Deepseek vs. OpenAai: Ki-wet racen exposses: ¿es el R1 de China solo una copia o una obra maestra de estrategia?

Carrera tecnológica de gigantes: DeepSeek vs. OpenAI: ¿quién dominará el futuro de la IA?

China y Estados Unidos han estado en el centro del desarrollo tecnológico global durante años. En particular, en el campo de la inteligencia artificial (IA), se está desarrollando una intensa competencia, con grandes empresas tecnológicas y startups emergentes buscando soluciones innovadoras. En este contexto, la startup china de IA DeepSeek y la empresa estadounidense OpenAI han atraído una atención considerable. DeepSeek presentó recientemente dos modelos de IA destacados: DeepSeek R1 (la versión básica se llama "R1") y DeepSeek R1 Zero (también conocido como "R1-Zero"), mientras que la empresa estadounidense OpenAI ha presentado su modelo o1 y su variante más pequeña, o1 mini. Muchos analistas se preguntan si los modelos DeepSeek R1 y R1 Zero son meras imitaciones accidentales de tecnologías estadounidenses o si representan una estrategia deliberada para impulsar el sector chino de la IA.

Este texto profundiza en las diferencias y similitudes entre los sistemas de IA de DeepSeek y OpenAI. Además, examina cómo se aplica el aprendizaje por refuerzo en DeepSeek R1 Zero y R1 y explora los beneficios potenciales para los modelos de IA de próxima generación. Esta discusión, de más de 2000 palabras, permite una visión general completa y un análisis profundo. Al mismo tiempo, se busca presentar únicamente información fiable, evitando la pura especulación y centrándose en tendencias verificables, datos técnicos consolidados y afirmaciones del campo de la IA.

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Competencia global en el sector de la IA

La competencia entre China y Estados Unidos en el campo de la IA se ha intensificado significativamente en los últimos años. Los analistas suelen describir a ambos países como en una auténtica carrera por el dominio de la futura tecnología de la IA. Esta intensificación de la competencia se debe a varios factores. En primer lugar, los responsables políticos de ambos países consideran que la IA tiene el potencial de asegurar el liderazgo en innovación durante las próximas décadas. En segundo lugar, las principales empresas tecnológicas han reconocido los enormes beneficios económicos que prometen las soluciones de IA. En tercer lugar, tanto China como Estados Unidos han formulado estrategias integrales para impulsar la investigación en IA.

En China, la IA se ha considerado un componente clave de la modernización del país y una "clave para la competitividad internacional" durante varios años. El gobierno apoya a startups e instituciones de investigación con diversos programas y financiación para expandir el desarrollo de tecnologías de IA. En contraste, Estados Unidos depende del poder del libre mercado, donde grandes empresas consolidadas como Google, Microsoft, Meta y OpenAI, así como muchas otras más pequeñas, compiten y reciben financiación sustancial de inversores para impulsar el aprendizaje automático, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural (PLN).

DeepSeek y OpenAI de un vistazo

Como empresa emergente de origen chino, DeepSeek se ha convertido en una joya escondida en el panorama global de la IA. Esta startup de IA es menos conocida que las principales empresas tecnológicas chinas, pero ha captado la atención de los expertos porque parece estar desarrollando Modelos de Lenguaje Largo (LLM) de alta calidad en poco tiempo. Dos de estos modelos son DeepSeek R1 y DeepSeek R1 Zero. OpenAI, por otro lado, es una empresa con sede en California reconocida mundialmente por sus modelos de IA y que obtuvo un reconocimiento temprano. Con o1 y su hermano menor, o1 mini, OpenAI demuestra su enfoque en sistemas de IA escalables y de alta calidad.

Los modelos DeepSeek R1 y R1 Zero obtuvieron recientemente resultados de referencia comparables a los del o1 mini de OpenAI y al modelo o1, más potente. En un sector donde la innovación suele estar dominada por reconocidas corporaciones estadounidenses, la empresa china DeepSeek se ha convertido repentinamente en un serio competidor. Algunos analistas se preguntan hasta qué punto DeepSeek se inspiró en los enfoques estadounidenses y si simplemente copió estrategias o, en realidad, introdujo nuevas formas de pensar.

Conceptos básicos técnicos de DeepSeek R1 y R1 Zero

1. DeepSeek-R1-Zero: Aprendizaje por refuerzo sin supervisión humana

DeepSeek-R1-Zero está atrayendo especial atención porque este modelo se basa completamente en aprendizaje por refuerzo (RL), sin retroalimentación humana previa ni ajustes finos supervisados ​​tradicionales. Este enfoque se considera notable, ya que la mayoría de las aplicaciones avanzadas de IA se basan en datos anotados por humanos o en la retroalimentación de pruebas reales, al menos en algunas fases.

DeepSeek-R1-Zero adopta un enfoque diferente. El modelo fue diseñado para desarrollar la capacidad de reconocer relaciones extensas y complejas y mejorar de forma independiente. Mediante el uso constante de retroalimentación práctica, R1-Zero ha adquirido habilidades específicas especialmente relevantes en el área del razonamiento. Estas incluyen:

• Autocomprobación: antes de dar una respuesta final, el modelo comprueba sus propios pasos intermedios (su “monólogo interno”) para descubrir errores.
• Reflexión: En lugar de proporcionar directamente una única respuesta, el modelo reflexiona sobre diferentes opciones de respuesta, de forma similar a cómo una persona sopesa posibles soluciones entre sí.
• Generando largas cadenas de pensamiento: R1-Zero demuestra que puede generar pasos intermedios incluso para tareas complejas, que utiliza de forma flexible en la solución.

La capacidad de autosupervisarse y reiniciarse al encontrarse con un punto muerto se considera crucial para futuros avances en la investigación de la IA. Cuanto más complejo sea el problema, más importante será la capacidad de organizar los procesos de pensamiento y corregir enfoques fallidos.

2. DeepSeek-R1: Combinación de aprendizaje de refuerzo y ajuste fino clásico

El modelo hermano DeepSeek-R1 combina el potencial del aprendizaje por refuerzo con el enfoque más tradicional del ajuste fino supervisado. La razón de ser de esta estrategia es que, si bien el aprendizaje por refuerzo puede generar soluciones especialmente creativas y elegantes, a veces no cumple con las expectativas humanas en cuanto a comprensibilidad y relevancia. Para contrarrestar esto, los desarrolladores de DeepSeek han implementado métodos de ajuste fino que utilizan retroalimentación humana y datos de entrenamiento seleccionados.

Según pruebas internas y varios benchmarks disponibles públicamente, DeepSeek-R1 demuestra un excelente rendimiento en diversas áreas. Estas incluyen:

• Matemáticas: Precisión promedio de 79,8% para AIME y 97,3% para MATH-500.
• Programación: En competiciones de código como Codeforces, el modelo supera aproximadamente al 96,3% de los demás participantes.
• Conocimientos generales: DeepSeek-R1 brilla aquí con una puntuación del 90,8% para MMLU y del 71,5% para GPQA Diamond.

El hecho de que DeepSeek-R1 sea más rentable y, a la vez, logre excelentes resultados en muchas áreas ha despertado el interés de los analistas. "¿Es este el comienzo de una nueva era de la IA en la que las startups desafíen a los gigantes estadounidenses con una alta financiación?", se preguntan algunos analistas.

o1 de OpenAI: Antecedentes, filosofía y logros

Desde sus inicios, OpenAI se ha esforzado por desarrollar una IA segura y útil para el beneficio de la humanidad. Este principio rector se refleja en numerosas decisiones, incluyendo la combinación de aprendizaje por refuerzo y retroalimentación humana (RLHF). La idea es que el modelo aprende mediante la interacción con quienes proporcionan retroalimentación humana para ofrecer respuestas que no solo sean formalmente correctas, sino también comprensibles, útiles y éticamente sólidas para los humanos.

RLHF busca prevenir posibles problemas, como que un modelo genere contenido inapropiado. Sin embargo, esto requiere recursos adicionales, ya que el mantenimiento y el entrenamiento del modelo, incluyendo la revisión humana y los procesos de retroalimentación, son costosos. Estos costos suelen reflejarse en tarifas de suscripción o uso más altas. Por ejemplo, o1 es frecuentemente criticado por sus precios de API comparativamente altos, mientras que otros proveedores, como DeepSeek, ofrecen menores barreras de entrada.

En cuanto a las pruebas de rendimiento, o1 de OpenAI se considera un sistema potente aplicable a una amplia gama de tareas. Desde matemáticas y programación hasta la generación creativa de textos, o1 ha demostrado repetidamente su alto nivel de rendimiento. Su razonamiento en cadena de pensamiento es especialmente conocido, ya que el modelo descompone problemas complejos en pasos intermedios y ofrece resultados muy precisos. Por ejemplo, alguien que plantea un problema matemático puede seguir el proceso de razonamiento. Si bien el modelo no revela cada paso de forma transparente, suele proporcionar un argumento paso a paso que conduce a una solución claramente comprensible.

Comparación de los dos sistemas: DeepSeek-R1 vs. o1

1. Diferencias de rendimiento

Las pruebas matemáticas indicaron que DeepSeek-R1 alcanzó una precisión del 79,8 % para AIME, mientras que o1 alcanzó el 79,2 %. Esta diferencia es mínima, pero tiene un impacto psicológico, ya que DeepSeek presenta un modelo técnicamente equivalente o incluso ligeramente superior. En programación, DeepSeek-R1 alcanzó aproximadamente el 96,3 % en la prueba de Codeforces, mientras que o1 superó ligeramente el 96,6 %. Esta diferencia también es pequeña, pero demuestra que ambos modelos tienen un rendimiento comparable.

2. Costos y accesibilidad

Un punto clave es la diferente estructura de costos. Mientras que OpenAI cobra tarifas relativamente altas por o1, DeepSeek-R1 opera a precios significativamente más bajos: "Hasta un 95 % más barato", se afirma en algunas presentaciones de DeepSeek. Estas afirmaciones deben verificarse en la práctica, pero si esta ventaja en costos se confirma, podría representar una importante ventaja competitiva para DeepSeek. Esto es especialmente cierto para clientes empresariales que necesitan procesar enormes cantidades de datos y, por lo tanto, optan por una solución que les permita ahorrar costos a largo plazo.

Además, DeepSeek-R1 está disponible bajo la licencia MIT, lo que permite el uso y la modificación gratuitos de los pesos y resultados del modelo. En un momento en que cada vez más desarrolladores y empresas recurren al código abierto, esto podría suponer una ventaja decisiva. «Para nosotros, la apertura significa fomentar la innovación», es una afirmación que DeepSeek recalca constantemente. Las soluciones de código abierto permiten a los desarrolladores acceder directamente al código, realizar ajustes e integrar el modelo en sus propios proyectos sin verse obligados a trabajar en un ecosistema cerrado.

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3. Habilidades especiales

Tanto DeepSeek-R1 como o1 se caracterizan por un razonamiento avanzado. DeepSeek-R1, mediante RL (Razonamiento Basado en Referencia), desarrolló una marcada capacidad de reflexión autocrítica, coordinando procesos de pensamiento intermedios y largas cadenas de pensamiento. Por otro lado, o1 de OpenAI destaca en el razonamiento en cadena de pensamiento, que se refiere a la capacidad de crear soluciones paso a paso y trazables lógicamente. Por lo tanto, ambos modelos son capaces no solo de presentar resultados de inmediato, sino también de explicar su razonamiento hasta cierto punto. Esto aumenta la transparencia y la confianza en los resultados.

DeepSeek-R1 Zero: especializaciones y perspectivas

1. Centrarse en el aprendizaje por refuerzo

DeepSeek-R1 Zero es, en cierto sentido, la versión radical del modelo R1, ya que prescinde de la retroalimentación humana tradicional. Mientras que R1 se basa parcialmente en el ajuste fino supervisado, R1-Zero depende completamente de la retroalimentación del mundo real. Desde la perspectiva de la investigación en IA, este es un experimento emocionante: «El potencial del aprendizaje por refuerzo se está llevando al límite», afirman algunos observadores. El aprendizaje por refuerzo imita el principio de prueba y error, en el que el modelo recibe señales de recompensa por los pasos intermedios o resultados finales correctos.

Un elemento clave de R1-Zero es su capacidad de tomarse su tiempo para pensar. Si un problema en particular se considera más difícil, el modelo utiliza más ciclos de cálculo para buscar una solución adecuada. Si bien este enfoque de cálculo adaptativo puede ralentizar la respuesta del modelo, tiende a mejorar la calidad de los resultados. "Más lento, pero más inteligente" es un resumen adecuado.

2. Desafíos

Sin embargo, el enfoque radical de aprendizaje por refuerzo también presenta desventajas. Se dice que DeepSeek-R1 Zero a veces cambia repentinamente entre diferentes idiomas o genera resultados confusos para el usuario. Este cambio de idioma incontrolado podría deberse a las fases de exploración de variantes en el proceso de aprendizaje por refuerzo. Además, aún no está claro cómo funcionará la metodología de aprendizaje por refuerzo en escenarios de aplicación reales a largo plazo, donde la tolerancia a fallos a veces es menor y los requisitos regulatorios son estrictos.

R1-Zero actualmente carece de funciones de diálogo avanzadas, salida JSON y llamadas a funciones especializadas. Estas características suelen ser esenciales para integrar soluciones de IA en entornos empresariales, por ejemplo, para procesos automatizados. DeepSeek ha anunciado planes para añadir estas funcionalidades gradualmente. Sin embargo, aún está por verse si se publicarán estas actualizaciones y cuándo.

¿Democratizar la IA a través del código abierto?

DeepSeek no solo ha lanzado sus modelos grandes R1 y R1-Zero, sino que también está poniendo a disposición del público seis derivados más pequeños. Estos modelos se entrenaron parcialmente con datos extraídos de los modelos más grandes. El objetivo es proporcionar a los desarrolladores de IA de todo el mundo herramientas fáciles de usar para crear sus propios proyectos de IA. "Queremos que la revolución de la IA llegue a todos, no solo a las grandes empresas o institutos de investigación", declaró DeepSeek.

Estas medidas podrían transformar verdaderamente el panorama de la IA. Si se dispone de modelos potentes de libre acceso, las startups y los desarrolladores independientes no necesitarán firmar costosos acuerdos de licencia con grandes proveedores estadounidenses; en su lugar, podrán modificar e implementar directamente sus propias versiones de los modelos de DeepSeek. Algunos expertos ven esto como una oportunidad para fomentar la diversidad y la innovación genuinas en la IA, evitando monopolios y oligopolios.

¿Se trata de una imitación o de un desarrollo estratégico interno?

Un tema recurrente en la competencia entre Oriente y Occidente en IA es: ¿China simplemente copia los enfoques de EE. UU. o realmente está desarrollando los suyos propios? De hecho, DeepSeek R1 y R1 Zero muestran muchos paralelismos con el funcionamiento de o1 de OpenAI. Por ejemplo, ambos utilizan aprendizaje por refuerzo para la optimización de procesos. La idea de incorporar una cadena de pensamiento en el procesamiento lógico de tareas de varios pasos también surgió en las primeras etapas de la investigación occidental. Por lo tanto, es razonable suponer que DeepSeek también se ha beneficiado de estos conocimientos y está implementando un paradigma similar en algunos aspectos.

Sin embargo, estas similitudes no deben interpretarse precipitadamente como evidencia de plagio o mera imitación. La investigación y el desarrollo en IA son un campo global donde las nuevas ideas se difunden rápidamente. Además, las publicaciones científicas profundizan el progreso en todo el campo, permitiendo a investigadores de todo el mundo construir sobre la misma base. Es igualmente posible que DeepSeek haya perfeccionado de forma independiente su enfoque de aprendizaje por refuerzo hasta tal punto que, en algunos puntos de referencia, incluso supera a sus competidores.

Oportunidades y riesgos competitivos

Gracias a su impresionante rendimiento, DeepSeek R1 y R1-Zero están despertando el interés de inversores, instituciones de investigación y empresas tecnológicas. Quien busque una solución rentable, de alto rendimiento y abierta no puede ignorar DeepSeek. "No hay muchos proveedores que ofrezcan un rendimiento tan alto y, al mismo tiempo, este grado de apertura", es el consenso general entre algunos expertos del sector.

Sin embargo, persisten los riesgos. Algunos clientes potenciales dudan en adoptar modelos de "versión 1", ya que los sistemas de IA suelen alcanzar la madurez comercial tras varias iteraciones. Además, no está claro si DeepSeek puede garantizar la estabilidad y fiabilidad necesarias en sus procesos de soporte, cruciales para grandes clientes. Las cuestiones relativas a las garantías, la fiabilidad, la protección de datos y la seguridad también son esenciales. Especialmente al tratar con datos sensibles, no solo es decisivo el rendimiento técnico, sino también si la solución de IA cumple con los requisitos de seguridad de las empresas internacionales.

Implicaciones éticas y geopolíticas

Las tensiones geopolíticas entre China y Estados Unidos en el sector tecnológico se proyectan cada vez más hacia el sector de la IA. Muchas empresas se preguntan: "¿En quién podemos confiar cuando se trata de datos sensibles y el desarrollo de nuevos agentes de IA?". En Occidente, existe escepticismo hacia los sistemas de IA chinos debido al temor a una posible interferencia de agencias gubernamentales. Por otro lado, en China existen reservas sobre el dominio estadounidense y las posibles puertas traseras en sistemas propietarios.

Este conflicto se refleja en la cuestión de si DeepSeek representa realmente una innovación independiente o es simplemente una copia "hecha en China". Si se pudiera demostrar que DeepSeek R1 y R1-Zero establecen nuevos estándares de calidad, China poseería uno de los sistemas de IA líderes, lo que, desde una perspectiva geopolítica, simbolizaría el rápido auge tecnológico del país. Por el contrario, el éxito de o1 de OpenAI y su continuo desarrollo en EE. UU. podrían garantizar que las empresas estadounidenses de IA mantengan su dominio en el mercado.

Posibles escenarios de aplicación

1. Investigación científica y matemáticas

Tanto DeepSeek-R1 como o1 resultan de interés para investigadores, estudiantes e instituciones educativas debido a su excelente rendimiento en problemas matemáticos. Gracias a sus altos índices de precisión en áreas como AIME y MATH-500, estos modelos son adecuados para resolver problemas algebraicos, geométricos y analíticos complejos. También pueden servir como herramientas para extraer y resumir textos científicos.

2. Programación y desarrollo de software

Estos modelos también podrían resultar útiles en ingeniería de software. DeepSeek-R1 y o1 pueden interpretar el código fuente, identificar secciones defectuosas y sugerir optimizaciones. DeepSeek-R1 también integra una función que permite probar y renderizar el código directamente en una interfaz de chat. Esto acelera los ciclos de desarrollo y promueve iteraciones rápidas. Los desarrolladores que trabajan en equipo podrían beneficiarse de un coach de código virtual que proporciona retroalimentación continua.

3. Lluvia de ideas creativa y creación de contenido

Ambos modelos pueden apoyar los procesos de creación de textos generando ideas, sugiriendo estructuras de contenido o ayudando en la redacción de artículos más extensos. Esto abre nuevas posibilidades para que redactores, periodistas y blogueros creen contenido eficientemente e introduzcan constantemente nuevas perspectivas. Sin embargo, sigue siendo crucial evaluar críticamente el resultado y no adoptarlo a ciegas.

Mirando hacia el futuro: ¿DeepSeek y OpenAI darán forma al mercado de la IA?

El desarrollo de DeepSeek R1 y R1-Zero podría indicar una tendencia global hacia modelos de IA potentes y autónomos que aprenden de forma independiente y requieren poca intervención humana. El mayor enfoque en el aprendizaje por refuerzo refleja una dirección general en la investigación moderna de IA. Una vez que estos modelos demuestren su eficacia en proyectos reales, es probable que otras empresas sigan su ejemplo.

OpenAI, por su parte, se esforzará por mantener o incluso ampliar su liderazgo. La compañía está investigando versiones más desarrolladas de o1, que prometen capacidades de cadena de pensamiento aún más precisas, interfaces de diálogo mejoradas y mecanismos de seguridad más robustos. Es probable que la reducción de costes también influya en el futuro, a medida que más competidores entren en el mercado.

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Una tensión entre innovación y competencia

No, DeepSeek, con sus modelos R1 y R1-Zero, no es simplemente una copia de tecnologías estadounidenses, sino que posee sus propias fortalezas y enfoques. No se puede descartar por completo la suposición de una imitación estratégica, ya que los hallazgos de las investigaciones en el mundo de la IA suelen compartirse abiertamente y todos los actores se esfuerzan por adoptar los métodos más recientes. Sin embargo, sería una simplificación excesiva reducir a DeepSeek a la etiqueta de "plagio". Los resultados de referencia presentados y la apertura de los modelos de IA cuentan una historia diferente.

«Estamos al comienzo de una nueva fase de la revolución de la IA» es una afirmación frecuente en Silicon Valley, así como en los centros de innovación chinos. Esta afirmación parece general, pero refleja un auténtico cambio de paradigma: en esta revolución, ya no son solo las grandes empresas las que marcan el ritmo, sino también una multitud de startups y equipos de investigación que están transformando el mercado con ideas innovadoras y soluciones asequibles. DeepSeek R1 y R1 Zero son un ejemplo ineludible de ello.

Por supuesto, la pregunta sigue abierta: ¿qué modelo prevalecerá finalmente, o si ambos (y otros productos de la competencia) se complementarán para formar un ecosistema global de IA? Una coexistencia donde los desarrolladores puedan elegir implementar sus proyectos con modelos estadounidenses o chinos (o incluso una combinación) sería beneficiosa para la cultura general de innovación. En cualquier caso, la solidez técnica y la fiabilidad de los modelos siguen siendo cruciales.

Una cosa es segura: DeepSeek R1 y R1 Zero podrían ayudar a democratizar la IA al hacer que los modelos avanzados sean accesibles a un público más amplio. Si DeepSeek demuestra ser una solución de alta calidad y rentable, aumentará la presión sobre otros proveedores para que rediseñen sus modelos de precios o sean más transparentes. Por otro lado, o1 de OpenAI es considerado por muchos como el "estándar de oro" en términos de calidad, estabilidad y apoyo de la comunidad. Sin embargo, los críticos también han expresado sus preocupaciones, argumentando que las soluciones de OpenAI no son lo suficientemente asequibles ni flexibles para todos los casos de uso.

"¿Es coincidencia o imitación estratégica en el desarrollo de la IA?": Esta pregunta probablemente no tenga una respuesta definitiva. Es mucho más probable que DeepSeek y OpenAI se basen en una base de conocimiento compartida y se inspiren en hallazgos de investigación similares. Ambos aportan sus propias ideas e innovaciones y se esfuerzan por superar a la competencia en disciplinas específicas. A largo plazo, esta competencia puede beneficiar a todos, ya que eleva los estándares, acelera el progreso tecnológico y reduce el coste del uso de servicios basados ​​en IA.

La carrera por la IA entre China y EE. UU. continuará, y con ella la pregunta de cómo les irá a los actores consolidados de la industria en comparación con los emergentes. Es muy probable que no haya una respuesta sencilla sobre quién dominará dentro de diez años. Demasiados factores, desde la evolución geopolítica y la situación económica hasta los aspectos culturales, influyen en el panorama tecnológico general. Lo que hoy es una startup ambiciosa podría ser un actor global líder en IA mañana; lo que hoy se considera líder podría tener que enfrentarse a fuertes rivales mañana.

Una cosa es segura: el aprendizaje por refuerzo, las licencias abiertas, las estructuras de precios justas y la capacidad de mapear de forma transparente procesos de pensamiento complejos son factores clave del éxito y la innovación. Las empresas que combinan estos factores, a la vez que garantizan la seguridad y la protección de datos sensibles, gozan de una excelente aceptación en el mercado. DeepSeek R1, R1 Zero y o1 de OpenAI son excelentes ejemplos que demuestran que ha llegado el momento de abrir un nuevo capítulo en la IA. El mundo puede esperar con ilusión los nuevos avances que traerán el próximo año y las próximas décadas, y si una nueva generación de LLM logrará hacer realidad la visión de una IA verdaderamente universal.

Con esto concluye nuestro análisis de DeepSeek R1, R1 Zero y su comparación con OpenAI o1. Observamos que el panorama de la IA está en constante evolución, con nuevos modelos que compiten constantemente con los ya establecidos. Este desarrollo se caracteriza por una investigación intensiva, inspiración mutua, una competencia sana y desafíos cada vez mayores que debemos afrontar conjuntamente. A medida que estas tecnologías avancen, será cada vez más interesante ver si China y EE. UU. combinan sus respectivas fortalezas o las compiten entre sí, y de qué manera. En definitiva, la sociedad en su conjunto podría salir beneficiada si modelos como DeepSeek R1, R1 Zero y o1 ofrecen soluciones innovadoras que revolucionen la forma en que las personas procesan la información, resuelven problemas y se vuelven creativas.

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