¿Estamos a las puertas de una revolución de la IA impulsada por un desvalido? DeepSeekuna startup china relativamente desconocida fundada en 2023, está causando sensación en la comunidad mundial de la IA con sus modelos vanguardistas de código abierto y unos costes de inferencia asombrosamente bajos.
DeepSeek first rocketed to the top of the app charts in January 2025, fueled by DeepSeek R1, a model users called “sorprendentemente bueno.” Eighteen months later the company is three model generations past it: R1 has been retired, and the current lineup is V4 Flash and V4 Pro. This article covers DeepSeek’s backstory, the technology behind its rapid ascent, every model it has shipped, and the challenges it faces now.
DeepSeek’s app raises serious privacy and security issues by transmitting user data, including chat logs and keystrokes, to servers in China. If you are weighing the trade-off, see how the two stack up in our DeepSeek vs ChatGPT comparison. This data is subject to Chinese laws, which may compel companies to share information with the government.
For a safer alternative to DeepSeek’s app, users can host its open-source models locally or utilizar plataformas de terceros que mantienen los datos en centros de datos occidentales, evitando los riesgos y la censura de los datos chinos.
The Key Takeaways
- DeepSeek was founded in May 2023 by Liang Wenfeng and is funded entirely by the High-Flyer hedge fund, with no outside investors.
- The current models are V4 Flash (284B total / 13B active) and V4 Pro (1.6T total / 49B active), both MIT-licensed with a 1M token context window.
- API pricing is $0.14 / $0.28 per million tokens for V4 Flash and $0.435 / $0.87 for V4 Pro.
- V4-Flash-0731, shipped July 31, 2026, beats the much larger V4 Pro preview on every agentic benchmark DeepSeek publishes.
- R1 and V3 are retired. Their API endpoints were switched off after 24 July 2026, and DeepSeek’s docs now list exactly two model IDs.
El auge de DeepSeek
DeepSeek fue creada en mayo de 2023 por Liang Wenfengque anteriormente dirigió el High-Flyer fondo de cobertura cuantitativo. Dado que High-Flyer suscribe íntegramente DeepSeek, la empresa tiene libertad para llevar a cabo ambiciosas investigaciones sobre IA sin la presión habitual de generar beneficios a corto plazo. La empresa, con sede en Hangzhou (China), ha reunido a un joven equipo de licenciados de primer nivel de universidades chinas, que dan más importancia a las aptitudes técnicas que a la experiencia laboral convencional.
Desde el primer día, DeepSeek se ha guiado por dos objetivos fundamentales:
- Empujar hacia la Inteligencia Artificial General (AGI) de forma transparente y abierta
- Hacer más accesible la IA avanzada mediante precios agresivos y tecnología rentable
This open-source spirit and disruptive pricing have rattled incumbents, prompting AI powerhouses like OpenAI, Meta, and major Chinese tech firms, including ByteDance, Tencent, Baidu, and Alibaba, to reevaluate their own costs, strategies, and research approaches.
Hitos de DeepSeek
Desde su fundación en 2023, DeepSeek ha seguido una trayectoria constante de innovación, lanzando modelos que no sólo compiten con sus competidores más grandes, sino que a menudo los superan en coste y eficiencia. Desde su enfoque inicial en la codificación hasta sus avances en IA de propósito general, cada versión ha superado los límites de una manera única. He aquí un repaso de los hitos que han marcado la trayectoria de DeepSeek hasta la fecha.
Codificador de DeepSeek
Lanzado en Noviembre de 2023, Codificador de DeepSeek fue el primer lanzamiento importante de la empresa, dirigido a desarrolladores con un modelo de codificación de código abierto. En una época en la que las herramientas comerciales de generación de código eran cada vez más caras, ofrecía un alternativa gratuita y eficaz. El modelo podía generar, completar y depurar código, lo que le valió una rápida aceptación entre desarrolladores independientes y nuevas empresas. Su naturaleza de código abierto fomentó la personalización y la experimentación, lo que impulsó aún más su popularidad.
Este lanzamiento marcó la pauta de la misión de DeepSeek de democratizar el acceso a la IA. Aunque relativamente sencillo en comparación con modelos posteriores, DeepSeek Coder demostró que herramientas de IA accesibles podría ofrecer un gran rendimiento sin costes elevados, sentando las bases para futuras innovaciones.
DeepSeek LLM (67B)
Tras el éxito de su modelo de codificación, DeepSeek lanzó un Modelo lingüístico polivalente de 67B parámetros. A pesar de su menor tamaño en comparación con competidores como GPT-4, este modelo destacó en tareas como el resumen, el análisis de sentimientos y la IA conversacional. Al optimizar para eficacia de los parámetrosen muchas tareas igualaba o superaba a los modelos de mayor tamaño, al tiempo que mantenía una huella computacional reducida.
El LLM de DeepSeek demostró la capacidad de la empresa para desarrollar herramientas versátiles de IA que daba prioridad a la rentabilidad sin comprometer la calidad. También consolidó la reputación de DeepSeek como disruptor innovador capaz de ofrecer modelos competitivos con un presupuesto ajustado.
DeepSeek V2
Publicado en Mayo de 2024, DeepSeek V2 fue un punto de inflexión para la empresa, desencadenando un guerra de precios en el mercado chino de la IA. Al ofrecer un modelo lingüístico de alto rendimiento por una fracción del coste de sus competidores, DeepSeek obligó a grandes empresas como ByteDance, Tencent y Baidu a bajar sus precios. Este movimiento puso la IA avanzada al alcance de un mayor número de empresas y desarrolladores.
Desde el punto de vista técnico, la V2 ha mejorado notablemente con respecto a sus predecesoras, ofreciendo funciones mejoradas de generación de texto, análisis de sentimientos y mucho más. Su combinación de rendimiento y asequibilidad atrajo la atención de la comunidad mundial de la IA, demostrando que las empresas más pequeñas podían competir con los gigantes de la tecnología, que contaban con cuantiosos fondos.
DeepSeek-Coder-V2
A finales de 2024, DeepSeek volvió a sus raíces con DeepSeek-Coder-V2un modelo de codificación avanzado con 236.000 millones de parámetros y un ventana contextual de 128K fichas. Esta actualización le permitió abordar con impresionante precisión tareas de programación complejas, como el análisis de extensas bases de código o la resolución de intrincados retos de depuración.
Lo que hizo destacar a Coder-V2 fue su precio. A partir de $0,14 por millón de fichas de entrada y $0,28 por millón de fichas de salidase convirtió en uno de los herramientas de codificación rentables disponibles. El modelo cimentó la reputación de DeepSeek de proporcionar soluciones de IA de alta calidad a una fracción del coste exigido por la competencia.
DeepSeek V3
El lanzamiento de DeepSeek V3 a finales de 2024 marcó el paso más avanzado de la empresa hasta la fecha, introduciendo 671.000 millones de parámetros y dos innovaciones revolucionarias:
- Mezcla de expertos (MDE): Sólo se activa 37.000 millones de parámetros por tareareduciendo drásticamente los costes computacionales y manteniendo alto rendimiento.
- Atención latente multicabeza (MLA): Aumento de la capacidad del modelo para procesar relaciones matizadas y gestionar múltiples entradas simultáneamente, lo que lo hace muy eficaz para tareas que requieren profundidad contextual.
Aunque eclipsado por los lanzamientos más destacados de OpenAI y Meta, DeepSeek V3 se ha ganado silenciosamente el respeto de los círculos de investigación por su combinación de escala, rentabilidad e innovación arquitectónica. También sentó las bases técnicas del logro más importante de DeepSeek hasta la fecha: DeepSeek R1..
DeepSeek R1
DeepSeek ha dado su paso más audaz con DeepSeek R1lanzada el 21 de enero de 2025. Este modelo de IA de código abierto se ha convertido en el desafío más serio de la startup a los gigantes tecnológicos estadounidenses, debido a su formidable capacidad de razonamiento, sus menores costes operativos y sus funciones fáciles de desarrollar.
Características principales
- Arquitectura mixta de expertos (MDE)
R1 amplía el concepto de MoE visto por primera vez en V3, activando sólo las subredes necesarias para una consulta específica. Esto permite un alto rendimiento en tareas exigentes sin devorar recursos de hardware. - Aprendizaje por refuerzo puro (RL)
While many competing AI models rely heavily on supervised fine-tuning, R1 incorporates a strong RL pipeline, learning to reason through constant iteration and feedback, rather than relying solely on labeled datasets. - Ventana contextual masiva
Capaz de procesar hasta 128.000 tokens en una petición, R1 gestiona fácilmente tareas extensas como revisiones complejas de código, análisis de documentos legales o problemas matemáticos de varios pasos. - Alta capacidad de producción
El modelo puede generar hasta 32.000 fichas a la vez, lo que lo hace ideal para redactar informes en profundidad o diseccionar extensos conjuntos de datos. - Rentabilidad sin precedentes
DeepSeek R1’s inference cost was estimated at a tiny fraction, around 2%, of what organizations paid for comparable OpenAI models at the time. For solo developers and enterprises alike, that gap was the whole appeal.
Indicadores de rendimiento
DeepSeek R1 has logged remarkable scores on math and logic tests, surpassing OpenAI’s o1 Preview with a 91.6% score on the MATH benchmark and 52.5% on AIME. Although it matches OpenAI’s o1 in many coding tasks, it still falls slightly behind Claude 3.5 Sonnet for certain specialized code scenarios. However, R1’s ability to show detailed step-by-step reasoning stands out as a major benefit, particularly for debugging, educational uses, and research.
Perhaps most telling about its success is user adoption. R1 propelled DeepSeek to the top of the App Store on January 26, 2025, and it quickly reached a million downloads on the Play Store. Users cite the recently introduced “DeepThink + Web Search” feature as one of its standout attributes, an area where even OpenAI has yet to fully catch up.
DeepSeek V3.1 and V3.2-Speciale
Through late 2025 DeepSeek iterated on the V3 line rather than jumping to a new number. V3.2-Speciale was the notable release, a reasoning-tuned checkpoint aimed squarely at the frontier closed models on maths and code. It kept the open-weights posture and the aggressive pricing that had defined the company, and it is covered in full in our DeepSeek-V3.2-Speciale breakdown.
DeepSeek V4 Pro and V4 Flash
DeepSeek V4 arrived on April 24, 2026, one day after OpenAI shipped GPT-5.5, and it split the line in two. V4 Flash carries 284B total parameters with 13B active and is the default chat model. V4 Pro carries 1.6T total with 49B active and is the reasoning model. Both moved to a 1 million token context window with 384K maximum output, a roughly eightfold jump on R1’s 128K, and both shipped under the MIT license with full weights on Hugging Face. Our DeepSeek V4 launch coverage has the full specification.
DeepSeek V4-Flash-0731
The most recent milestone landed on July 31, 2026. V4-Flash-0731 is a re-post-train of V4 Flash rather than a new architecture, and it supersedes the preview outright: calling deepseek-v4-flash on the API now routes to it, at the same $0.14 / $0.28. What changed is agentic capability, and the numbers are lopsided. On DeepSeek’s own benchmark table the small Flash model beats the far larger V4 Pro preview across the board, Terminal Bench 2.1 at 82.7 against 72.1, NL2Repo 54.2 against 38.5, y DeepSWE 54.4 against 12.8. Artificial Analysis, running Terminal-Bench independently, scores it 78.7; both figures are real and neither should be quoted without naming the house that produced it.
The commercial effect is that DeepSeek’s cheapest model became its best agentic one, which is the reverse of how most vendors price their lineups. On Artificial Analysis’s Intelligence Index it scores 50 at $0.03 per index task, the lowest cost-per-task figure on that board.
What happened to R2
Worth stating plainly, because the rumour persists: there is no DeepSeek R2. The reasoning line was folded into the main V-series rather than continued under the R name, and R1’s own endpoint was switched off after 24 July 2026. DeepSeek’s API docs now list exactly two model IDs, deepseek-v4-flash y deepseek-v4-pro. Any tutorial still telling you to call deepseek-reasoner or deepseek-chat is out of date.
Innovaciones de DeepSeek
Ambos DeepSeek V3 y R1 aprovechar la Mezcla de expertos (ME) arquitectura, que activa sólo un subconjunto de su masiva 671.000 millones de parámetros. Es como desplegar cientos de microexpertos especializados que intervienen cuando se necesitan sus conocimientos. Este diseño garantiza la eficiencia computacional sin merma de la calidad del modelo.
La adopción por parte de DeepSeek de un aprendizaje por refuerzo puro (RL) lo distingue aún más. Los modelos aprenden y mejoran de forma autónoma a través de continuos circuitos de retroalimentación que permiten la autocorrección y la adaptabilidad. Este mecanismo mejora significativamente su capacidad de resolución de problemasespecialmente para tareas que requieran razonamiento profundo y análisis lógico.
Más allá del ME, Atención latente multicabeza (MLA) aumenta la capacidad de los modelos para procesar varios flujos de datos a la vez. Al distribuir la atención entre varias "cabezas de atención", pueden identificar mejor relaciones contextuales and handle nuanced inputs, even when processing tens of thousands of tokens in a single request.
Las innovaciones de DeepSeek también se extienden a modelo de destilacióndonde los conocimientos de sus modelos más grandes se transfieren a versiones más pequeñas y eficientes, tales como Destilador DeepSeek-R1. Estos modelos compactos conservan gran parte de la capacidad de razonamiento de sus homólogos de mayor tamaño, pero requieren muchos menos recursos informáticos, lo que hace más accesible la IA avanzada.
Reacciones de la comunidad de IA
Varias figuras destacadas de la IA han opinado sobre el potencial disruptivo de DeepSeek R1:
- Researchers at the United Nations University argued that R1 challenges the idea that high-performance AI requires immense computational resources, and that delivering top-tier results at a fraction of the cost opens the door to democratizar el acceso to advanced AI across industries.
- Independent analysts covering the release singled out R1’s reinforcement learning framework and search capabilities as markers of a new standard in training methodology, arguing the approach would push the industry to rethink how AI models are trained and optimized.
- Alex Zhavoronkovdirector general de Insilico Medicine, elogió la inspiración biológica detrás de la estructura de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek R1. Lo describió como un importante paso adelante en la autoevaluación lógica y la adaptabilidad, con implicaciones que van mucho más allá de los actuales paradigmas de investigación de la IA.
- Marc Andreessen, cofundador de Andreessen Horowitz, describió DeepSeek R1 como "AI’s Sputnik moment" y uno de los avances más asombrosos e impresionantes que ha visto nunca. También elogió su naturaleza de código abiertocalificándolo de "profundo regalo para el mundo". Este nivel de entusiasmo por parte de una destacada figura de la tecnología subraya la importancia del modelo y su impacto en la industria.
Al mismo tiempo, hay escépticos. Se han planteado dudas sobre posibles sesgos en los datos de entrenamiento y implicaciones geopolíticas debido a los orígenes chinos de DeepSeek. Aunque su ética del código abierto es ampliamente elogiado, algunos se preocupan por obligaciones reglamentarias y el impacto de la censura china en la adopción mundial.
Modelo de negocio y asociaciones
La estrategia de financiación de DeepSeek no se parece a la de la mayoría de las empresas de IA. La empresa está financiada íntegramente por High-Flyerun exitoso fondo de cobertura cuantitativo fundado por DeepSeek founder Liang Wenfeng. Este acuerdo único permite a DeepSeek operar sin las presiones de las demandas de los accionistas o el cumplimiento de los agresivos hitos de la Serie A.
Liberada de las limitaciones típicas de las empresas de capital riesgo, DeepSeek puede priorizar investigación e innovación a largo plazo sobre la comercialización inmediata. Hasta ahora, la empresa no ha mostrado urgencia por buscar oportunidades comerciales a gran escala, sino que se ha centrado en perfeccionar sus modelos de IA e impulsar la innovación.
Una de las características más destacadas de DeepSeek es su precios de API increíblemente bajos, making advanced AI far more accessible. R1 launched at $0.55 input / $2.19 output per million tokens in 2025, and the current models are cheaper still: V4 Flash at $0.14 / $0.28 y V4 Pro at $0.435 / $0.87, with cached input reads at $0.0028 y $0.003625. Note that the R1 rate is historical, since its endpoint no longer exists. These are rates significantly cheaper than offerings from OpenAI or other American AI labs. This affordability has helped DeepSeek carve out a niche among promotores preocupados por los costes, startups, y pequeñas empresas que, de otro modo, tendrían dificultades para costearse herramientas de IA de última generación. Al ofrecer soluciones tan asequibles, DeepSeek se ha posicionado como una alternativa viable a plataformas propietarias más caras.
DeepSeek asociación con AMD también ha desempeñado un papel fundamental en su éxito. Al utilizar GPU AMD Instinct y software ROCM de código abiertoDeepSeek ha sido capaz de entrenar sus modelos, incluyendo V3 y R1, en costes extraordinariamente bajos. Esta colaboración desafía la dependencia del sector de las GPU de gama alta de NVIDIA o las TPU de Google, demostrando que un entrenamiento eficaz no requiere acceder al hardware más caro. La colaboración es una prueba de que DeepSeek se centra en innovación rentable y su capacidad de aprovechar las colaboraciones estratégicas para superar las limitaciones del hardware.
En conjunto, estos factores subrayan la capacidad de DeepSeek para equilibrar asequibilidad, excelencia técnica e independencia, lo que le permite competir eficazmente con competidores más grandes y mejor financiados, manteniendo al mismo tiempo la accesibilidad en primer plano.
Panorama competitivo
DeepSeek se ha posicionado como un disruptor en el mercado de la IA, enfrentándose tanto al laboratorios de IA estadounidenses más grandes del mundo y Los gigantes tecnológicos chinos.
Enfrentarse a OpenAI, Google y Meta
OpenAI, Google y Meta cuentan con vastos recursos, una reputación consolidada y acceso a algunos de los mejores sistemas de información del mundo. los mejores talentos del mundo en IA. Estas empresas operan con presupuestos multimillonarios, lo que les permite realizar grandes inversiones en hardware, investigación y marketing. DeepSeek, en cambio, adopta un enfoque más enfoque específicocentrándose en innovación de código abierto, ventanas contextuales más largas, y reducción drástica de los costes de utilización.
Los modelos de DeepSeek, como R1ofrecen un rendimiento comparable o superior en áreas específicas como las matemáticas y las tareas de razonamiento, a menudo en una fracción del coste. Esto convierte a DeepSeek en una alternativa atractiva para las organizaciones que consideran que las herramientas de IA patentadas son demasiado caras o restrictivas. Al hacer hincapié en la accesibilidad y la transparencia, DeepSeek desafía la narrativa de que sólo los jugadores de gran presupuesto pueden ofrecer... soluciones de IA de última generación.
La disrupción de los gigantes tecnológicos chinos
El auge de DeepSeek también ha perturbado a líderes tecnológicos chinos como ByteDance, Tencent, Baidu, y Alibaba. Estas empresas están profundamente arraigadas en la economía china. Ecosistema de IAa menudo respaldado por recursos informáticos a nivel estatal. Sin embargo, DeepSeek filosofía de código abierto y estrategia agresiva de precios le han permitido hacerse un hueco único. Al ofrecer modelos rentables y eficientes, DeepSeek ha obligado a estas empresas a reevaluar sus propias estrategias de precios y desarrollo.
La capacidad de DeepSeek para competir con estos gigantes, fuertemente financiados, subraya su condición de formidable contrincante tanto dentro de China como en la escena mundial.
La iniciativa Open R1
Un testimonio de la creciente influencia de DeepSeek es la publicación de Hugging Face Iniciativa Open R1un ambicioso proyecto que pretende reproducir en su totalidad el Canal de entrenamiento de DeepSeek R1. Si tiene éxito, esta iniciativa podría permitir a los investigadores de todo el mundo adaptar y perfeccionar los modelos tipo R1acelerando aún más la innovación en el ámbito de la IA.
Aunque esto pone de relieve el impacto de la estrategia de código abierto de DeepSeek, también expone posibles vulnerabilidades. Al abrir sus modelos a la comunidad de IA, DeepSeek invita a competencia de los que se basan en sus avances. Sin embargo, esta apertura es un movimiento deliberado para democratizar el desarrollo de la IA y fomentar la colaboración, una filosofía que diferencia a DeepSeek de otras empresas más centradas en la propiedad.
Gracias a sus precios disruptivos, su compromiso con el código abierto y sus capacidades competitivas, DeepSeek ha logrado prosperar en un mercado dominado por los gigantes tecnológicos, demostrando que innovación y eficacia puede rivalizar incluso con los presupuestos más elevados.
El futuro de DeepSeek
El rápido ascenso de DeepSeek viene acompañado de retos que podrían condicionar su futuro. Control de las exportaciones estadounidenses still shape what hardware it can buy, though the picture is no longer a blanket ban: through 2026 the Commerce Department cleared H200-class chips for a short list of approved Chinese buyers under per-customer volume caps, while the top Blackwell tier still requires export licences. That leaves a calcular la diferencia at the frontier rather than across the board. DeepSeek’s answer has been architectural, and V4-Flash-0731 is the clearest evidence it works: a 13B-active model that outperforms a 49B-active one on agentic tasks.
DeepSeek también se enfrenta a obstáculos en percepción del mercado. Para ganarse la confianza internacional, debe demostrar sistemáticamente su fiabilidad, especialmente en las implantaciones de nivel empresarial. Mientras tanto, la un panorama de IA en rápida evolución significa que competidores como OpenAI o Meta podrían superarla con nuevas innovaciones. Además, operar bajo Marcos reglamentarios chinos impone restricciones de contenido que pueden limitar su atractivo en los mercados abiertos.
A pesar de estos retos, DeepSeek se centra en su DeepThink + Búsqueda web que permite realizar búsquedas en tiempo real, la posiciona como un competidor único. La empresa también podría mejorar ajuste del aprendizaje por refuerzoDesarrollar modelos sectorialesy forjar nuevas asociaciones mundiales para ampliar sus capacidades. Si consigue sortear estos obstáculos, DeepSeek tiene potencial para seguir siendo una fuerza disruptiva en el campo de la IA.
Reflexiones finales
En pocos años, DeepSeek ha pasado de ser una desconocida startup impulsada por la investigación en Hangzhou a una disruptor global en IAque sacude a gigantes del sector como OpenAI, Meta y Google. Al combinar colaboración de código abiertoarquitecturas innovadoras como Mezcla de expertos (ME)y unos precios muy competitivos, DeepSeek ha redefinido nuestra forma de concebir el desarrollo de la IA. Modelos como DeepSeek V3 y el innovador DeepSeek R1 demuestran que el éxito de la IA no siempre requiere presupuestos multimillonarios. En cambio, la eficiencia, la adaptabilidad y las asociaciones estratégicas pueden ofrecer resultados que rivalicen incluso con los modelos más caros.
Lo que hace aún más extraordinario el viaje de DeepSeek es la conmoción que ha generado en la comunidad de la IA. Expertos e investigadores del sector have been vocal about their amazement at how a smaller player has managed to compete with, and even outperform, some of the most advanced models developed by vastly better-funded organizations.
DeepSeek no muestra signos de desaceleración. Su reciente lanzamiento de DeepThink + Búsqueda webque permite búsquedas en línea en tiempo real, la sitúa por delante incluso de OpenAI en algunas capacidades. De cara al futuro, es probable que la empresa se centre en:
- Perfeccionamiento de los canales de aprendizaje por refuerzo para mejorar aún más la capacidad de razonamiento.
- Desarrollo de modelos sectoriales a medida para ámbitos como la sanidad, las finanzas y la educación.
- Forjar nuevas asociaciones con proveedores mundiales de hardware para superar la brecha informática creada por las restricciones a la exportación.
Como la adopción de DeepSeek R1 por parte de los usuarios sigue aumentando, la empresa está forzando a los actores establecidos de la IA a adaptarse. Se ha demostrado que eficacia e innovación pueden rivalizar con la potencia de cálculo bruta y presupuestos inmensos, sentando un nuevo precedente de lo que es posible en la IA.
Si DeepSeek puede mantener este impulso en medio de retos como restricciones geopolíticas, intensa competencia, y cuestiones de confianza del mercado aún está por ver. Sin embargo, una cosa está clara: DeepSeek ya ha demostrado ser una fuerza a tener en cuentaEl objetivo es ampliar los límites de la inteligencia artificial y potenciar a las pequeñas empresas, los investigadores y los desarrolladores de todo el mundo.
For anyone tracking how far low-cost innovation can reshape AI workflows, DeepSeek is a name worth watching. Start with our DeepSeek V4 coverage for the current models, or the DeepSeek pricing guide if you are costing out an API workload.
Preguntas frecuentes
What is DeepSeek’s newest model?
DeepSeek V4-Flash-0731, released on July 31, 2026. It is a re-post-train of V4 Flash and now serves every deepseek-v4-flash API call. The other current model is V4 Pro, the larger reasoning model. Those are the only two model IDs DeepSeek’s docs list.
Is DeepSeek free?
The web chat at chat.deepseek.com is free with no subscription tiers. The API is paid, billed per token against a balance you top up, at $0.14 / $0.28 per million tokens for V4 Flash. The model weights are also free to download and run yourself under the MIT license.
Is DeepSeek R1 still available?
Not as an API model. The deepseek-reasoner y deepseek-chat endpoints were retired after 24 July 2026. The open weights for R1 remain downloadable on Hugging Face, so you can still run it yourself, but new API work should target V4 Flash or V4 Pro.
Who owns DeepSeek?
DeepSeek is funded entirely by High-Flyer, the quantitative hedge fund founded by DeepSeek’s own founder Liang Wenfeng. There are no outside investors, which is why the company can price aggressively and publish open weights without answering to shareholders.
Is DeepSeek safe to use?
The app routes data to servers in China, where it falls under Chinese law, and the models enforce Chinese content moderation on political topics. For non-sensitive personal use that is acceptable to many people; for work data it is a real risk. Running the open weights locally avoids both issues. See our full safety analysis.
