
DeepSeek, la nueva alternativa china a ChatGPT, ha llegado con fuerza al mercado, rompiendo con la capitalización bursátil de la mayoría de empresas relacionadas con la inteligencia artificial por su capacidad de razonar de manera fundamentada gracias al modelo de aprendizaje por refuerzo puro que integra. No obstante, como ocurre con cualquier herramienta de este calibre, el éxito radica en saber cómo aprovecharla al máximo. ¿Buscas trucos de DeepSeek para desbloquear todo su potencial y optimizar sus respuestas? He pasado más de 48 horas usándola para traerte los mejores consejos y recomendaciones.
Indice de contenidos
Indica el idioma base de las fuentes
DeepSeek se basa principalmente en las fuentes disponibles en el idioma que utilizas en tus consultas. Esto puede limitas sus posibilidades si consideramos que, por ejemplo, más del 90% de la literatura médica está en inglés. La solución es tan sencilla como añadir la siguiente instrucción en tu prompt:
- «Piensa en inglés para utilizar la literatura, las fuentes y los datos en inglés, pero responde en [tu idioma].»
Por ejemplo, si necesitas información detallada sobre investigaciones clínicas, puedes pedir: “Proporcióname un resumen de los avances más recientes en terapia génica. Piensa en inglés y responde en español”. Esto permite a DeepSeek acceder a un espectro más amplio de datos y ofrecerte respuestas más completas y precisas.
Las citas pueden ser falsas, pero la información no
Un punto a tener en cuenta al usar DeepSeek es que no puede recordar las fuentes originales de la información que utiliza. Aunque el contenido que genera suele ser válido, no es raro que proporcione citas inexistentes si se le pide referenciar algo muy concreto.
Por ejemplo, si preguntas: “¿Qué estudios respaldan que el consumo moderado de café es beneficioso para la salud?”, DeepSeek podría inventar una cita como: “Un estudio de la Universidad de Beijing en 2018…”, aunque no exista tal investigación.
Para evitar malentendidos, verifica siempre las fuentes por tu cuenta. Puedes pedir que incluya referencias generales sin que las presente como citas: “¿Puedes explicarme los beneficios del café sin inventar citas?”.
Usa «Responde desde el contexto de todo lo que hemos discutido»
Cuando trabajas en un tema complejo o realizas varias consultas de forma iterativa, es bastante común perder el hilo de lo que ya se ha dicho. Por suerte, al igual que otros modelos de inteligencia artificial, DeepSeek cuenta con una memoria en el contexto del chat. De esta forma, puedes pedirle que continúe desarrollando una idea basada en la conversación previa.
Por ejemplo, si estás debatiendo sobre energías renovables, podrías decir: “Responde desde el contexto de todo lo que hemos discutido y dame un plan para implementar energía solar en una comunidad rural.” Acto seguido, generará una respuesta coherente sin necesidad de repetir toda la información inicial.
Renombra chats importantes en mayúsculas
Una función sencilla, pero no por ello menos útil. Si sueles trabajar con diferentes conversaciones, renombrar tus chats importantes en mayúsculas puede ayudarte a encontrarlos rápidamente más tarde, sobre todo de cara a proyectos a largo plazo o investigaciones en profundidad que requieran más interacciones.
Por ejemplo, si estás desarrollando un proyecto sobre inteligencia artificial en la educación, podrías renombrar el chat como “EDUCACIÓN Y AI”. Generalmente, la herramienta nombrará las conversaciones con el primer comando que se haya introducido, por lo que no es la mejor forma de organizarse.
Aprovecha su capacidad de razonamiento para entender contextos
El hecho de que sepa razonar sus respuestas abre la puerta a explorar diferentes perspectivas para obtener respuestas más ricas y completas. Una forma práctica de sacar provecho a esta capacidad se basa en comparar enfoques y elegir el más adecuado según la petición.
Por ejemplo:
- “Dame 10 estrategias para aumentar la productividad en una oficina. Luego, analiza cuál de ellas sería la más efectiva para una empresa tecnológica.”
Tras su introducción, DeepSeek generará una lista diversa de estrategias, como la implementación de horarios flexibles, el uso de herramientas de gestión de tareas o la creación de espacios colaborativos. Posteriormente, seleccionará la que considera más importante para el contexto dado, justificando su elección.
Aporta tanto contexto como sea posible
Como sucede con ChatGPT y Claude, la calidad de las respuestas de DeepSeek mejora de forma drástica cuando le proporcionas más detalles sobre lo que necesitas. En lugar de preguntar algo tan genérico como: “Dame ideas para una presentación”, prueba a estructurar tu solicitud:
- “Voy a dar una presentación sobre cómo las tecnologías verdes pueden mitigar el cambio climático. Dame un esquema con tres puntos principales, ejemplos concretos y un cierre inspirador.”
Este nivel de detalle permite que DeepSeek entienda mejor el contexto y genere respuestas más relevantes y útiles.
Solicita contenido iterativo
La capacidad de DeepSeek para refinar y mejorar contenido en varias iteraciones lo hace mucho más interesante que la mayoría de modelos actuales de su competencia. Para sacarle todo el provecho, puedes pedirle que elabore una respuesta inicial y luego la perfeccione con más ejemplos, mayor profundidad o un enfoque concreto.
Por ejemplo:
- “Escribe un ensayo sobre el futuro de la educación.”
- “Ahora mejora el ensayo para que sea más persuasivo e incluye ejemplos concretos.”
Otro caso podría ser:
- “Genera un código en Python para una calculadora básica.”
- “Añade funciones avanzadas como logaritmos y raíces cuadradas al código.”
De este modo, obtendrás resultados más refinados y adaptados a la consulta.
Usa prompts estructurados
La forma en la que formulas tu pregunta o solicitud influye directamente en la calidad de la respuesta. Aunque no es exclusivo de DeepSeek, los prompts estructurados pueden ayuidarte a obtener la respuesta esperada sin dar demasiadas vueltas sobre un mismo tema. Aquí tienes dos ejemplos de cómo hacerlo:
- Contexto + Instrucción + Formato: “Eres un experto en marketing digital. Dame una estrategia detallada para aumentar las ventas de una tienda online en 3 meses. Incluye una tabla con acciones semanales y métricas clave.”
- Roleplay + Objetivo: “Imagina que eres un profesor de física. Explica la teoría de la relatividad de Einstein como si estuvieras enseñando a un estudiante de secundaria, usando analogías simples.”
Genera contenido interactivo
¿Sabías que DeepSeek puede crear actividades educativas, ejercicios prácticos o dinámicas que involucren al usuario de manera activa? En este sentido, puede ser usada como una herramienta para educadores, estudiantes o profesionales en general, al igual que ChatGPT.
Por ejemplo:
- “Crea un quiz interactivo de 10 preguntas sobre historia del arte, con opciones de respuesta y la explicación correcta para cada pregunta.”
- “Diseña un ejercicio para aprender a usar funciones básicas en Excel, incluyendo SUMA, PROMEDIO y SI.”
Resultado esperado:
- ¿Quién pintó ‘La última cena’?
- a) Vincent van Gogh
- b) Leonardo da Vinci
- c) Pablo Picasso
- d) Rembrandt
Respuesta correcta: b) Leonardo da Vinci. Explicación: Pintado entre 1495 y 1498, es una de las obras más icónicas del Renacimiento italiano.
- ¿En qué siglo se construyó la catedral de Notre Dame?
- a) Siglo X
- b) Siglo XII
- c) Siglo XV
- d) Siglo XVII
Respuesta correcta: b) Siglo XII. Explicación: La construcción comenzó en 1163 y terminó en 1345.
Resultado esperado:
- Instrucciones:
- Abre un archivo en Excel y crea una tabla con las siguientes columnas: Producto, Precio, Cantidad y Total.
- Llena al menos 5 filas con datos ficticios.
- Usa la fórmula
=SUMA(C2:C6)
para calcular el total de las cantidades. - Aplica
=PROMEDIO(B2:B6)
para encontrar el precio promedio. - Agrega una columna «Descuento» y usa
=SI(D2>100,10,0)
para aplicar un descuento del 10% a los totales mayores de 100.
No crea imágenes (de momento), pero si prompts para su generación
Aunque DeepSeek no genera imágenes directamente, puede describirlas con detalle para generar prompts en herramientas de diseño como DALL·E o MidJourney. Lo ideal es ser lo más específicos posibles para no dejar ningún detalle a la imaginación, tanto en el texto como en la posterior creación digital
Por ejemplo:
- “Describe cómo sería un póster para una conferencia sobre energías renovables.”
- “Diseña un logotipo conceptual para una marca de café orgánico, describiendo colores, formas y estilo.”
Resultado esperado:
“El póster tiene un fondo degradado que combina tonos verdes y azules, representando naturaleza y tecnología. En el centro, un gran aerogenerador estilizado con hojas en lugar de aspas. En la parte superior, el título ‘Innovación Energética 2025’ en una fuente moderna y sans-serif. En la parte inferior, pequeños íconos de paneles solares, turbinas hidroeléctricas y hojas, junto con información de fecha y lugar.”
“El logotipo es minimalista, con una taza de café delineada en blanco sobre un fondo marrón oscuro. Dentro de la taza, un brote verde simboliza la frescura y la sostenibilidad. La fuente es serif, con letras en beige suave, evocando un toque artesanal.”
Usa comandos para debugging o resolución de problemas
DeepSeek es, probablemente, la mejor herramienta para resolver problemas técnicos o conceptuales, tanto matemáticos y operaciones como algoritmos o relacionados con la programación. Para ello, puedes pedirle que identifique errores en un código, proponga soluciones o incluso diagnostique problemas cotidianos.
Por ejemplo:
- “Este código en JavaScript no funciona. Identifica el error y corrígelo: [código].”
- “Tengo un problema con mi red WiFi. Sugiere pasos para diagnosticar y solucionar el problema.”
Al visualizar en tiempo real el razonamiento seguido por el modelo, puedes identificar posibles errores de lógica en caso de que genere respuestas fallidas para reformular tus peticiones.
Usa comandos para optimización (texto, programación, etcétera)
DeepSeek es una herramienta excepcional para refinar, mejorar y simplificar procesos o contenido, desde código hasta textos. Como sucede con el resto de comandos, la clave está en proporcionar un contexto claro para que el modelo pueda ofrecer sugerencias personalizadas.
Por ejemplo:
- «Optimiza este código en Python para que sea más eficiente. Hazlo más rápido y con menos líneas.»
pythonCopiarEditardef suma_lista(lista):
total = 0
for num in lista:
total += num
return total
Resultado esperado:
pythonCopiarEditardef suma_lista(lista):
return sum(lista)
DeepSeek puede analizar el código, identificar redundancias y proponer soluciones más compactas y eficientes. Si el problema es más complejo, también puede explicar por qué sugiere ciertos cambios o cómo afectan al rendimiento. Sus bondades también se aplican a la generación y optimización de texto.
Por ejemplo:
- «Reescribe este texto para que sea más conciso y persuasivo: ‘Nuestro software líder en el mercado ayuda a las empresas a optimizar sus procesos y reducir costos, aumentando significativamente la eficiencia operativa y mejorando la toma de decisiones.'»
Resultado esperado:
- «Nuestro software líder optimiza procesos, reduce costos y mejora la eficiencia operativa.»
DeepSeek analiza la intención del texto y elimina palabras innecesarias, manteniendo el mensaje principal.
Fomenta el razonamiento paso a paso
Si utilizas DeepSeek para resolver problemas complejos, una buena forma de obtener resultados con el mínimo margen de error es guiar al modelo correctamente. Algo que he podido comprobar es que, incluyendo instrucciones para fomentar su razonamiento paso a paso —por ejemplo, “desglosa el problema paso a paso y resuélvelo”—, la conversación activará una forma más estructurada de pensar y, por ende, con mayor porcentaje de acierto.
Por ejemplo:
- Pregunta directa: “¿Cómo funciona un motor de combustión interna?”
- Con razonamiento paso a paso:
“Explica cómo funciona un motor de combustión interna paso a paso, incluyendo la descripción de cada uno de los ciclos: admisión, compresión, explosión y escape.”
Una vez introducida, DeepSeek detallará cada ciclo del motor, explicará sus componentes y describirá el proceso en un orden lógico.
Y también la autorreflexión
DeepSeek tiene una capacidad innata para revisar su propio trabajo y corregir posibles errores. Sin embargo, esta función se activa mejor si se le pide explícitamente que lo haga. Alentar la autorreflexión asegura que las respuestas sean más precisas y fiables.
Por ejemplo:
- “Escribe un resumen de la Segunda Guerra Mundial y luego identifica posibles errores o lagunas en tu respuesta. Corrige cada uno paso a paso.”
A continuación, generará primero un resumen y, en una segunda etapa, analizará su trabajo. Podría señalar omisiones, como la falta de detalles sobre el frente del Pacífico, además de incluir información relevante para mejorar la respuesta.
Pide que genere contenido colaborativo
DeepSeek puede trabajar contigo para co-crear contenido en tiempo real, ya sea para desarrollar ideas, escribir historias o planificar proyectos. De hecho, la colaboración se puede personalizar según tus necesidades.
Por ejemplo:
- «Vamos a escribir un cuento juntos. Yo empiezo: ‘Érase una vez un dragón que vivía en una cueva de cristal, pero soñaba con volar más allá de las montañas.’ Continúa la historia.»
Resultado esperado:
- «Un día, el dragón encontró un mapa antiguo grabado en una roca, que señalaba un lugar donde los sueños se volvían realidad. Intrigado, decidió emprender su primera aventura hacia lo desconocido…»
DeepSeek puede continuar la narrativa según tu estilo y tono preferidos, adaptándose a cambios en la trama o personajes. Y lo mismo sucede a la hora de, por ejemplo, desarrollar o diseñar una aplicación.
Por ejemplo:
- «Estoy diseñando una app. Sugiere características clave para una app de gestión de tareas y luego priorízalas según su importancia.»
Resultado esperado:
- Características clave:
- Creación de tareas con fechas límite.
- Listas compartidas para colaboración en equipo.
- Recordatorios automáticos y notificaciones.
- Visualización tipo Kanban.
- Integración con Google Calendar.
- Prioridad:
- Alta prioridad: Creación de tareas, recordatorios, integración con Google Calendar.
- Media prioridad: Listas compartidas, visualización Kanban.
DeepSeek organiza las ideas y puede ayudarte a profundizar en el diseño describiendo cómo implementar cada característica técnicamente.
Aviso de disparo cero (Zero-shot prompting)
En lugar de incluir ejemplos dentro del prompt, el aviso de disparo cero funciona mejor en DeepSeek. Esto se debe a que el modelo tiende a ser más eficiente cuando se le proporcionan directrices claras en lugar de ejemplos.
Por ejemplo:
- “Explica cómo optimizar el consumo energético en un hogar moderno utilizando tecnología de punta.”
Sin necesidad de proporcionar ejemplos previos, enumerará todas tecnologías relacionadas con la petición (paneles solares, termostatos inteligentes, iluminación LED, etcétera), explicando cómo cada una contribuye a la eficiencia energética.
Define explícitamente la salida y el formato
Cuando se le proporciona una descripción clara del formato de salida esperado, DeepSeek ofrece resultados más organizados y fáciles de interpretar para tareas que requieren listas, tablas o estructuras específicas.
Por ejemplo:
- Pregunta genérica: “¿Qué beneficios tiene la energía solar?”
- Pregunta con formato definido:
“Dame una lista de beneficios de la energía solar organizada en una tabla con dos columnas: beneficio y explicación breve.”
Resultado esperado:
Beneficio | Explicación breve |
---|---|
Reducción de costos | Disminuye las facturas eléctricas a largo plazo. |
Energía limpia | No genera emisiones de carbono ni contaminación. |
Independencia | Reduce la dependencia de la red eléctrica local. |
Ejecuta DeepSeek R1 de forma local
Mas control y privacidad siempre es bien recibido, sobre todo cuando hablamos de un modelo dependiente de una empresa externa. La buena nueva es que DeepSeek R1 puede ejecutarse localmente, por lo que tus datos no saldrán del dispositivo, además de ofrecer un mejor rendimiento en tareas intensivas, depediendo de la potencia del equipo.
Aunque esto daría para un partículo aparte, el proceso es bastante sencillo, comenzando con la descarga de Ollama. Se trata de una herramienta gratuita diseñada para ejecutar modelos de IA localmente. Descárgala desde su página oficial y sigue las instrucciones de instalación según tu sistema operativo.
Una vez instalado, deberás descargar DeepSeek, concretamente, el modelo DeepSeek R1 7B. Bajo mi experiencia, es el más equilibrado en términos de velocidad y capacidad, permitiéndonos obtener respuestas rápidas sin comprometer la calidad. Para su instalación, puedes utilizar este comando:
ollama pull deepseek-r1
Finalmente, inicia DeepSeek con el siguiente comando:
ollama run deepseek-r1
¿Cómo interactuar con la IA a través de la terminal o la máquina de comandos? Exactamente igual que con la versión web de DeepSeek:
>>> ¿Cómo puedo aprender Python desde cero?
Si prefieres hacer una pregunta concreta sin entrar en modo interactivo, recurre a este otro comando:
ollama run deepseek-r1 "¿Cuál es la capital de Francia?"
Generar texto largo
Si necesitas que genere un texto largo, como un ensayo o un resumen, puedes usar:
ollama run deepseek-v3 "Escribe un ensayo de 300 palabras sobre la importancia de la inteligencia artificial."
Traducir texto
Para traducciones, usa:
ollama run deepseek-v3 "Traduce al inglés: 'Hola, ¿cómo estás?'"
Generar código
Si necesitas ayuda con programación, prueba:
ollama run deepseek-v3 "Escribe una función en Python que sume dos números."
Resumir texto
Para resumir un texto, puedes hacer:
ollama run deepseek-v3 "Resume este texto: [pega aquí el texto que quieres resumir]"
Detener o reiniciar el modelo
Si necesitas detener la ejecución del modelo, simplemente cierra la terminal o usa Ctrl + C
. Para reiniciar, vuelve a ejecutar el comando ollama run deepseek-v3
. Si hay una nueva versión del modelo disponible, puedes actualizarlo con:
ollama pull deepseek-v3