DeepSeek R1 0528
Red Neuronal
DeepSeek R1 0528 es un modelo de razonamiento abierto de DeepSeek para tareas de lógica, matemáticas y programación.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona DeepSeek R1 0528?
DeepSeek R1 0528 es la actualización de mayo del modelo de razonamiento R1 de DeepSeek: 671 mil millones de parámetros, de los cuales 37 mil millones se activan por solicitud. El modelo pertenece a la clase de razonamiento: antes de responder, desglosa la tarea en pasos y los tokens de razonamiento son abiertos, por lo que el proceso de solución se puede verificar en lugar de aceptarlo ciegamente. Como toda la línea R1, es de código abierto. A través de BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pago con tarjetas rusas en rublos y por uso, según los tokens consumidos, sin suscripción. Más de 250 redes neuronales en una sola ventana: es fácil comparar respuestas, y una API unificada permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. La correspondencia está cifrada con AES-GCM, y para empresas hay contrato, factura, EDI y panel de administración con límites. Utilice R1 0528 para analizar problemas matemáticos y de ingeniería con lógica verificable, escribir y depurar código, refactorizar proyectos, analizar documentos técnicos y para explicaciones educativas donde es importante mostrar el razonamiento, no solo el resultado.Preguntas frecuentes sobre DeepSeek R1 0528
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto enfocado en el razonamiento: resolución de problemas complejos, matemáticas y STEM, trabajo con código (escritura, refactorización, depuración). Acepta texto, documentos e imágenes. Su contexto de 163,840 tokens permite manejar especificaciones largas, registros y módulos completos.
El máximo por respuesta es de 32,768 tokens. Es suficiente para un análisis técnico detallado, un artículo largo o un archivo de código extenso. Tenga en cuenta que parte del presupuesto se destina al razonamiento interno, por lo que es mejor solicitar textos muy largos por partes.
Sí, es su característica clave: antes de la respuesta final, el modelo construye una cadena de razonamiento, desglosa la tarea paso a paso y verifica las conclusiones intermedias. Este modo ayuda notablemente en matemáticas, lógica y depuración de código, donde el proceso es tan importante como el resultado.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Es fácil de integrar en agentes y pipelines donde la respuesta va directamente al código o a una base de datos. BotHub ofrece una API compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
El modelo acepta imágenes y documentos; puede pedirle que analice una captura de pantalla, un esquema, una tabla o un PDF y obtener una respuesta de texto. Para audio y video, BotHub cuenta con modelos especializados que se pueden conectar fácilmente en la misma interfaz.
Los modelos DeepSeek fueron entrenados con datos multilingües, y la línea R1 funciona con confianza en consultas en ruso: entiende formulaciones, términos y el contexto de la tarea. Es mejor verificar la calidad en su escenario específico directamente en BotHub, sin VPN ni tarjeta extranjera, pagando en rublos.