DeepSeek V3
5673°
<deepseek-v3>
Las apps que soportan etiquetas de ModelTrends te permiten ejecutar/instalar modelos copiando este código en tu prompt sin configuración. Busca nuestro ícono en apps que lo soporten, como Prism (abajo).
Ejecutar este modelo
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Ideal para principiantes. Flujos de trabajo potentes, curva de aprendizaje baja.
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Apps locales
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Instala programas locales si tu computadora tiene buen hardware.
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Genera el mismo prompt en hasta 50 modelos checkpoint/base a la vez.
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deepseek-ai | contexto de 163,840 tokens | $0.32/M entrada, $0.89/M salida. DeepSeek-V3, un potente modelo de lenguaje Mixture-of-Experts (MoE) con 671B parámetros totales y 37B activados por token. Para lograr inferencia eficiente y entrenamiento rentable, DeepSeek-V3 adopta Multi-head Latent Attention (MLA) y arquitecturas DeepSeekMoE, validadas exhaustivamente en DeepSeek-V2.
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
DeepSeek V3 es un modelo Mixture-of-Experts de 671 mil millones de parámetros de DeepSeek AI que activa solo 37 mil millones de parámetros por token, manteniendo los costos de inferencia muy por debajo de lo que su tamaño bruto implica. Usa Multi-head Latent Attention y la arquitectura DeepSeekMoE para un rendimiento eficiente. A menos de un dólar por millón de tokens de salida, compite con modelos que cuestan varias veces más.
Conocido por
- 671B parámetros totales con solo 37B activos por token, reduciendo el cómputo por llamada
- Arquitectura MoE que ofrece gran capacidad a una fracción del costo de modelos densos
- Precios muy por debajo de la mayoría de competidores de frontera: $0.32/M entrada, $0.89/M salida
- Contexto de 163K tokens para manejar documentos largos y conversaciones extendidas
Cuidado con
- Los pesos no se han liberado públicamente; accedes al modelo mediante API, no lo ejecutas tú mismo.
- El contexto se detiene en 163K tokens — no llega al nivel de más de 200K si ese umbral es importante para ti.
- DeepSeek AI es un laboratorio chino; algunas organizaciones tienen preocupaciones de residencia de datos o políticas al respecto.
Prompts para probar
Refactorizar una función desordenada
Aquí hay una función Python que funciona pero es difícil de leer. Refactorízala para mayor claridad, añade anotaciones de tipo y escribe una breve docstring explicando qué hace. No cambies su comportamiento externo.
def proc(d,x,y=None):
r=[]
for i in d:
if i>x:
r.append(i*2 if y is None else i*y)
return r
Poner a prueba un argumento
Voy a argumentar que las ciudades deberían prohibir la propiedad privada de coches dentro de las rondas para reducir emisiones. Haz de abogado del diablo: dame las tres objeciones más fuertes a esta política, ordénalas por dificultad para refutarlas y para cada una sugiere el mejor contraargumento que podría hacer.
Redactar un correo en frío
Escribe un correo de acercamiento en frío desde una pequeña agencia de investigación UX al jefe de producto de una empresa SaaS mediana. El objetivo es conseguir una llamada de descubrimiento de 20 minutos. Mantén el correo en menos de 120 palabras, sin palabras de moda, sin halagos falsos y con una llamada a la acción clara.
Comparar con
- GPT-5.6 LunaModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $0.20/M entrada, $1.20/M salida
- Claude Sonnet 5.5Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $10.00/M salida
- Space Bunny AlphaModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · gratis para usar
- Solar Pro 4Modelo solo APIContexto de 524,288 tokens · $0.09/M entrada, $0.36/M salida
Más modelos de texto de deepseek-ai
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar DeepSeek V3 localmente?
- No — los pesos no se han liberado públicamente, por lo que solo puedes acceder al modelo mediante API.
- ¿Cuánto cuesta DeepSeek V3 y qué tamaño de contexto tiene?
- Cuesta $0.32 por millón de tokens de entrada y $0.89 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 163,840 tokens.
- ¿En qué se diferencia DeepSeek V3 de un modelo denso con capacidad similar?
- Su diseño MoE activa solo 37B de sus 671B parámetros por token, por eso la inferencia es económica a pesar del tamaño nominal del modelo.
Veredicto del capitánUn modelo serio de frontera a precio económico — la arquitectura MoE justifica su valor y el costo por token es difícil de discutir.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
DeepSeek V3 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.
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