DeepSeek publicó modelos de razonamiento competitivos con costes de entrenamiento reportados bajos, alterando expectativas de mercado.
Entre 2024 y 2025, DeepSeek lanzó modelos (incluido R1) que rivalizaron en matemáticas y código con sistemas occidentales, a menudo con pesos abiertos y relatos de entrenamiento eficiente.
Mercados de chips y software reaccionaron: si la frontera es más barata de alcanzar, cambian márgenes de APIs y políticas de exportación.
El episodio subrayó multipolaridad y la dificultad de controlar la difusión de técnicas de post-entrenamiento.
El 30 de septiembre de 2026 DeepSeek anunció en WeChat, según Reuters y cobertura del 1 de octubre, una asociación con Huawei para desarrollar e open-sourcear infraestructura de programación para chips Ascend, incluido el lenguaje TileLang y librerías de cómputo y comunicación. El objetivo declarado: un ecosistema GPU independiente que reduzca la dependencia de Nvidia.
Modelos optimizados para pensar más al inferir marcaron 2025, con saltos en math contests y coding agents.
La serie o1 introdujo inferencia con “cadena de pensamiento” interna optimizada por RL, destacando en matemáticas y código.