoalojado es relevante aquí. Los filtros de contenido se aplican al acceso a la API basado en la nube de los tres proveedores. Los despliegues autoalojados de modelos de pesos abiertos (DeepSeek y Qwen) se ejecutan en su propia infraestructura y no están sujetos al mismo filtrado de contenido a nivel de API. Las organizaciones con requisitos de salida sin restricciones en temas sensibles deberían considerar un despliegue autoalojado de modelos de pesos abiertos en lugar del acceso a la API en la nube.

Privacidad de datos bajo la legislación china: Las API en la nube de los tres modelos operan bajo la ley de soberanía de datos de China. Los datos procesados a través de estas API en la nube pueden estar sujetos a solicitudes del gobierno chino en virtud de la legislación aplicable. Esta consideración es de carácter comparable, aunque no en jurisdicción, a las preocupaciones sobre soberanía de datos que se aplican a las API en la nube con sede en EE. UU. bajo los marcos legales estadounidenses. Aquellas organizaciones con requisitos estrictos de residencia de datos deben evaluar este punto frente a sus obligaciones de cumplimiento.

El despliegue en servidores propios de los modelos de pesos abiertos de DeepSeek o Qwen elimina por completo las preocupaciones sobre la soberanía de los datos en la nube, ya que la información permanece dentro de la propia infraestructura de la organización. Para equipos empresariales con requisitos de gestión de datos regulados, esta es la vía que se recomienda evaluar en primer lugar.

Para la mayoría de las herramientas de codificación, aplicaciones internas de productividad y procesamiento de documentos no sensibles, el riesgo práctico de datos de las API en la nube de IA chinas es comparable a otros servicios de API de terceros. Los equipos empresariales en contextos de atención médica, finanzas o gubernamentales deberían realizar una diligencia debida adicional específica para su entorno regulatorio.

Las consideraciones sobre privacidad y cumplimiento de datos expuestas anteriormente son meramente informativas y no constituyen asesoramiento legal. Las organizaciones de sectores regulados deben consultar a un asesor legal cualificado antes de implementar modelos de IA de cualquier jurisdicción.

¿Qué modelo de IA chino deberías elegir?

El mejor modelo de IA chino en 2025 depende de su caso de uso específico. Elija DeepSeek para obtener el coste de API más bajo, los bancos de pruebas (benchmarks) de programación y razonamiento más sólidos y la máxima flexibilidad de despliegue gracias a sus modelos de pesos abiertos con licencia MIT. Elija Moonshot AI / Kimi para aplicaciones que requieran un procesamiento de documentos superior a los 128K tokens. Elija Qwen por sus capacidades multimodales, soporte multilingüe en más de 29 idiomas o despliegues empresariales a través de Alibaba Cloud.

Matriz de decisión por casos de uso

Elige DeepSeek Si...

El coste es un factor determinante, necesitas pesos de modelos de código abierto (open-weight) bajo la licencia MIT para obtener la máxima flexibilidad en el despliegue, o tu caso de uso se centra en la programación y el razonamiento matemático. DeepSeek-V3 es el punto de partida más sólido para la mayoría de los desarrolladores que evalúan LLM chinos por primera vez. Ofrece un rendimiento de referencia al nivel de GPT-4o en MMLU y HumanEval con un coste de API aproximadamente 18 veces menor y no impone restricciones de licencia para su uso comercial. Cambia a DeepSeek-R1 específicamente cuando las tareas impliquen razonamiento en varios pasos, matemáticas complejas o problemas con gran carga lógica en los que el procesamiento de cadena de pensamiento (chain-of-thought) justifique la latencia y el coste adicionales.

Elige Moonshot AI / Kimi si...

Su aplicación debe procesar documentos, bases de código o corpus de investigación de más de 128 000 tokens en una sola solicitud. Ningún otro modelo cubierto aquí se acerca a la capacidad de contexto de 1 millón de tokens anunciada por Kimi. Las compensaciones son reales: Kimi es un modelo cerrado sin opción de pesos abiertos, su rendimiento general en benchmarks queda rezagado respecto a DeepSeek y Qwen en evaluaciones estándar, y el acceso geográfico es menos fiable para los usuarios fuera de China que los otros dos modelos. Acepte estas compensaciones solo cuando el requisito de contexto Largo sea innegociable.

Su aplicación requiere capacidades multimodales, soporte multilingüe en más de 29 idiomas, o un despliegue empresarial con garantías SLA de Alibaba Cloud y residencia de datos configurable. QwQ es la alternativa de modelo de razonamiento de Qwen a DeepSeek-R1, competitivo en benchmarks de matemáticas y lógica para equipos que prefieren el ecosistema de Alibaba o desean evitar la concentración de proveedores en un único proveedor. La amplitud de la familia de modelos de Qwen, que abarca Qwen2.5, QwQ, Qwen-VL, Qwen-Audio y Qwen-Coder, es inigualable por ninguno de los competidores aquí cubiertos.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre DeepSeek-V3 y DeepSeek-R1?

DeepSeek-V3 es un modelo instruct de propósito general que sigue las instrucciones del usuario directamente, produciendo respuestas rápidas adecuadas para la escritura, la programación y las tareas cotidianas. DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento que genera pasos visibles de cadena de pensamiento antes de responder, lo que lo hace sustancialmente más sólido en razonamiento matemático, lógica y problemas complejos de múltiples pasos. DeepSeek-R1 no es un sustituto general de V3. Utilice R1 cuando la tarea requiera específicamente un razonamiento de múltiples pasos. En cuanto al coste, V3 funciona a aproximadamente 0,27 $ por millón de tokens de entrada frente a los aproximadamente 0,55 $ por millón de R1.

¿Es seguro usar DeepSeek?

La API en la nube de DeepSeek opera bajo la ley de soberanía de datos china, lo que significa que los datos procesados a través de la API pueden estar sujetos a peticiones del gobierno chino bajo los marcos legales aplicables. Se aplican filtros de contenido a temas políticamente sensibles, incluyendo Tiananmen Square y la independencia de Taiwán. Para la mayoría de los casos de uso comercial, como la programación, el análisis de documentos y la redacción empresarial, no se encontrarán estos filtros y el riesgo práctico para los datos es comparable al de otros servicios de API de Tercero. Las organizaciones con requisitos estrictos de residencia de datos deberían considerar el despliegue en servidores propios de los modelos de pesos abiertos de DeepSeek, lo que elimina por completo las preocupaciones sobre los datos en la nube.

¿Puedo usar Moonshot AI / Kimi fuera de China?

A principios de 2025, kimi.ai es accesible internacionalmente en algunas regiones, aunque la fiabilidad del acceso varía según la ubicación y puede requerir una VPN para su uso constante fuera de China. La API de Kimi para desarrolladores está disponible en plataforma.moonshot.cn con registro internacional. Por el contrario, la API de DeepSeek en plataforma.deepseek.com es accesible internacionalmente sin restricciones geográficas, y la API DashScope de Qwen está disponible a través de la infraestructura global de Alibaba Cloud. Consulta directamente en kimi.ai la disponibilidad actual, ya que la situación de acceso internacional de Moonshot AI está en constante evolución.

¿Es Qwen de Código Abierto? ¿Puedo Descargarlo?

Sí. Los pesos de los modelos Qwen están disponibles para su descarga en Hugging Face en huggingface.co/Qwen, abarcando modelos desde 0,5B hasta más de 72B de parámetros. Los términos de la licencia varían: las variantes más pequeñas utilizan Apache 2.0 (uso comercial permisivo), mientras que las variantes más grandes y nuevas utilizan la Licencia Qwen, que restringe el despliegue para servicios con más de 100 millones de usuarios activos mensuales (MAU). Para la mayoría de los equipos de desarrollo, la restricción de MAU no se aplicará. Moonshot AI / Kimi no ofrece pesos descargables y solo tiene acceso mediante API.

¿Qué modelo de IA chino tiene la API más barata?

A principios de 2025, DeepSeek-V3 ofrece los precios de API publicados más bajos, a aproximadamente 0,27 $ por millón de tokens de entrada, unas 18 veces más barato que los 5,00 $ por millón de tokens de entrada de GPT-4o. DeepSeek también ofrece un nivel de API gratuito con límites de tasa a través de la Plataforma platform.deepseek.com. Verifique las tarifas actuales en la Plataforma de API de DeepSeek antes de la integración, ya que los precios pueden cambiar. Los precios de la API DashScope de Qwen y los precios de la API Kimi requieren consultar la documentación oficial para obtener cifras actuales.

¿Por qué DeepSeek hizo que las acciones de Nvidia se desplomaran?

El lanzamiento de DeepSeek-R1 en enero de 2025 demostró un rendimiento en pruebas de referencia de IA al nivel de GPT-4o con un coste de entrenamiento declarado de aproximadamente 5,6 millones de dólares, según el informe técnico de DeepSeek, en comparación con los cientos de millones que supuestamente se gastaron en modelos occidentales comparables. Esto planteó serias dudas sobre si las suposiciones de la industria de la IA acerca de la inversión masiva en GPU eran necesarias. Las acciones de Nvidia cayeron aproximadamente un 17 % el 27 de enero de 2025, eliminando cerca de 600.000 millones de dólares en capitalización bursátil. Los investigadores independientes han debatido si la cifra de 5,6 millones de dólares incluye todos los costes de infraestructura, pero incluso tras realizar ajustes, el diferencial de eficiencia implícito en el enfoque de DeepSeek es sustancial.

¿Qué es el modelo QwQ de Qwen?

QwQ es el modelo de razonamiento de Qwen: la respuesta directa de Alibaba a DeepSeek-R1. Al igual que DeepSeek-R1, QwQ genera pasos de razonamiento de cadena de pensamiento antes de producir las respuestas finales, lo que lo hace sustancialmente más potente que los modelos instructivos estándar en tareas de matemáticas, lógica y razonamiento complejo. QwQ-32B es competitivo con DeepSeek-R1 en los benchmarks MATH y GPQA. QwQ forma parte de la familia de modelos Qwen y no es un producto independiente. Está disponible como modelo de pesos abiertos a través de Hugging Face junto con Qwen2.5, Qwen-VL, Qwen-Audio y Qwen-Coder. Este paralelismo entre QwQ y DeepSeek-R1 está ausente en la mayoría de las coberturas de la competencia sobre modelos de IA chinos.

¿Cuál es el mejor modelo de IA chino para tareas de codificación?

DeepSeek-V3 y DeepSeek-Coder lideran los benchmarks de codificación HumanEval entre los tres modelos cubiertos aquí. DeepSeek-V3 obtiene un 82,6 % en HumanEval, lo que lo hace competitivo con el 90,2 % de GPT-4o, mientras que DeepSeek-R1 alcanza el 92,6 % en el mismo benchmark. Qwen-Coder ofrece un rendimiento de codificación comparable con la opción de implementación autoalojada para equipos que desean control de infraestructura. Moonshot AI / Kimi no tiene un modelo de codificación dedicado, pero su ventana de contexto largo es útil para analizar bases de código grandes donde la longitud del documento es la limitación en lugar de la capacidad de codificación bruta.

¿Tiene Moonshot AI Censura?

Sí. Al igual que todos los modelos de IA chinos que operan bajo las regulaciones de IA generativa de la CAC de China, Kimi de Moonshot AI aplica filtros de contenido que restringen temas políticamente sensibles, incluyendo la Plaza de Tiananmén Square, la independencia de Taiwán y la crítica al liderazgo político chino. Para casos de uso de productividad comercial, codificación y análisis de documentos, es poco probable que estos filtros se activen. Los usuarios que necesiten resultados sin restricciones sobre temas políticos sensibles deberían considerar alternativas autoalojadas de peso abierto. DeepSeek y Qwen ofrecen esta vía, aunque las implementaciones autoalojadas aún pueden exhibir algunas tendencias conductuales aprendidas de los datos de preentrenamiento.

¿Cómo se comparan los modelos de IA chinos con ChatGPT?

A principios de 2025, DeepSeek-V3 y Qwen2.5-72B igualan a GPT-4o en los benchmarks MMLU (conocimiento general) y HumanEval (codificación) con una diferencia de pocos puntos porcentuales. DeepSeek-R1 compite con el modelo de razonamiento o1 de OpenAI en MATH-500, obteniendo un 97,3 % frente al 74,6 % de GPT-4o en ese benchmark específico. Los modelos chinos ofrecen costes de API sustancialmente menores: DeepSeek-V3 a 0,27 $/M de tokens de entrada frente a 5,00 $/M de GPT-4o. Las áreas principales en las que GPT-4o mantiene ventajas son el seguimiento de instrucciones matizadas en casos límite, la calidad de la escritura creativa, las restricciones de los filtros de contenido en temas sensibles y el perfil de confianza y cumplimiento que importa en ciertos contextos empresariales.

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