DeepSeek R1 vs o3-mini para desarrolladores: ¿Cuál es el mejor?
Hola a todos.
Hace poco, OpenAI lanzó su nuevo modelo, el o3-mini. Con tantas opciones emergentes, la gran pregunta para todo desarrollador es: ¿Qué modelo debo utilizar?
Para responder a esta pregunta, he pasado las últimas horas probando el o3-mini y el DeepSeek R1 en tareas comunes que los desarrolladores realizamos a diario. Estas tareas son:
- Edificio un programa desde cero;
- Añadir una función al código existente;
- Refactorización del código y generar pruebas.
En este artículo, compartiré mis recomendaciones y perspectivas. Mi objetivo es que todos nos convirtamos en mejores desarrolladores aprovechando la IA en nuestro beneficio.
Ventana de rendimiento, precio y contexto
Antes de sumergirse en las pruebas prácticas, es esencial comprender las especificaciones de cada modelo, ya que son cruciales para determinar cuál se ajusta mejor a las necesidades de su proyecto.
1. Rendimiento
- o3-mini y DeepSeek R1 plomo en el Banco SWE (una prueba que evalúa la capacidad para resolver GitHub cuestiones), con puntuaciones superiores a 49.
- Soneto Claude 3.5 mostró inicialmente buenas puntuaciones, pero, como revelaron las pruebas siguientes, demostró importantes limitaciones a la hora de ejecutar tareas complejas.
2. Coste por millón de fichas
- DeepSeek R1: entrada: $0.55 y salida: $2.19 (más económico),
- o3-mini: entrada: $1.10 y salida: $4.40.
- Soneto Claude 3.5: entrada: $3.00 y salida: $15.00.
3. Ventana de contexto
- o3-mini y Claude 3,5: Hasta 200k tokens (mejor para solicitudes más grandes y complejas).
- DeepSeek R1: Hasta 128k fichas.
Prueba práctica 1: Creación de un proyecto desde cero
Tarea: Crear una interfaz para chatear con los locales LLMs vía Ollamacon funciones de chat, historial de conversaciones y selección de modelos.
Resultados:
| Modelo | Archivos generados | Características funcionales | Observaciones |
|---|---|---|---|
| o3-mini con Cursor | 3 (HTML, CSS y JS por separado) | Todos | Código organizado, pero interfaz de usuario y estilo muy básicos |
| DeepSeek R1 en la Web | 1 (HTML, CSS y JS condensados) | Chat y selección de modelos | Sin historial de conversaciones, la interfaz de usuario y el estilo eran mejores |
| DeepSeek R1 usando Cursor | 0 | – | Fallo al crear varios archivos, muchos ajustes manuales |
| Claude 3.5 utilizando Cursor | 0 | – | Completamente fallido |
Ganador: o3-minipor su coherencia y capacidad para generar proyectos complejos en una sola solicitud.
Prueba práctica 2: Añadir una función al código existente
Tarea: Integre una interfaz de usuario (UI) en una CLI existente para interactuar con agentes de IA.
Resultados:
o3-mini utilizando Cursor:
- Generado nuevos archivos y añadido la función después de más de 20 iteraciones.
- Tenía mayor dificultad de comprensión Gestión del estado de la interfaz de usuario, que requiere ajustes rápidos y correcciones manuales tras el resultado generado.
DeepSeek R1 usando Cursor:
- Generado nuevos archivos y añadido la función en sólo 9 iteracionescon un código más limpio y organizado que o3-mini.
- Necesario orientación para ajustar algunas integracionespero fue más rápido que o3-mini a la hora de comprender los requisitos.
Ganador: DeepSeek R1Aunque o3-mini es más "autónomo", tuvo muchos problemas para comprender las funciones clave para la integración. En cambio, aunque DeepSeek R1 requirió más "supervisión", comprendió mejor las necesidades y entregó la nueva función con rapidez.
Prueba práctica 3: Refactorización de código y generación de pruebas
Tarea: Refactorice funciones en una aplicación web React/TypeScript y añada pruebas unitarias.
Resultados:
o3-mini utilizando Cursor:
- Refactorizó el código, siguió las mejores prácticas y generó pruebas funcionales (con pequeños ajustes necesarios).
DeepSeek R1 usando Cursor:
- Introducido crítico errores eliminando las funciones esenciales.
- Generó pruebas válidas pero falló en la refactorización.
Ganador: o3-minipor su precisión y menor riesgo de romper el código existente.
Recomendaciones finales
- Para nuevos proyectos: Utilice o3-mini en Cursor. Su capacidad para generar código estructurado en una sola pasada es inigualable.
- Para características complejas: Combine o3-mini (para arquitectura) con DeepSeek R1 (para fragmentos).
- Para presupuestos ajustados: DeepSeek R1 es la opción más económica, pero requiere más atención y supervisión durante el desarrollo.
¿Y Claude 3.5?
Con un coste 7 veces superior y un rendimiento inferior ya en la primera prueba práctica, Claude 3,5 no es una opción viable para el desarrollo diario. Recomiendo centrarse en o3-mini y DeepSeek R1que ofrecen un mejor equilibrio entre coste y rendimiento.
Cómo utilizar ambos modelos juntos
- Fase de planificación: Utilice o3-mini para esbozar la estructura general del proyecto. Su capacidad para manejar grandes ventanas contextuales permite una planificación exhaustiva.
- Optimización y ajustes finales: Tras estructurar el proyecto, utilice DeepSeek R1 con una "supervisión" continua para afinar funciones específicas, mejorar la eficacia del código y reducir costes en tareas concretas.
Consideraciones finales
La integración de modelos de IA como o3-mini y DeepSeek R1 en el flujo de trabajo de desarrollo puede transformar por completo nuestra forma de crear y mantener proyectos.
Mientras que o3-mini destaca por su consistencia y capacidad para manejar tareas complejas, DeepSeek R1 ofrece una solución económica para el ajuste fino y tareas específicas.
Así que.., ¿qué modelo probará primero? 👨💻 ¿Te ha gustado? Comparta sus experiencias en los comentarios. 🚀
