DeepSeek vs ChatGPT vs Gemini: ¿Cuál es la mejor herramienta para MLOps en 2025?

Últimamente, he visto que DeepSeek la está rompiendo en las redes, y como entusiasta del Data Science decidí ponerlo a prueba. Me pregunté: ¿Qué tan bueno es DeepSeek para ayudarme a construir un pipeline de Machine Learning con MLOps? 

Siempre he querido mejorar mis habilidades en MLOps, pero herramientas como ChatGPT y Gemini también prometen soluciones potentes. Así que pensé: ¿Por qué no compararlos? Me propuse hacerle una pregunta técnica a DeepSeek para ver si realmente podía ayudarme con un tema clave en detección de fraudes financieros.

¿Qué hice?

Para probarlos, les pedí ayuda con la construcción de un pipeline de Machine Learning que usara: ✔ FastAPI para servir el modelo, ✔ Docker para contenerizarlo, y ✔ Kubernetes para escalarlo en la nube.

Además, quería saber si alguna de estas herramientas podía enseñarme preprocesamiento avanzado (como SMOTE) y automatización con MLOps.

Comparación de DeepSeek, ChatGPT y Gemini

Aquí te dejo lo que encontré:

Resultados y Conclusiones

✅ Si buscas un pipeline con MLFlow y preprocesamiento avanzado: ChatGPT es la mejor opción.

🚀 Si te interesa escalabilidad y monitoreo en Kubernetes: DeepSeek tiene ventajas con Horizontal Pod Autoscaler.

🤖 Si buscas MLOps con CI/CD y automatización: Gemini es la mejor opción con herramientas como Jenkins y GitLab CI/CD.

¿DeepSeek es una solución viable?

DeepSeek es interesante, pero todavía tiene algunas limitaciones en comparación con ChatGPT y Gemini. Si buscas una plataforma sólida para MLOps con despliegue escalable, ChatGPT o Gemini pueden ser opciones más maduras.

Sin embargo, si DeepSeek sigue evolucionando, podría convertirse en un fuerte competidor en el futuro.

Los resultados fueron interesantes, y lo mejor es que los probé en acción. Si quieres ver cómo respondieron estos modelos y cuál se adapta mejor a tu flujo de trabajo, mira el video completo aquí:

📺 Mira la comparativa en YouTube

👇 Déjame tu opinión en los comentarios:

• ¿Cuál IA prefieres para tu pipeline de Machine Learning?
• ¿Has usado alguna de estas herramientas en producción?

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📌 ¿Quieres ver los detalles técnicos completos de la prueba?

He recopilado toda la información en una página especial, donde puedes descargar los archivos con los códigos de implementación de DeepSeek, ChatGPT y Gemini en MLOps.

🔗 Accede aquí: enlace

En esta página encontrarás:
✅ Código de cada IA para construir un pipeline de Machine Learning
✅ Implementación con FastAPI, Docker y Kubernetes
✅ Comparación técnica con ejemplos detallados

🚀 Si estás interesado en MLOps, este recurso te será útil!