# DeepSeek vs Polymath DeepSeek registra 372.761.591 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +4,3 % y un modelo de precios Freemium. Polymath registra 0 visitas mensuales con un crecimiento de — y un modelo de precios Gratis. | Métrica | [DeepSeek](https://openaitools.app/es/tool/deepseek) | [Polymath](https://openaitools.app/es/tool/polymath) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://www.deepseek.com | https://github.com/samim23/polymath | | Categorías | Large Language Models (LLMs), Modelos de IA de código abierto, AI API, Chatbot con IA | Separador de pistas con IA, Generador de MIDI con IA, Remezclador con IA, Modelos de IA de código abierto | | Modelo de precios | Freemium | Gratis | | Visitas mensuales | 372.761.591 | 0 | | Tasa de crecimiento intermensual | +4,3 % | — | | Mercado principal | China | Global | | Visitas directas | 291.585.405 | 0 | | Puntuación de reseñas | 4,8 | 4,4 | | Número de guardados | 44 | 4 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Código abierto | ## 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) ## Polymath Polymath parte de una idea sencilla: cualquier colección musical grande es, en esencia, un pack de samples sin explotar. En lugar de rebuscar manualmente en carpetas, apuntas la herramienta a tu audio y una cadena de redes neuronales se encarga de etiquetar, cortar y alinear. La separación de fuentes la hace Demucs, la segmentación estructural sf_segmenter, el seguimiento de tono y la detección de tonalidad Crepe, y el audio a MIDI Basic Pitch, mientras que pyrubberband y librosa cubren la cuantización y los metadatos. Una vez analizada, cada canción queda en un archivo de base de datos local, de modo que las búsquedas y cuantizaciones posteriores son rápidas y no requieren reprocesar. Añades pistas con la opción -a (archivos sueltos, carpetas o IDs de YouTube), cuantizas con -q a un BPM objetivo o al tempo propio de la pista, y buscas material similar con -s. Todo se maneja desde el terminal o mediante la imagen Docker incluida. Los flujos típicos se dividen en dos grupos. Productores y DJ usan Polymath para extraer un beat de un género, un bajo de otro y metales de un tercero, todo emparejado en tempo y listo para soltar en el DAW, o para montar mezclas fluidas de una hora con pistas que comparten sensación. Los desarrolladores de aprendizaje automático lo usan para generar grandes conjuntos de datos de audio con etiquetas ricas y entrenar modelos de música generativa. **Precios y planes:** Polymath es gratuito y de código abierto bajo licencia MIT. El repositorio es público en GitHub, así que no hay suscripción, tarifa de licencia ni cuenta. Ejecutarlo requiere software compatible (ffmpeg y Python 3.7–3.10) y, para velocidades prácticas, una GPU; el coste del hardware o de la nube corre por tu cuenta. - **Ingesta desde disco o YouTube:** Dale una pista, una carpeta o una lista de IDs de YouTube y Polymath crea una base de datos local persistente de canciones analizadas que después se consulta al instante. - **Separación de stems por red neuronal:** Demucs divide cada canción en stems de batería, bajo, voz y otros, guardados en una carpeta separated para usar en tu DAW. - **Cuantización a una rejilla común:** Cada pista puede estirarse y reajustarse a un tempo y rejilla de compás compartidos (por ejemplo 120 BPM), para que elementos de distintas canciones encajen con limpieza. - **Análisis de estructura, tonalidad y sonoridad:** Polymath etiqueta secciones como estrofa y estribillo, detecta tonalidad y sonoridad y expone esos metadatos para búsqueda y filtrado. - **Transcripción de audio a MIDI:** El seguimiento de tono y la transcripción de Basic Pitch convierten material melódico en archivos MIDI editables y reorquestables. - **Búsqueda de similitud en la biblioteca:** Dada una canción ya en la biblioteca, Polymath encuentra las pistas más parecidas (opcionalmente incluyendo BPM) para apoyar mash-ups y mezclas largas. **Fortalezas:** Totalmente gratuito y de código abierto bajo licencia permisiva MIT; Encadena varios modelos probados (Demucs, Crepe, Basic Pitch) en un solo flujo; La base de datos persistente hace rápidas las búsquedas y cuantizaciones repetidas; Admite archivos locales y fuentes de YouTube, además de añadidos por lotes **Limitaciones:** El stack de Python está fijado a 3.7–3.10, por lo que entornos más nuevos pueden requerir ajustes; Requiere ffmpeg y bastantes dependencias de ML; el soporte de GPU es más sencillo en instalaciones nativas; Analizar cada pista nueva lleva tiempo antes de que sea buscable; No hay interfaz web: todo se ejecuta por línea de comandos o Docker [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/polymath.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan DeepSeek y Polymath en tráfico mensual? DeepSeek tiene 372.761.591 visitas mensuales, mientras que Polymath 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 %; Polymath tiene —. ### ¿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). Polymath: Gratis. Polymath es gratuito y de código abierto bajo licencia MIT. El repositorio es público en GitHub, así que no hay suscripción, tarifa de licencia ni cuenta. Ejecutarlo requiere software compatible (ffmpeg y Python 3.7–3.10) y, para velocidades prácticas, una GPU; el coste del hardware o de la nube corre por tu cuenta. ## 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 | [Civitai](https://openaitools.app/es/tool/civitai) | 6.963.136 | +12,8 % | Freemium | Descubre, descarga y genera con modelos de IA de código abierto para imagen, vídeo y 3D. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/civitai.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/deepseek-vs-polymath 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)