{"id":344348,"date":"2024-11-21T13:19:28","date_gmt":"2024-11-21T12:19:28","guid":{"rendered":"https:\/\/sftarticles.wpenginepowered.com\/es\/?p=344348"},"modified":"2024-12-02T09:45:02","modified_gmt":"2024-12-02T08:45:02","slug":"un-laboratorio-chino-presenta-un-modelo-de-ia-de-razonamiento-capaz-de-competir-con-openai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/un-laboratorio-chino-presenta-un-modelo-de-ia-de-razonamiento-capaz-de-competir-con-openai\/","title":{"rendered":"Un laboratorio chino presenta un modelo de IA de razonamiento capaz de competir con OpenAI"},"content":{"rendered":"\n

El laboratorio chino DeepSeek<\/strong> ha lanzado DeepSeek-R1<\/strong><\/a>, uno de los primeros modelos de inteligencia artificial de razonamiento que, seg\u00fan sus creadores, compite con el modelo o1-preview<\/strong><\/a> de OpenAI<\/strong>. Este tipo de IA se distingue por su capacidad para “autoverificarse”<\/strong>, ya que invierte m\u00e1s tiempo reflexionando sobre preguntas antes de ofrecer una respuesta. Al igual que el modelo de OpenAI, DeepSeek-R1 sigue un enfoque secuencial para resolver tareas<\/strong>, lo que puede llevar varios segundos dependiendo de la complejidad del problema.<\/p>\n\n\n

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DeepSeek asegura que su modelo alcanza un rendimiento similar al de o1<\/strong> en pruebas de referencia como AIME y MATH; la primera utiliza otras IA para evaluar el rendimiento, mientras que la segunda incluye problemas matem\u00e1ticos. Sin embargo, DeepSeek-R1 est\u00e1 lejos de ser perfecto. En redes sociales, algunos usuarios<\/a> comentaron que el modelo tiene dificultades con juegos de l\u00f3gica como el tres en raya<\/strong>, un fallo que tambi\u00e9n se observa en o1. Adem\u00e1s, DeepSeek-R1 podr\u00eda ser f\u00e1cilmente “jailbreakeado”<\/strong>, lo que, por ejemplo, permiti\u00f3 a un usuario<\/a> obtener de la IA instrucciones detalladas para fabricar metanfetamina.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan pudo constatar TechCrunch<\/strong><\/a> en sus pruebas, el modelo tambi\u00e9n bloquea consultas sobre temas pol\u00edticamente sensibles<\/strong>, como el presidente chino Xi Jinping, la Plaza de Tiananm\u00e9n o una hipot\u00e9tica invasi\u00f3n de Taiw\u00e1n. Esta censura reflejar\u00eda la influencia del gobierno chino en los proyectos de IA, que deben alinearse con los “valores socialistas” establecidos por las autoridades. El gobierno incluso eval\u00faa las respuestas generadas y propone listas negras de fuentes prohibidas para el entrenamiento de modelos<\/a>.<\/p>\n\n\n

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El auge de estos modelos de razonamiento llega en un momento en que se cuestionan las “leyes de escalado”<\/strong>, que asum\u00edan que m\u00e1s datos y potencia aumentaban continuamente las capacidades de los modelos. Ante la falta de avances significativos en los grandes laboratorios de IA, como OpenAI<\/a> o Google, se buscan nuevos enfoques, como el “test-time compute”<\/strong>, que otorga m\u00e1s tiempo de procesamiento a los modelos.<\/p>\n\n\n\n

DeepSeek planea liberar el c\u00f3digo de DeepSeek-R1 y ofrecer una API<\/strong>. La empresa, financiada por el fondo de cobertura High-Flyer Capital Management, ya revolucion\u00f3 el mercado con modelos previos como DeepSeek-V2<\/strong>. High-Flyer destaca por construir sus propios servidores, como uno con 10.000 GPU Nvidia A100 y un coste de 138 millones de d\u00f3lares<\/a>, consolidando as\u00ed su apuesta por alcanzar una IA “superinteligente”.<\/p>\n\n\n

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