Comprender los patrones de interacción de los usuarios durante el discurso público desencadenado por la tecnología proporciona información crítica sobre cómo las tecnologías emergentes adquieren significado social. Este estudio desarrolla un marco de gemelo digital inteligente para modelar la dinámica del discurso en torno a DeepSeek, un modelo de lenguaje grande indígena que generó aproximadamente 250,000 interacciones en redes sociales durante un período de 13 días. Al integrar el análisis semántico mejorado por LLM con modelado basado en agentes, creamos una representación virtual integral que captura tanto las características del contenido como las dinámicas de comportamiento. Nuestro análisis identifica seis dominios temáticos distintos que estructuran el compromiso público: Competencia Tecnológica, Avance Tecnológico, Retroalimentación del Usuario, Mercado Financiero, Influencia Social y Seguridad de la Información. La simulación basada en agentes revela patrones de participación y sentimiento distintivos entre diferentes segmentos de usuarios, con los usuarios generales expresando sentimientos positivos más fuertes que los expertos en la materia y las cuentas institucionales. El análisis de redes demuestra la evolución de patrones de conexión iniciales similares a aleatorios a estructuras libres de escala con centros de influencia pronunciados. Los resultados de la simulación iluminan cómo los comportamientos individuales se agregan para producir patrones de discurso complejos, ofreciendo información sobre los micromecanismos subyacentes a la recepción de la tecnología. Esta investigación avanza las metodologías de gemelos digitales más allá de los sistemas físicos hacia fenómenos sociales, proporcionando un marco para anticipar las respuestas públicas a las innovaciones tecnológicas e informar estrategias de comunicación más efectivas.