DeepSeek: modo Búsqueda vs Pensamiento Profundo (R1)

Si te interesa saber cuándo conviene que DeepSeek navegue por la web y cuándo merece la pena que se tome su tiempo para razonar, aquí vas a encontrar una guía completa y muy práctica. A lo largo del texto verás cómo funcionan sus dos grandes modos, el de búsqueda en Internet y el de pensamiento profundo, además de un repaso a sus modelos, trucos útiles y las formas de usarlo en móvil, web o en tu propio PC.

DeepSeek ha irrumpido con fuerza como alternativa abierta y gratuita frente a otros gigantes. No solo ofrece un chatbot accesible para cualquiera, también permite correr los modelos en local y activar un modo de razonamiento paso a paso (DeepThink R1) para preguntas difíciles. En estas líneas condensamos todo lo que necesitas para exprimirlo, con un foco claro en la comparativa entre sus modos de búsqueda y de pensamiento profundo.

Modo Búsqueda vs Pensamiento Profundo: en qué se diferencian

La vista general es sencilla: cuando activas la opción Buscar, obligas a la IA a consultar la web y citar fuentes, como la búsqueda semántica; cuando activas Pensamiento profundo (R1), el sistema dedica más cómputo a desglosar tu petición y resolverla con lógica de múltiples pasos. En la práctica, ambos no se combinan a la vez: el pensamiento profundo no funciona junto a la búsqueda online, pero sí con documentos que adjuntes.

El modo de búsqueda resulta útil para contenido cambiante (noticias, datos en tiempo real, páginas recientes) y, cuando funciona correctamente, presenta enlaces y contexto actualizado. Eso sí, no siempre acierta; varios usuarios han observado que a veces falla o no encuentra lo esperado, por lo que conviene revisarlo.

El pensamiento profundo, por su parte, usa el modelo de razonamiento R1. Este modo imita un proceso humano: analiza, contrasta hipótesis y toma decisiones paso a paso. Verás que, antes de la respuesta final, la herramienta muestra la cadena de razonamiento, a menudo en inglés (aunque a veces «piensa» en español). Se puede activar en cualquier momento del chat y no tiene coste adicional en el servicio oficial actual.

En resumen operativo: usa Buscar para información viva y verificable en la red; utiliza Pensamiento profundo cuando te enfrentas a retos complejos de lógica, matemáticas, programación o análisis, donde el modelo necesita «pararse a pensar».

Qué es DeepSeek y por qué está en boca de todos

DeepSeek es el nombre de la compañía china y también del propio chatbot. La firma ha optado por abrir el código de sus modelos, algo que descoloca a la competencia y reduce la barrera de entrada para investigadores, empresas y usuarios. La transparencia, la posibilidad de uso local y la gratuidad del chatbot son sus grandes reclamos frente a opciones de pago y más cerradas.

La casa trabaja en dos líneas principales: un modelo de propósito general (V3) y un modelo de razonamiento (R1). V3 conversa con soltura y redacta muy bien; R1 destaca cuando la dificultad sube y hay que hilar fino con lógica, matemáticas o desarrollo. Ambos están disponibles en la app y en la web, y R1 se activa mediante el botón de pensamiento profundo (DeepThink).

Comparado con otros gigantes, DeepSeek responde directo y al grano, aunque puedes pedir explicaciones largas o adaptadas a tu nivel. En el plano económico y operativo, se han publicado cifras llamativas sobre coste de entrenamiento y precio por tokens, pero conviene matizarlas: algunos analistas señalan que la cifra real del entrenamiento no es pública, así que tómalo como orientativo.

Así funciona el pensamiento profundo (DeepThink R1)

R1 nace de un enfoque muy particular: aprendizaje por refuerzo a gran escala, con etapas previas donde el modelo genera y evalúa sus propias trazas de inferencia (R1‑Zero). Este método potencia su capacidad de autoanalizar pasos de razonamiento y autocorregirse, mejorando mucho en áreas como matemáticas, lógica y código.

Cuando activas el botón de pensamiento profundo, R1 se toma más tiempo antes de devolver el resultado final. Durante ese lapso genera una cadena de pensamiento visible, casi como una conversación consigo mismo, en la que explora vías y descarta errores. La sensación es parecida a nuestro «sistema 2» (pensar despacio) del que habla Kahneman: deliberación antes de responder.

Una actualización señalada del ecosistema R1, identificada en la documentación como R1‑0528, apunta mejoras de rendimiento y estabilidad: más profundidad en el razonamiento, incremento de tokens disponibles por problema, menos alucinaciones y mejor soporte para salidas estructuradas (JSON y llamadas a funciones). En pruebas públicas, se han reportado avances en benchmarks exigentes, destacando especialmente en matemáticas y programación.

Puntos muy prácticos que debes recordar sobre este modo: no hace falta abrir un chat nuevo para usarlo; puedes activarlo cuando quieras y pedirle «piénsalo mejor». Además, funciona muy bien con documentos adjuntos para análisis profundo, pero no se combina con la búsqueda en Internet.

El modo de búsqueda en Internet: cuándo usarlo y qué esperar

La búsqueda en DeepSeek se activa marcando la opción Buscar justo bajo el campo de texto. En ese momento el asistente rastrea contenidos web, aporta enlaces y cita información reciente. Es especialmente útil para actualizar datos o contrastar fuentes cuando tu pregunta no se resuelve con conocimiento estático del modelo.

Aun así, conviene entrar con expectativas realistas: hay casos en los que la herramienta no completa la búsqueda o no encuentra resultados satisfactorios. En esos escenarios, es buena idea replantear la consulta con más contexto o preguntar de forma más concreta, incluso pidiendo que resuma primero y amplíe después.

Un truco útil es combinar fases: empieza con Buscar para obtener enlaces y panorámica actual, y a continuación desactiva la búsqueda y activa Pensamiento profundo para que R1 organice la información, detecte contradicciones y proponga conclusiones más sólidas sobre el material ya reunido.

Recuerda, además, que la búsqueda en línea no se aplica cuando subes ficheros. Si tu caso gira en torno a un PDF, un DOCX o una hoja de cálculo, R1 puede razonar directamente sobre el contenido adjunto sin salir a Internet.

V3 o R1: qué modelo elegir para cada tarea

DeepSeek‑V3 es tu comodín para conversaciones naturales, redacción, traducción y tareas generales de lenguaje. Si lo que quieres es fluidez y estilo, es una elección segura. En cambio, cuando la situación exige deducciones encadenadas, lógica o programación, el modelo R1 brilla por su proceso de pensamiento estructurado.

En comparativas de comunidad y laboratorios independientes se ha visto a V3 competir bien con modelos propietarios en redacción y a R1 igualar o superar a referencias occidentales en matemáticas y código en ciertas pruebas, y en artículos sobre la mejor IA para cada tarea. Además, se han compartido números que apuntan a costes operativos muy bajos, tanto en entrenamiento como en tokens. Como señalábamos antes, hay afirmaciones que no pueden verificarse del todo, pero la tendencia a la eficiencia es clara.

Si dudas, una estrategia conservadora es empezar con V3 para un primer borrador o una explicación base y luego pedir a R1 que «piense» sobre esa salida, buscando errores lógicos, huecos argumentales o mejoras de estructura. Esta combinación suele dar resultados muy sólidos.

Sube archivos, usa OCR y deja que la IA trabaje por ti

En el móvil y en la web puedes adjuntar documentos. DeepSeek extrae y analiza su contenido para responder a tus preguntas. Con imágenes, hoy por hoy el soporte se basa en OCR: extrae el texto embebido, pero no hace una comprensión visual completa del contenido. Esto podría cambiar con la llegada e integración de modelos multimodales, pero de momento esa es la limitación.

Para aprovecharlo de verdad, plantea objetivos claros: «Resume el documento en cinco claves», «Contrasta los argumentos y sugiere mejoras» o «Detecta posibles errores de cálculo». Si quieres elevar el listón, activa R1 y solicita un razonamiento paso a paso sobre la información del archivo.

Si trabajas con Excel o CSV, el asistente puede ayudarte a preparar consultas, transformar datos y desglosar resultados. Es útil pedirle que explique qué fórmula ha elegido y por qué, así entenderás el criterio y podrás replicarlo.

Si trabajas con Excel o CSV, el asistente puede ayudarte a preparar consultas, transformar datos y desglosar resultados. Es útil pedirle que explique qué fórmula ha elegido y por qué.

Por último, recuerda que al adjuntar contenido sensible conviene extremar precauciones. Más abajo verás recomendaciones de privacidad, algo especialmente relevante en entornos profesionales o con datos personales.

Edición, regeneración y organización de chats

DeepSeek permite editar tus propios mensajes: mantén pulsado el texto (en móvil) o usa las opciones del chat para corregir un prompt que no funcionó. La conversación ramifica a partir de ese punto, para comparar respuestas con facilidad.

También puedes regenerar cualquier salida. Dado que el prompt original no cambia, el resultado suele ser parecido, pero con variaciones que a veces aportan matices mejores. Explorar versiones es ideal cuando buscas el tono o la estructura justa.

En cuanto a organización, aunque hoy no hay carpetas, renombrar con emojis funciona sorprendentemente bien. Etiquetas visuales como 📚, 💼 o 🧪 ayudan a detectar chats de estudio, trabajo o pruebas. Además, puedes borrar conversaciones sueltas o todas a la vez desde ajustes.

Si en algún momento decides cerrar tu perfil, la app ofrece una opción directa para eliminar la cuenta. El proceso es simple, aunque la compañía puede conservar ciertos datos mínimos según su política. Es recomendable revisarla antes si te preocupa la retención de información.

Idiomas e interfaz: web y móvil

La versión web de DeepSeek está disponible en inglés y chino, mientras que la app móvil ofrece más idiomas, incluido español. De hecho, en regiones bilingües hay soporte para euskera y catalán en Android e iOS, y gallego en iOS. Es una de las apps con más idiomas disponibles que se han visto últimamente en iPhone.

Si prefieres no instalar nada, el navegador te ahorra espacio y te permite anclar acceso directo al escritorio. Todas tus conversaciones se sincronizan, así que puedes saltar del móvil al ordenador sin perder el hilo. En momentos de alta demanda, es posible que veas avisos de saturación o incidencias puntuales.

Cuatro formas de usar DeepSeek: app, web, local y API

La forma más cómoda para la mayoría es la app de Android o iOS: ofrece todos los modelos y funciones sin cuota. El servicio web es prácticamente idéntico y te saca del apuro en cualquier dispositivo con navegador. Ambos requieren cuenta gratuita y guardan el historial; si quieres más detalle sobre la app de DeepSeek en Android encontrarás comparativas específicas.

Si la privacidad es tu prioridad, puedes ejecutar modelos en local con herramientas como Ollama. Instalar R1 en Windows, macOS (Apple Silicon) o Linux es factible (consulta qué se puede hacer con la app de DeepSeek en Windows 11). La contrapartida es clara: no hay búsqueda en Internet y necesitas buena potencia para disfrutar de toda la performance. Además, los modelos locales suelen cometer más errores en datos concretos si no los traes tú.

Para integrar DeepSeek en productos propios, está la API oficial. Se han mencionado tarifas especialmente bajas por millón de tokens de razonamiento y costes «desde 0,014 dólares» por millón en algunas referencias del ecosistema. El detalle exacto depende del proveedor y del plan vigente. Plataformas como CometAPI ofrecen un acceso unificado a múltiples modelos (incluido deepseek‑r1‑0528), con precios competitivos y playground para pruebas.

Consejos prácticos: consigue respuestas mejores

No te quedes con la primera respuesta si no te convence. Pide una reformulación, exige que enumere supuestos y que verifique los pasos uno por uno. Con R1 activo, esa insistencia se traduce en cadenas de razonamiento más útiles y menos propensas a errores lógicos.

Refina por etapas: solicita primero un esquema, luego el desarrollo, después la revisión crítica. En modo búsqueda, pide que el asistente distinga entre hechos, opinión y especulación, y que ofrezca enlaces contrastados. Cuando cierres la búsqueda, activa R1 para un análisis más profundo sobre lo encontrado.

Si programas, aprovéchalo como asistente de código: genera funciones, pide pruebas unitarias y solicita mejoras de complejidad, y compáralo con guías sobre la mejor IA para programar. Pide que justifique la elección de estructuras, patrones o algoritmos. Si aparece un error, pega el stack trace y pregunta por hipótesis de causa y soluciones ordenadas.

Para escribir mejor, usa el reformulador: que simplifique, acorte o adapte el tono. Si estudias, convierte el contenido en tarjetas de memoria o explicaciones paso a paso. Da ejemplos concretos de lo que esperas y la IA te seguirá mejor.

Integraciones y ecosistema: GitMind y CometAPI

Algunas herramientas de terceros ya integran los modelos de DeepSeek. GitMind, por ejemplo, permite elegir V3 o R1 para conversaciones más fluidas o centradas en razonamiento. Esto facilita sesiones de lluvia de ideas, investigación y resolución de problemas con el modelo idóneo para cada caso.

En el plano de desarrollo, CometAPI unifica el acceso a más de 500 modelos en una sola interfaz. Su catálogo incluye el endpoint deepseek‑r1‑0528, con documentación y playground para pruebas. Si buscas ir rápido, controlar costes y no casarte con un único proveedor, este tipo de pasarela multi‑modelo te puede ahorrar mucho trabajo.

Privacidad, censura y uso responsable

DeepSeek mantiene sus servidores en China. Por prudencia, evita subir documentos corporativos, resultados médicos u otra información sensible si no vas a ejecutar el modelo en local. En entornos críticos, la vía offline es la más segura porque los datos nunca salen de tu equipo.

En la versión online gratuita pueden existir límites temáticos coherentes con la normativa del país de origen, especialmente en cuestiones políticas y geopolíticas. Esto no afecta a los modelos descargados y ejecutados en tu ordenador, donde no se aplican esas restricciones. Es otro motivo para valorar el uso local si la libertad de consulta es clave en tu actividad.

Rendimiento, costes y avances técnicos

La narrativa pública alrededor de DeepSeek resalta dos ideas: rendimiento alto y costes muy bajos. Se han difundido cifras que comparan precios por millón de tokens y presupuestos de entrenamiento muy por debajo de otras casas. No todo puede verificarse al detalle, pero la combinación de buen desempeño y apertura del código es ya un hecho, y explica buena parte del impacto.

En la evolución reciente del razonamiento, R1‑0528 ha sumado mejoras tangibles: más profundidad de cómputo por problema, reducción notable de alucinaciones en tareas como resumen o reescritura, y un soporte más sólido para salidas estructuradas (JSON) y llamadas a funciones, lo que abre puertas a integraciones robustas.

También se ha trabajado en destilación hacia modelos más pequeños (por ejemplo, familias de 8B parámetros) con rendimientos cercanos en pruebas concretas de matemáticas. Esta estrategia acerca capacidades de razonamiento a hardware más modesto, con latencias y costes factibles para equipos pequeños o despliegues embebidos.

Como contexto histórico, no es la primera vez que vemos un salto cualitativo en «pensar antes de responder». AlphaGo ya nos mostró en 2016 cómo un sistema podía sorprender con decisiones brillantes tras explorar el espacio de juego con profundidad. R1 lleva esa idea al lenguaje y a la resolución de problemas generales, democratizándola en un chatbot accesible y, además, abierto.

Con todo lo anterior, la foto final es clara: si quieres información viva y trazable, usa el modo Buscar; si necesitas argumentos sólidos y cadenas lógicas, activa el pensamiento profundo. Alterna ambos según lo requiera la tarea y apóyate en archivos, edición de mensajes y regeneraciones para pulir el resultado hasta dejarlo a tu medida.