# DeepSeek vs EvalCore DeepSeek registra 372.761.591 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +4,3 % y un modelo de precios Freemium. EvalCore registra 0 visitas mensuales con un crecimiento de 0 % y un modelo de precios Gratis. | Métrica | [DeepSeek](https://openaitools.app/es/tool/deepseek) | [EvalCore](https://openaitools.app/es/tool/evalcore) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://www.deepseek.com | https://evalcore.cc | | Categorías | Large Language Models (LLMs), Modelos de IA de código abierto, AI API, Chatbot con IA | Testing con IA, Herramientas de desarrollo con IA, Large Language Models (LLMs), AI Agent | | Modelo de precios | Freemium | Gratis | | Visitas mensuales | 372.761.591 | 0 | | Tasa de crecimiento intermensual | +4,3 % | 0 % | | Mercado principal | China | Global | | Visitas directas | 291.585.405 | 0 | | Puntuación de reseñas | 4,8 | 4,8 | | Número de guardados | 44 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## DeepSeek DeepSeek (Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.) es una organización de investigación de IA fronteriza que irrumpió en el mercado global de LLM combinando la transparencia del código abierto con avances en eficiencia de Mixture-of-Experts (MoE) y razonamiento por aprendizaje por refuerzo. Tras los hitos de DeepSeek-V3 y el modelo de razonamiento DeepSeek-R1 revisado por pares, DeepSeek presentó en 2026 la generación DeepSeek-V4 —con arquitectura de atención híbrida y una ventana de contexto nativa de 1 millón de tokens— en DeepSeek-V4-Pro (1,6T parámetros totales, 49B activos por token) y DeepSeek-V4.1-Flash (284B parámetros totales, 13B activos por token). Los usuarios pueden interactuar con DeepSeek de tres formas: totalmente gratis a través del portal web de consumo (chat.deepseek.com) y las apps móviles con conmutadores de un clic para pensamiento profundo y búsqueda web en vivo; mediante la API para desarrolladores compatible con OpenAI alojada por DeepSeek; o autoalojando los checkpoints de código abierto de DeepSeek (incluidos V3, R1, Prover-V2 y variantes destiladas de Qwen/Llama) en infraestructura privada. Los modelos destacan en matemáticas competitivas, diseño de algoritmos, ingeniería de software a nivel de repositorio y extracción de datos estructurados, con caché de contexto automática en la API que reduce más del 95 % el coste de prompts repetidos. A finales de 2026, DeepSeek sigue siendo la referencia de relación calidad-precio para desarrolladores y flujos de automatización. Mientras la interfaz de chat de consumo permanece gratuita sin un nivel de suscripción obligatorio de 20 $/mes, la API para desarrolladores pasó a finales de 2026 a dos endpoints principales —`deepseek-flash` y `deepseek-v4-pro`— con precios según la hora del día. Las llamadas de API en horas valle cuestan solo 0,15 $ por millón de tokens de entrada (0,003 $ con aciertos de caché) y 0,60 $ por millón de tokens de salida en Flash, y 0,66 $ de entrada / 1,98 $ de salida en V4-Pro, lo que supone una fracción del coste de los modelos fronterizos occidentales comparables. **Precios y planes:** App de chat web y móvil gratuita en chat.deepseek.com; API compatible con OpenAI de pago por uso con tarifas valle de 0,15 $/1M de entrada (0,003 $ con acierto de caché) y 0,60 $/1M de salida para deepseek-flash (V4.1-Flash), y 0,66 $/1M de entrada (0,022 $ con acierto de caché) y 1,98 $/1M de salida para deepseek-v4-pro (las horas punta de lunes a viernes en UTC se facturan a 2x). - **Atención híbrida DeepSeek-V4 y contexto de 1M:** Aprovecha una arquitectura Mixture-of-Experts dispersa (49B parámetros activos de 1,6T en V4-Pro) para procesar hasta 1 millón de tokens con latencia y sobrecarga de memoria mínimas. - **Razonamiento transparente con cadena de pensamiento:** Impulsado por DeepSeek-R1 e integrado en los modos de pensamiento de V3.2 y V4, expone la autoverificación paso a paso para matemáticas, lógica y depuración de código complejos. - **Caché de contexto automática y precios de API en horas valle:** Reduce el coste de los tokens de entrada a 0,003 $/1M en Flash y 0,022 $/1M en V4-Pro con aciertos de caché, con tarifas un 50 % más bajas en horas valle UTC. - **Asistente gratuito de web y móvil para consumidores:** Ofrece acceso gratuito en chat.deepseek.com y en iOS/Android con carga de documentos, modo de razonamiento y búsqueda web sin poner los modelos principales detrás de un muro de pago. - **Ecosistema de código abierto y libertad de autoalojamiento:** Ofrece pesos abiertos de DeepSeek-V3, R1, variantes destiladas y modelos Prover en Hugging Face y GitHub para que las empresas puedan desplegar en entornos aislados. **Fortalezas:** App web y móvil de consumo totalmente gratuita, con razonamiento profundo y búsqueda web incluidas; Tarifas de token de API ultrabajas (0,15/0,60 $ en Flash, 0,66/1,98 $ en V4-Pro en horas valle) con hasta un 98 % de ahorro en entradas cacheadas; La compatibilidad directa con la API de OpenAI hace que cambiar o enrutar entre modelos sea trivial; Un linaje sólido de código abierto permite a los equipos autoalojar o ajustar modelos sin dependencia de proveedor **Limitaciones:** La API alojada y la app web almacenan datos en servidores en China, lo que genera restricciones de cumplimiento para algunas empresas y agencias gubernamentales occidentales; El precio de la API en horas punta (01:00–04:00 y 06:00–10:00 UTC de lunes a viernes) duplica el coste por token frente a las tarifas valle; Carece del modo de voz nativo, la generación de vídeo y las integraciones con suites de productividad que ofrecen ChatGPT y Google Gemini [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/deepseek.md) ## EvalCore EvalCore resuelve un fallo habitual en ingeniería de IA: ajustas un prompt, cambias de modelo o actualizas una dependencia y algo se rompe silenciosamente en producción. En lugar de reejecutar llamadas caras y no deterministas en CI, EvalCore trata el comportamiento de la IA como una instantánea. Una evaluación es solo un archivo YAML que describe un objetivo y un conjunto de datos JSONL, con evaluadores superpuestos para definir qué significa "bueno". La primera ejecución es en vivo contra un modelo real: cualquier endpoint compatible con OpenAI, vLLM, Ollama, una API REST propia, un comando de shell o trazas de OpenTelemetry/OpenInference. Cada petición y respuesta se guarda en un cassette SQLite local, con clave basada en el hash de la petición canónica, y el resumen muestra tokens y coste. A partir de ahí, CI reproduce esas grabaciones byte a byte con `--cache replay`: sin red, sin claves de API, sin un modelo juez inestable, y con entradas idénticas que siempre producen el mismo veredicto. Como el cassette se confirma en tu repositorio, la comparación con `--baseline main` falla solo ante regresiones reales y el código de salida del proceso bloquea la canalización. Trials, comparaciones de modelos, trazas de agentes, puertas y informes son unas pocas líneas de YAML o un flag, no un framework. Se distribuye como un pequeño binario de Rust, funciona con cualquier lenguaje al otro lado del objetivo y no recopila telemetría. **Precios y planes:** Gratis y de código abierto bajo licencia Apache-2.0, con coste cero en CI gracias a la reproducción offline de cassettes. Se instala con cargo o binarios precompilados; sin registro, sin servidor y sin telemetría. - **Graba una vez, reproduce siempre:** Una ejecución en vivo captura cada petición y respuesta del modelo en un cassette SQLite local que CI reproduce sin conexión, de forma determinista y gratuita. - **Cualquier cosa puede ser objetivo:** Apunta EvalCore a endpoints compatibles con OpenAI, vLLM, Ollama, tus APIs REST, comandos de shell o trazas OTel/OpenInference, sin SDK. - **Evaluadores que definen lo 'bueno':** Combina evaluadores como contains o rúbricas de juez en YAML para expresar exactamente cómo es una respuesta correcta en cada caso. - **Puertas de regresión y baselines:** Compara contra una rama base para que solo fallen las regresiones reales y usa el código de salida para bloquear tus pull requests. - **Coste, tokens e informes integrados:** Cada resumen informa el uso de tokens y el gasto en ejecuciones en vivo, mientras que trials, comparaciones e historial ofrecen una visión clara. **Fortalezas:** Realmente gratuito y de código abierto bajo Apache-2.0, sin precios por uso; La reproducción offline determinista elimina de CI las llamadas caras e inestables; Un único binario sin dependencias, independiente del lenguaje de tu app; Su configuración es YAML y JSONL, lo que facilita revisar y versionar las suites **Limitaciones:** Requiere una toolchain de Rust o un binario precompilado y soltura con la línea de comandos; Los cassettes deben grabarse primero en vivo, así que el arranque necesita acceso real a la API; Sin panel alojado: los resultados y el historial viven en tu repositorio y en los logs de CI [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/evalcore.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan DeepSeek y EvalCore en tráfico mensual? DeepSeek tiene 372.761.591 visitas mensuales, mientras que EvalCore tiene 0. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? DeepSeek tiene una tasa de crecimiento intermensual de +4,3 %; EvalCore tiene 0 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? DeepSeek: Freemium. App de chat web y móvil gratuita en chat.deepseek.com; API compatible con OpenAI de pago por uso con tarifas valle de 0,15 $/1M de entrada (0,003 $ con acierto de caché) y 0,60 $/1M de salida para deepseek-flash (V4.1-Flash), y 0,66 $/1M de entrada (0,022 $ con acierto de caché) y 1,98 $/1M de salida para deepseek-v4-pro (las horas punta de lunes a viernes en UTC se facturan a 2x). EvalCore: Gratis. Gratis y de código abierto bajo licencia Apache-2.0, con coste cero en CI gracias a la reproducción offline de cassettes. Se instala con cargo o binarios precompilados; sin registro, sin servidor y sin telemetría. ## Alternativas | # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/es/tool/chatgpt-4) | 6.048.022.723 | +2,2 % | Freemium | Ofrece un razonamiento multimodal y herramientas de agentes más potentes, pero carece de los precios de API ultra económicos de DeepSeek. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/chatgpt-4.md) | | 2 | [Google Gemini (Gemini 4 Carbon & Argon)](https://openaitools.app/es/tool/gemini-gemini-advanced) | 2.637.398.242 | -0,1 % | Freemium | Ofrece una ventana de contexto enorme y una profunda integración con el ecosistema de Google, pero se siente menos especializado para tareas de razonamiento puro. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/gemini-gemini-advanced.md) | | 3 | [Claude](https://openaitools.app/es/tool/claude-2) | 1.253.439.413 | +23,8 % | Freemium | Ofrece artefactos de programación de larga duración y escritura matizada superiores, pero carece de los modelos de razonamiento de peso abierto especializados de DeepSeek. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/claude-2.md) | | 4 | [Grok](https://openaitools.app/es/tool/grok) | 203.846.050 | -0,8 % | Freemium | Presenta integración de datos sociales de X en tiempo real, pero es menos rentable para flujos de trabajo de programación de desarrolladores dedicados. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/grok.md) | | 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/es/tool/perplexity-ai) | 88.310.223 | -3,7 % | Freemium | Motor de respuestas con IA en tiempo real y espacio de trabajo de investigación que combina citas web en vivo con modelos de razonamiento de frontera. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/perplexity-ai.md) | | 6 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/es/tool/qwen-4) | 35.101.353 | -6,2 % | Freemium | Proporciona modelos base de peso abierto y rendimiento multilingüe comparables, pero requiere autoalojamiento o configuración de inferencia de terceros. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/qwen-4.md) | | 7 | [Cursor](https://openaitools.app/es/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4 % | Freemium | El agente de código con IA para crear software ambicioso | [.md](https://openaitools.app/es/tool/cursor.md) | | 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/es/tool/kimi-chat) | 19.632.261 | -23,4 % | Gratis | Destaca en análisis de documentos ultra largos e investigación, pero carece del mismo nivel de soporte de la comunidad de desarrolladores de peso abierto. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/kimi-chat.md) | | 9 | [Ollama](https://openaitools.app/es/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/ollama.md) | | 10 | [KaneAI](https://openaitools.app/es/tool/kaneai) | 901.340 | +13,2 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | Agente de QA E2E nativo de IA generativa que planifica, escribe y auto-repara pruebas en lenguaje natural | [.md](https://openaitools.app/es/tool/kaneai.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/deepseek-vs-evalcore More Markdown: [Categorías](https://openaitools.app/es/categories.md) · [Clasificaciones de tráfico](https://openaitools.app/es/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/es/llms.txt)