DeepSeek supera a GPT-5 en explicaciones detalladas y resolución de problemas, destacando en tareas educativas y prácticas
DeepSeek destaca por su precisión en explicaciones y resolución de problemas, superando a GPT-5 en tareas educativas y aplicaciones prácticas.
Recientemente, OpenAI lanzó su modelo más avanzado hasta la fecha, ChatGPT-5, con promesas de razonamiento más preciso, conversaciones más fluidas y respuestas con un tono más natural. Desde su llegada hace poco más de una semana, ha demostrado ser un competidor destacado en enfrentamientos recientes con otras inteligencias artificiales, combinando precisión técnica con una entrega más humana y colaborativa. Sin embargo, su implementación sufrió algunos problemas durante su despliegue inicial, lo que llevó a una disculpa pública por parte de Sam Altman, CEO de OpenAI.
En la búsqueda de diversificar las capacidades de la inteligencia artificial, en 2025 se lanzó DeepSeek, un modelo que destaca por su enfoque en el razonamiento estructurado y su utilidad práctica en tareas del mundo real. Comparado con GPT-5 en aspectos como resolución de problemas, planificación y educación, DeepSeek ha mostrado un desempeño superior en explicaciones paso a paso, instrucciones detalladas y respuestas fundamentadas, siendo especialmente efectivo en tareas de enseñanza, resolución de problemas y seguimiento de instrucciones específicas.
Una serie de pruebas comparativas entre ambos modelos revela sus distintas fortalezas. Por ejemplo, en un problema matemático sobre ovejas, DeepSeek ofreció una explicación más detallada y clara, considerando diversas interpretaciones, lo que la convirtió en la respuesta más adecuada. En tareas educativas, como enseñar el cálculo de la desviación estándar, DeepSeek no solo explicó el proceso en pasos numerados, sino que también fomentó el aprendizaje activo. Mientras tanto, GPT-5 se destacó en aspectos relacionados con el tono, la fluidez y el entendimiento cultural, presentando respuestas más naturales y cercanas al estilo humano.
En escenarios prácticos, DeepSeek también mostró mayor realismo y aplicabilidad. En un plan de reducción del tiempo de respuesta en atención al cliente, propuso metas alcanzables, herramientas concretas y consideraciones presupuestarias, frente a las estimaciones poco realistas y menos accionables de GPT-5. En tareas de coaching financiero o recomendaciones para conflictos familiares, DeepSeek se impuso por su estructura clara, ejemplos específicos y enfoque práctico. Además, en la creación de contenidos creativos como historias divertidas o publicaciones en redes sociales, GPT-5 mantuvo un mejor rendimiento en narrativa y creatividad, aunque DeepSeek aportó mayor variedad y enfoque en utilidad concreta.
Tras varias rondas de pruebas y comparaciones en distintas áreas, los resultados favorecen claramente a DeepSeek en aspectos relacionados con explicaciones detalladas, orientadas a la resolución y la enseñanza. Sin embargo, GPT-5 continúa siendo superior en aspectos que requieren tono, fluidez natural y comprensión cultural, confirmando que ambas inteligencias artificiales tienen fortalezas complementarias. Así, ambas plataformas muestran cómo diferentes enfoques en el diseño de modelos pueden ofrecer herramientas más versátiles y adaptadas a diversas necesidades, beneficiando a la ciudadanía con soluciones más inteligentes y prácticas.