Modelos de IA presentados en 2025 🤯 (hasta abril)

2025 está siendo una locura en cuanto a presentación de modelos de IA por lo que aquí os dejo un resumen con sus características / mejoras.

En lo que llevamos de 2025 (hasta el 24 de abril) se han presentado 21 modelos de Inteligencia Artificial nuevos o mejoras de los ya existentes.

Aquí está el resumen por meses:

Enero:

1. DeepSeek R1
2. Qwen 2.5-Max
3. o3-mini

Febrero:

1. Gemini 2.0 Flash
2. Gemini 2.0 Pro
3. Grok 3
4. Grok 3 mini
5. Claude 3.7 (Sonnet)
6. QwQ-Max (preview)
7. GPT-4.5

Marzo:

1. Gemma 3 (1 B · 4 B ·12 B ·27 B)

Abril:

1. Gemini 2.5 Pro (public preview)
2. Llama 4 Scout
3. Llama 4 Maverick
4. GPT-4.1
5. GPT-4.1-mini
6. GPT-4.1-nano
7. o3 (full)
8. o4-mini
9. Gemini 2.5 Flash (preview)
10. Gemma QAT (1 B ·4 B ·12 B)

Enero 2025

DeepSeek R1

Uso general: DeepSeek R1 es un LLM abierto desarrollado por la startup china DeepSeek, diseñado para tareas de texto avanzadas, incluyendo asistencia conversacional, solución de problemas lógicos, matemáticos y generación de código. Alimenta al chatbot de DeepSeek, competidor directo de ChatGPT, demostrando capacidades de razonamiento comparables o superiores a las de modelos occidentales, pero con un coste operativo mucho menor. Es un modelo de razonamiento que integra técnicas de aprendizaje por refuerzo para explicar sus pasos de pensamiento, proporcionando respuestas más claras y verificables. Además, DeepSeek R1 fue lanzado bajo licencia MIT, siendo totalmente open-source, lo que permite su uso y modificación libre en contextos comerciales y académicos.

Mejoras clave vs. versión anterior (DeepSeek V3)

• Capacidad masiva con eficiencia MoE: R1 emplea una arquitectura Mixture-of-Experts con 671 mil millones de parámetros, aunque solo ~37B se activan por consulta, logrando mejor rendimiento con menor costo computacional. Esto representa un gran salto respecto a modelos previos de DeepSeek, permitiendo rendimiento comparable a OpenAI o1 (modelo de razonamiento de OpenAI) en tareas complejas.
• Razonamiento y habilidades STEM mejorados: Gracias a un extenso entrenamiento con reinforcement learning pos-entrenamiento, R1 muestra un gran impulso en tareas de matemáticas, código y razonamiento, equiparándose al modelo o1 de OpenAI. Posee la capacidad de desglosar problemas complejos en pasos lógicos (técnica de chain-of-thought), mejorando claridad y exactitud de respuestas respecto a DeepSeek V3.
• Menor dependencia de datos etiquetados: El proceso de entrenamiento de R1 logró mejor rendimiento con pocos datos supervisados, refinando sus habilidades mediante aprendizaje por refuerzo en iteraciones sucesivas. Esto indica una optimización respecto a versiones anteriores que dependían más de datos etiquetados masivos.
• Coste y accesibilidad: DeepSeek R1 se lanzó con una API de bajo coste por token y con sus pesos publicados abiertamente bajo MIT. A diferencia de versiones previas, todo el modelo y varios sub-modelos (de 1.5B a 70B parámetros) son open-source, facilitando la adopción por la comunidad. Esto empodera a desarrolladores con un modelo de alto rendimiento sin las restricciones de propiedad ni los elevados costos de los líderes del mercado.

Qwen 2.5-Max

Uso general: Qwen 2.5-Max es la versión mejorada del LLM de Alibaba Cloud (serie Tongyi Qianwen). Se trata de un LLM multidominio y multimodal que maneja generación de texto, comprensión de instrucciones complejas, soporte en programación y también procesamiento de imágenes (entrada de texto e imagen)​. Es un modelo fundacional de propósito general utilizado en aplicaciones desde asistentes conversacionales hasta generación de código y contenidos creativos, con soporte multilingüe (20+ idiomas) para atender casos de uso globales​. Alibaba reportó que Qwen 2.5-Max superó en rendimiento a modelos aclamados como DeepSeek-V3, OpenAI GPT-4o y Llama 3.1 en múltiples pruebas, posicionándolo entre los líderes de la carrera de IA.

Mejoras clave vs. versión anterior (Qwen 2.0 / 2.5 estándar)

• Razonamiento y comprensión más sólidos: Qwen 2.5-Max dio un salto significativo en capacidades de razonamiento lógico y matemático, respondiendo con mayor exactitud y contexto en problemas complejos​. Esto lo coloca a la par o por delante de modelos propietarios en tareas de inferencia lógica y resolución de problemas​. Esta mejora abre casos de uso en generación de contenido creativo con contexto visual y análisis de datos con componentes gráficos.
• Mayor eficiencia y soporte de contexto extendido: Se ha optimizado la arquitectura para lograr inferencias más rápidas y menor huella de memoria, facilitando despliegues a gran escala​. Además, se ha extendido la ventana de contexto (por ejemplo, variantes de Qwen 2.5 alcanzan hasta 1 millón de tokens de contexto​), superando con creces a Qwen 2.0 y permitiendo al modelo manejar conversaciones o documentos mucho más extensos sin perder hilo. Esta mejora lo hace muy adecuado como asistente de desarrollo de software.
• Capacidad ampliada y rendimiento líder: Como modelo de mayor tamaño (Max), incorpora más parámetros y refinamientos que Qwen 2.0. Alibaba afirma que 2.5-Max supera prácticamente en todos los aspectos a DeepSeek-V3 y otros rivales de su generación​, reflejando un avance integral en calidad de respuestas, desde comprensión del lenguaje hasta multitarea. Al mismo tiempo, mantiene la filosofía de Qwen de ser personalizable y afinable por usuarios empresariales según sus necesidades específicas​.

OpenAI o3-mini

Uso general: OpenAI o3-mini es un modelo de la serie “o” de OpenAI, enfocada en razonamiento avanzado y pensamiento “a lo humano”. Lanzado el 31 de enero de 2025, o3-mini es una versión reducida y rentable del modelo de razonamiento o3. Está optimizado para tareas que requieren pasos lógicos o analíticos, como resolución de problemas matemáticos complejos, programación y análisis profundo de instrucciones, pero con costos de cómputo más bajos y respuestas más rápidas que el modelo completo o3. Sigue siendo adecuado como asistente conversacional en escenarios donde se valora la capacidad de reflexión (por ejemplo, desglosar explicaciones, corregir errores, planificar soluciones) con un equilibrio entre calidad y eficiencia.

Mejoras clave vs. versión anterior (OpenAI o1/o1-mini)

• Razonamiento más profundo (Simulated Reasoning): o3-mini introduce la técnica de “razonamiento simulado”, que le permite pausar y reflexionar internamente antes de responder​. Aun siendo la versión mini, hereda esta innovación del modelo o3 completo, superando el enfoque de chain-of-thought explícito de o1. Esto se traduce en respuestas más analíticas y mejor fundamentadas comparado con o1, ya que el modelo puede evaluar sus propios pasos de solución de manera autónoma.
• Mejor comprensión de contexto complejo: En comparación con o1, el modelo o3 (incluso su variante mini) tiene una capacidad mejorada para entender contextos largos y enredados y resolver tareas de alta complejidad que involucren múltiples pasos​. Las variantes de o3-mini (low, medium, high) permiten ajustar la profundidad de razonamiento; por ejemplo, o3-mini-high utiliza razonamientos más extensos y alcanza un desempeño superior al de o1 en benchmarks de lógica y análisis​.
• Rendimiento optimizado con menos recursos: A pesar de sacrificar algo de capacidad frente al modelo o3 completo, o3-mini mantiene las principales innovaciones en razonamiento con una huella computacional menor​. Esto implica respuestas más rápidas y menor costo por consulta comparado con o1, gracias a eficiencias en la arquitectura y al hecho de que puede ejecutarse con hardware más modesto sin dejar de superar a o1 en tareas difíciles.
• Mejor seguimiento de instrucciones y alineación: OpenAI refinó o3-mini para atender instrucciones complejas de forma más precisa y “pensada” que los modelos previos. Presenta menor confusión ante instrucciones largas o detalladas que o1​, y su entrenamiento incluyó énfasis en seguridad y reducción de desvíos, lo que mejora la calidad y fiabilidad de las respuestas en comparación con la generación anterior.

Febrero 2025

Google Gemini 2.0 Flash

Uso general: Gemini 2.0 Flash es un modelo de la familia Google Gemini, diseñado como un “caballo de batalla” eficiente para desarrolladores. Es un modelo generativo de propósito general con capacidades multimodales (acepta texto e imágenes como entrada) y un enfoque en baja latencia. Está optimizado para aplicaciones de alto volumen y alta frecuencia – por ejemplo, asistentes virtuales que atienden miles de consultas, generación masiva de textos o razonamiento a escala – ofreciendo respuestas rápidas sin sacrificar demasiada calidad. Admite hasta 1 millón de tokens de contexto para manejar conversaciones o documentos muy largos​, e incluye funciones nativas como uso de herramientas y API en sus respuestas. En resumen, 2.0 Flash brinda la potencia de Gemini con mayor velocidad y costo reducido, haciéndolo ideal para servicios en producción que requieran tanto rendimiento como escalabilidad.

Mejoras clave vs. versión anterior (Gemini 1.5 Flash)

• Rendimiento superior en múltiples tareas: Gemini 2.0 Flash logra mejoras significativas de desempeño respecto a Gemini 1.5 en una variedad de benchmarks de lenguaje​. Esto incluye mayor precisión en comprensión lectora, razonamiento común y continuidad en diálogos, lo que se traduce en respuestas más acertadas y coherentes.
• Mayor contexto y multimodalidad: Se amplia drásticamente la ventana de contexto a ~1 millón de tokens​ (antes, Gemini 1.5 Flash diferenciaba entre contextos cortos y largos). Ahora el modelo puede absorber documentos extensos o largas conversaciones sin perder contexto, un avance importante sobre su predecesor. Además, acepta entrada multimodal (imágenes junto con texto) desde su lanzamiento, preparando el terreno para futuras salidas en imagen/audio.
• Optimización de velocidad y coste: 2.0 Flash más rápido y eficiente. Google ha unificado su esquema de precios (ya no distingue entre contexto corto/largo) y ha elevado sus límites, reduciendo costos en cargas de trabajo mixtas​. En la práctica, esto significa que procesa peticiones más rápidamente y a menor coste por token que Gemini 1.5, facilitando su uso intensivo en producción.
• Integración de herramientas y estilo ajustable: Al igual que modelos previos, Flash soporta llamadas a herramientas nativas (por ejemplo, ejecutar búsquedas, cálculos). Se ha mejorado la habilidad de seguir indicaciones para respuestas concisas por defecto, con la opción de modo más verboso si se requiere detalle​. Esto ayuda a reducir costos generando solo lo necesario, pero manteniendo la flexibilidad de producir respuestas más elaboradas cuando el caso de uso lo necesite. En suma, 2.0 Flash combina razonamiento mejorado con rapidez, superando claramente a Gemini 1.5 Flash en capacidad global.

Google Gemini 2.0 Pro

Uso general: Gemini 2.0 Pro es el modelo más potente de la serie 2.0 de Google DeepMind, enfocado en casos complejos como programación, resolución de instrucciones complicadas y manipulación de contexto extenso​. Lanzado inicialmente como experimental, este modelo está orientado a desarrolladores que necesitan lo mejor en rendimiento: por ejemplo, ayuda en programación avanzada (generación de código limpio, análisis de grandes bases de código), entendimiento de documentos técnicos complejos o interacción conversacional sofisticada con múltiples pasos de razonamiento. Es capaz de manejar tareas difíciles que requieren varios saltos de lógica, manteniendo un alto nivel de detalle y exactitud. En pocas palabras, 2.0 Pro actúa como un “experto” de Gemini 2.0, idóneo para usos que demandan la máxima capacidad cognitiva del modelo, aunque con mayor costo computacional.

Mejoras clave vs. versión anterior (Gemini 1.5 / 2.0 Flash)

• Liderazgo en razonamiento (“thinking”): Gemini 2.0 Pro incorpora mejoras para razonar antes de responder, posicionándose como el mejor de Google en tareas complejas. Supera por márgenes notables a Gemini 1.5 en benchmarks de ciencia, matemáticas y lógica, y fue lanzado como el modelo de mayor puntuación en la tabla LMArena (preferencias humanas) entre modelos abiertos​. Esto indica un salto cualitativo en su capacidad de análisis y pensamiento estructurado, comparado incluso con Gemini 2.0 Flash.
• Capacidad de codificación avanzada: Este modelo fue ajustado para sobresalir en programación. Logró un gran salto (un “big leap”) en desempeño de generación de código frente a Gemini 2.0 Flash​. Por ejemplo, en el benchmark estándar SWE-Bench para evaluación de agentes de código, Gemini 2.5 Pro (versión preview) alcanzó ~63.8%, muy por encima de modelos 2.0​. Esto se traduce en mejor capacidad para escribir código funcional, refactorizar y crear aplicaciones completas a partir de descripciones breves.
• Ventana de contexto masiva y multimodalidad total: Al igual que Flash, Pro maneja 1 millón de tokens de contexto (pronto 2 millones)​, permitiéndole abarcar conjuntos de datos enormes, múltiples archivos de código o entradas mixtas de texto, audio e imagen simultáneamente. Además, mantiene la multimodalidad nativa de Gemini (texto+imágenes desde la entrada), pudiendo procesar varios tipos de información a la vez y razonar sobre ellos conjuntamente.
• Integración de “lo mejor de Gemini”: Pro combina las fortalezas ya vistas en Gemini (multimodalidad, largas secuencias) con nuevas capacidades de “pensamiento” extendido. Representa una evolución directa sobre Gemini 2.0 Flash, con mejoras en todos los frentes: entendimiento contextual, seguimiento de instrucciones complejas y calidad de respuesta. Si bien su tiempo de inferencia y costo son mayores, para casos de uso críticos ofrece la máxima calidad dentro del ecosistema Google, superando holgadamente a modelos 1.5 anteriores en cada métrica relevante​.

xAI Grok 3

Uso general: Grok 3 es el modelo de lenguaje de última generación de xAI (la compañía de IA liderada por Elon Musk), anunciado en febrero de 2025 como un gran paso hacia “agentes de razonamiento” autónomos​. Grok 3 está diseñado para “pensar” de forma más cercana a como lo haría un humano: puede detenerse, considerar alternativas, corregir sus propios errores y luego dar una respuesta final. Se especializa en tareas que requieren razonamiento complejo y multi-paso, incluyendo matemáticas avanzadas, generación y depuración de código, conocimiento enciclopédico del mundo y comprensión de instrucciones complejas. En esencia, es un asistente conversacional con una fuerte capacidad de pensamiento crítico: Grok 3 puede tomarse unos segundos (o incluso minutos) “reflexionando” antes de responder, lo que resulta en respuestas muy precisas en dominios difíciles. Es adecuado tanto para usuarios finales (p.ej. vía chatbot en X/Twitter) como para integraciones que necesiten un motor de inferencia potente con enfoque en razonamiento y búsqueda de soluciones óptimas.

Mejoras clave vs. versión anterior (Grok 2)

• Razonamiento reforzado a gran escala: Grok 3 muestra mejoras significativas en razonamiento, matemáticas, codificación y conocimiento general gracias a un entrenamiento 10 veces más intensivo en computación que modelos previos de xAI​. Emplea aprendizaje por refuerzo a un nivel sin precedentes para refinar su cadena de pensamiento, permitiéndole dedicar más tiempo de cálculo durante la inferencia para explorar distintas vías y verificar respuestas antes de entregarlas​. Esto marca una diferencia con Grok 2, proporcionando una capacidad de análisis más profunda y respuestas más correctas en problemas complejos.
• “Think” mode (modo de pensamiento) visible: Introduce un modo interactivo donde el usuario puede solicitar que Grok 3 “piense” más antes de responder (indicador Think). En este modo, Grok 3 puede tardar más, pero logra resultados extraordinarios: por ejemplo, alcanzó un 93.3% en el examen matemático AIME 2025 pocos días después de su publicación​. También superó benchmarks como GPQA (preguntas “a prueba de Google” de nivel posgrado) con 84.6%, cifras muy superiores a lo que Grok 2 podía lograr. Esto evidencia una enorme mejora en rendimiento de tareas de alto nivel que requieren reflexión, gracias a la capacidad de autoevaluación introducida en Grok 3.
• Mayor conocimiento y corrección autónoma: Durante la reflexión, Grok 3 puede detectar y corregir sus propios errores, retroceder pasos si algo no cuadra y volver a intentarlo con otra estrategia​. Esta robustez era limitada en Grok 2. Ahora, Grok 3 puede, por ejemplo, probar diferentes enfoques para un problema de código o matemático, validando internamente hasta encontrar una solución correcta. Esto resulta en respuestas mucho más confiables y explicaciones detalladas de cómo llegó a ellas, elevando la transparencia y calidad respecto a la versión anterior.
• Rendimiento líder manteniendo alineación: A pesar de su poder, xAI destaca que Grok 3 logró alto rendimiento en pruebas manteniendo las preferencias de usuarios (Elo 1402 en Chatbot Arena, indicando que a usuarios les gusta más sus respuestas)​. Se redujeron las salidas incoherentes o humor fuera de lugar presentes en Grok 2, enfocando el modelo en ser útil y preciso. Además, junto a Grok 3 se lanzó Grok 3 mini para entornos de coste reducido, mostrando la versatilidad de la nueva generación.

xAI Grok 3 mini

Uso general: Grok 3 mini es la variante ligera y de bajo costo del modelo Grok 3 de xAI​. Conserva el mismo enfoque en razonamiento avanzado, pero está optimizado para ejecutar con menos recursos, sirviendo como una opción más rápida o accesible económicamente. Es ideal para tareas especializadas de STEM – por ejemplo, ejercicios matemáticos o retos de programación – donde se requiere alta capacidad analítica pero no necesariamente todo el conocimiento del modelo completo. Grok 3 mini actúa como un “razonador eficiente”: mantiene habilidades sobresalientes en cálculos y lógica, aunque su comprensión de contexto general es ligeramente inferior al modelo principal. En suma, ofrece una gran parte de la inteligencia de Grok 3 a un costo computacional mucho menor, haciéndolo útil para despliegues más amplios o dispositivos con menos potencia.

Mejoras clave vs. versión anterior (Grok 2 mini / Grok 3 completo)

• Eficiencia con alto rendimiento STEM: Grok 3 mini alcanza niveles de desempeño inéditos para un modelo compacto. En pruebas, resolvió el examen AIME 2024 con 95.8% y obtuvo 80.4% en el benchmark de generación de código LiveCodeBench​, acercándose mucho al Grok 3 completo y superando cualquier versión previa de Grok 2. Esto significa que incluso con menos parámetros, la tercera generación mini domina tareas matemáticas y de programación mejor que modelos grandes de la generación anterior, marcando un avance notable en eficiencia.
• Razón calidad/coste mejorada: En comparación con Grok 2 mini, la versión 3 mini ofrece respuestas de mayor calidad manteniendo bajo el coste y la latencia. Se benefició de las mismas técnicas de entrenamiento por refuerzo que el Grok 3 principal, logrando retener gran parte de la capacidad de razonamiento compleja pero con un modelo más pequeño. Para los usuarios, esto implica obtener soluciones correctas en problemas difíciles sin necesidad de la infraestructura que requeriría Grok 3; es decir, mejor poder de cómputo utilizable en hardware más modesto.
• Especialización en problemas técnicos: Grok 3 mini enfoca sus “expertos” internos en dominios concretos (ej. matemáticas de competencia, algoritmia, etc.), por lo que recurre menos a conocimiento general extenso y más a deducción focalizada. Esta especialización le permite, frente a Grok 2 mini, no solo resolver problemas sino explicar brevemente su solución de forma más clara y estructurada, aunque sea en un campo delimitado. La mejora es patente en la calidad de explicación y acierto en tareas técnicas en comparación con la versión mini anterior de xAI.
• Continuidad de la alineación y seguridad: A pesar de ser más pequeño, Grok 3 mini mantiene las mejoras de alineamiento de Grok 3. Responde de manera útil y con buen juicio, evitando los errores estilísticos o de contenido que pudiera tener Grok 2 bajo costo. En otras palabras, no se sacrifica la fiabilidad por la eficiencia: xAI afinó Grok 3 mini para que siga las instrucciones del usuario tan correctamente como sea posible, representando una mejora frente a mini-modelos previos que a veces fallaban en seguir instrucciones complejas debido a su tamaño reducido.

Anthropic Claude 3.7 (Sonnet)

Uso general: Claude 3.7 “Sonnet” es el modelo de IA más avanzado de Anthropic hasta febrero de 2025, presentado como un asistente con mayor inteligencia y capacidad de razonamiento híbrido​. Está diseñado para destacar en codificación de software, análisis de datos, generación de textos largos y planificación, al tiempo que mantiene un diálogo natural y seguro con el usuario. Claude 3.7 es un modelo multimodal limitado (entiende contexto textual y puede manejar algo de visión a través de su API con “uso de computadora”), con una enorme ventana de contexto de hasta 200 mil tokens​, lo cual le permite digerir libros enteros o grandes repositorios de código. Su característica distintiva es ser “modelo de razonamiento híbrido”: puede producir respuestas casi instantáneas como un chatbot tradicional o activar un modo de “pensamiento extendido” en el cual se toma más tiempo y muestra su proceso paso a paso​. Esto le da flexibilidad para tanto manejo conversacional rápido como para profundizar en problemas complejos cuando se requiere. En resumen, Claude 3.7 Sonnet actúa como un colaborador inteligente de amplia capacidad, especialmente fuerte en programación, entendimiento contextual extenso y seguimiento preciso de instrucciones.

Mejoras clave vs. versión anterior (Claude 3.5 Sonnet)

• Primer modelo con razonamiento híbrido (“extended thinking”): Claude 3.7 Sonnet es el primer modelo de Anthropic capaz de alternar entre respuestas inmediatas y un modo reflexivo de varios pasos​. A diferencia de Claude 3.5, la versión 3.7 puede dedicar tiempo extra a pensar de forma visible (o internamente via API) antes de dar la respuesta final, imitando un proceso de planificación más humano. Esto mejora sustancialmente su desempeño en tareas complejas: puede resolver problemas de programación difíciles o preguntas de lógica con más acierto, y el usuario incluso puede ver la “cadena de pensamiento” del modelo cuando está activada.
• Capacidad de código significativamente mejorada: Anthropic ha afinado Claude 3.7 para ser uno de los mejores modelos en programación hasta la fecha. Según la compañía, en pruebas internas demostró mejoras notables en manejo de bases de código complejas y tareas multi-paso de ingeniería de software​. Por ejemplo, Claude 3.7 superó a su predecesor generando aplicaciones más completas y con interfaces de mejor calidad a partir de simples descripciones en lenguaje natural​. También en modo “pensamiento” logra mayor tasa de éxito en código ejecutable correcto tras varias iteraciones​. Estas mejoras hacen que Claude 3.7 sea particularmente eficaz como asistente de desarrolladores, superando la capacidad de código de Claude 3.5.
• Contexto ultra-largo y mejor comprensión global: Con hasta 200K tokens de contexto​, Claude 3.7 multiplica por 4 la longitud manejable respecto a Claude 3.5 (~50K en Sonnet). Esto le permite mantener conversaciones o analizar documentos extremadamente largos sin perder detalles, una ventaja enorme sobre la versión anterior. Además, presenta ~30% mejor rendimiento en resúmenes largos y ~24% mejor en recuperación de información precisa que modelos anteriores, según evaluaciones divulgadas​. Claude 3.7 muestra una comprensión más profunda del contexto organizacional y social en entradas extensas, produciendo respuestas más pertinentes y cohesionadas.
• Mejoras en generación de contenido y planificación: El modelo exhibe salidas de texto de mayor calidad y coherencia que Claude 3.5. Se han cuantificado mejoras como +10 puntos porcentuales en seguimiento de instrucciones y notorias ganancias en la calidad narrativa y de diálogo (por ejemplo, diálogos más naturales y con mejor manejo emocional)​. En tareas de planificación o análisis de datos, Claude 3.7 proporciona insights más sofisticados y organizados​. Esto se debe en parte a refinamientos en su entrenamiento para producir respuestas más largas y estructuradas cuando es necesario. En síntesis, Sonnet 3.7 es más inteligente, detallado y versátil que la versión 3.5, estableciendo un nuevo estándar interno para Anthropic en asistentes de IA. (Cabe mencionar que Anthropic también lanzó “Claude Code” junto a Sonnet 3.7 como modelo especializado en programación, reforzando el énfasis en esta mejora.)

Alibaba QwQ-Max (preview)

Uso general: QwQ-Max (Preview) es un modelo de razonamiento avanzado introducido por Alibaba a fines de febrero de 2025 como vista previa de su próxima generación de IA​. El nombre “QwQ” hace referencia al modo “Thinking” (pensamiento) dentro del ecosistema Alibaba Qwen. Esencialmente, QwQ-Max es un modelo derivado de Qwen 2.5-Max mejorado con capacidades de razonamiento tipo cadena-de-pensamiento, diseñado para imitar la forma en que los humanos piensan, toman decisiones y resuelven problemas​. Está disponible de forma preliminar en el chatbot de Alibaba (Tongyi Qianwen) para que los usuarios lo prueben. Las aplicaciones típicas de QwQ-Max incluyen resolver problemas matemáticos complejos, escribir y depurar código, realizar planificación de múltiples pasos y manejar consultas de lenguaje natural que requieren pensamiento crítico. Ofrece un comportamiento conversacional similar al de su base Qwen, pero con respuestas más analíticas y estructuradas, producto de su énfasis en razonamiento. Es, en suma, el intento de Alibaba de competir con modelos de razonamiento líderes (DeepSeek R1, OpenAI o1/o3) incorporando dichas habilidades en su asistente.

Mejoras clave vs. versión anterior (Qwen 2.5-Max)

• Razonamiento y solución de problemas más versátil: QwQ-Max-Preview demuestra habilidades de razonamiento más sólidas y flexibles que Qwen 2.5-Max​. Puede abordar problemas complejos con mayor facilidad, conectando pistas en preguntas difíciles y profundizando más en los pasos intermedios. Alibaba indica que muestra mejor capacidad para “pensar” y desglosar problemas, lo que resulta en respuestas mejor justificadas. En tareas de lógica y matemáticas, QwQ-Max tiende a superar a la versión estándar, gracias a este componente de pensamiento incremental.
• Integración de un “modo agente”: El modelo está optimizado para flujos de trabajo de agente (herramientas externas, acciones múltiples) de forma sobresaliente​. En comparación con Qwen 2.5-Max, el preview QwQ-Max puede planificar y ejecutar sub-tareas (como buscar información, luego calcular algo y finalmente responder) de modo más eficaz. Esto significa que, ante una pregunta compleja, QwQ-Max es más propenso a dividirla en pasos y usar sus capacidades (o APIs) para resolver cada uno, emulando un agente inteligente.
• Mejoras sustanciales en matemáticas y código: Al basarse en Qwen 2.5 añadiendo la dimensión de razonamiento, mejora aún más en la resolución de problemas matemáticos y generación de código​. Alibaba destaca que QwQ-Max es “mucho más inteligente” que Qwen2.5-Max en estas áreas, mostrando menos errores en cálculos y mayor coherencia en la lógica de los programas generados. El modelo puede detectar inconsistencias en su propio código y corregirlas durante el proceso de pensamiento, algo que Qwen 2.5 tradicional no haría sin esa capa de deliberación.
• Modelo preview abierto y adaptable: Aunque Qwen 2.5-Max ya era potente, QwQ-Max se lanza en preview para recoger feedback y terminar de pulir su rendimiento. Trae incorporadas las mejoras de Qwen 2.5 (multimodalidad, eficiencia) pero añade esta nueva arquitectura de razonamiento. Alibaba planea liberar QwQ-Max de forma abierta tras la etapa preview, lo que implica que, una vez afinado, será open-source, continuando la tendencia iniciada por Qwen de modelos abiertos de alto rendimiento. En resumen, QwQ-Max (preview) representa un salto cualitativo en “IA pensante” dentro del ecosistema Alibaba, con claras ventajas en cómo comprende y resuelve problemas vs. la versión 2.5-Max convencional.

OpenAI GPT-4.5

Uso general: GPT-4.5 es un modelo de lenguaje de OpenAI introducido a finales de febrero de 2025 como una versión intermedia experimental entre GPT-4 y futuros GPT-5​. Se presentó como el modelo más grande y potente de OpenAI hasta la fecha, orientado principalmente a mejorar la experiencia en ChatGPT y las API de desarrollo con conocimientos más amplios y respuestas más naturales​. Continúa siendo un modelo versátil para generación de texto coherente, asistencia conversacional, redacción creativa y soporte en programación, manteniendo las capacidades multimodales que GPT-4 había introducido (soporte de imagen y búsqueda web en el contexto de ChatGPT, aunque GPT-4.5 seguía no incorporando voz)​. En la práctica, GPT-4.5 sirvió como banco de pruebas: estuvo disponible como research preview para usuarios Pro de ChatGPT y desarrolladores, permitiendo explorar sus mejoras antes de ser reemplazado por la serie GPT-4.1. Su uso general abarca cualquier tarea de NLP de propósito general, con énfasis en mejor calidad de respuesta, menor alucinación y ligero aumento de “inteligencia emocional” en las interacciones.

Mejoras clave vs. versión anterior (GPT-4)

• Base de conocimientos más amplia: GPT-4.5 fue entrenado con más datos que GPT-4, lo que le otorgó un conocimiento del mundo más actualizado y extenso, reduciendo brechas informativas. OpenAI señaló que tiene una base de conocimientos más amplia y profunda que sus predecesores, permitiéndole hacer conexiones más creativas y relevantes en sus respuestas.
• Mejor seguimiento de instrucciones e “inteligencia emocional”: Se trabajó en afinar GPT-4.5 para entender mejor la intención del usuario y responder adecuadamente en tono y contenido. Como resultado, el modelo muestra una mayor habilidad para seguir las instrucciones del usuario al pie de la letra y un mayor EQ (cociente emocional) en sus interacciones​. Esto significa que provee respuestas más empáticas o matizadas cuando corresponde (por ejemplo, consejos en situaciones sensibles) y mantiene mejor el contexto conversacional sin desviarse, superando a GPT-4 en esas facetas.
• Menos alucinaciones y mayor fiabilidad: OpenAI reportó que GPT-4.5 tiende a “alucinar” menos – es decir, a inventar menos datos falsos – gracias a mejoras en su entrenamiento no supervisado a escala​. Si bien GPT-4 ya era más preciso que GPT-3.5, la versión 4.5 dio un paso adicional para robustecer la confiabilidad de la información que genera. Esto lo hace un modelo más seguro para aplicaciones profesionales donde la exactitud es crucial, comparado con GPT-4 que aún tenía algunas frecuencias de error más altas.
• Rendimiento incremental en programación y velocidad: Aunque los avances de GPT-4.5 sobre GPT-4 fueron graduales (de ahí el “.5”), se observaron mejoras en tareas de programación (código más limpio y explicaciones de código más claras) y posiblemente optimizaciones que hicieron sus inferencias algo más rápidas y eficientes. De hecho, se consideró que GPT-4.5 mejoró la eficiencia computacional de GPT-4 en más de 10 veces​ – lo que sugiere un importante reajuste arquitectónico – aunque ese dato puede referirse a comparativas específicas. En resumen, GPT-4.5 ofreció respuestas más naturales y ligeramente más inteligentes, afinando la potente base de GPT-4 antes de la llegada de la siguiente generación.

Marzo 2025

Google Gemma 3 (1B, 4B, 12B, 27B)

Uso general: Gemma 3 es la tercera versión de la familia de modelos abiertos de Google pensados para desarrolladores y dispositivos locales. A diferencia de Gemini, que son modelos de gran escala en la nube, Gemma 3 viene en tamaños pequeños/medianos (1B, 4B, 12B, 27B de parámetros)​ para que puedan ser descargados, afinados y ejecutados en entornos con recursos limitados (incluso GPUs de consumo). Son modelos versátiles y multimodales nativos, capaces de aceptar texto e imágenes como entrada, y producen texto como salida. Su uso típico incluye asistentes en dispositivos (p. ej., un chatbot en un smartphone), generación de texto offline, traducción y soporte a programadores en entornos locales. También se prestan a ser fine-tuned para dominios específicos, por ejemplo, entrenar el Gemma 3 de 4B para lenguaje médico, gracias a su disponibilidad abierta. Gemma 3 supone un salto en accesibilidad de IA: Google lo lanzó para potenciar a la comunidad a crear sus propias soluciones con un modelo competente que soporta más de 140 idiomas y entiende contextos muy largos, todo sin depender de servidores remotos​.

Mejoras clave vs. versión anterior (Gemma 2)

• Entrada multimodal (visión-lenguaje): Gemma 3 introduce multimodalidad real, permitiendo al modelo procesar conjuntamente imágenes y texto​. Esto es nuevo frente a Gemma 2, que era principalmente textual. Ahora, un Gemma 3 puede, por ejemplo, describir el contenido de una imagen o responder preguntas sobre una ilustración acompañada de texto, expandiendo enormemente los casos de uso (visión por computador integrada con diálogo).
• Ventana de contexto ampliada a 128K tokens: Se agregaron los contextos largos muy solicitados por la comunidad. Gemma 3 puede manejar hasta 128,000 tokens de contexto (según la variante)​, lo que representa un aumento drástico respecto a la generación anterior. Esto significa que puede mantener conversaciones de múltiples rondas sin perder información, o analizar documentos largos en una sola pasada, atendiendo a una necesidad clave de los usuarios avanzados.
• Mejoras en matemática, razonamiento y código: Gracias a cambios en el entrenamiento (nueva tokenización multilingüe y técnicas de post-entrenamiento como distillation y RLHF/RL de feedback), Gemma 3 muestra mejor rendimiento en tareas de lógica, cálculos matemáticos y seguimiento de instrucciones​. Por ejemplo, incorpora Reinforcement Learning from Execution Feedback para pulir su habilidad de codificación durante el entrenamiento​. Estas incorporaciones lo hacen más capaz y preciso que Gemma 2 al resolver problemas y al generar o comprender código.
• Mayor cobertura multilingüe: Gemma 3 utiliza un nuevo tokenizer entrenado para más de 140 idiomas​, frente a los ~100 soportados en Gemma 2. Esto mejora la calidad en idiomas de diferentes escrituras (cirílico, árabe, devanagari, etc.) y expande su utilidad global. La comunidad demandaba mejor soporte multilingual, y Gemma 3 lo entrega con mayor vocabulario y entendimiento cultural, siendo un modelo verdaderamente global en comparación con su predecesor.
• Ecosistema open-source enriquecido: Google lanzó Gemma 3 simultáneamente en varios formatos (pre-entrenado y ajustado a instrucciones) y con compatibilidad para librerías populares (Transformers, mlxu, etc.). También aplicó Quantization-Aware Training (QAT) a sus pesos tras el lanzamiento (ver sección Gemma 3 QAT más abajo) para facilitar su despliegue en hardware limitado. Todo esto representa una mejora sobre Gemma 2 en cuanto a facilidad de adopción y rendimiento fuera-de-caja, haciendo de Gemma 3 un modelo abierto más pulido, potente y adaptable para la comunidad.

Abril 2025

Google Gemini 2.5 Pro (public preview)

Uso general: Gemini 2.5 Pro (Public Preview) es la versión preliminar abierta al público del modelo tope de gama de Google anunciado en marzo de 2025​. Es un modelo de “pensamiento” de próxima generación diseñado para enfrentar problemas aún más complejos que Gemini 2.0 Pro. Su uso se alinea con tareas de inteligencia artificial de frontera: razonamiento avanzado, creación de agentes con múltiples pasos, comprensión profunda de contenidos multidisciplinarios y codificación de alto nivel. En esencia, Gemini 2.5 Pro extiende las capacidades multimodales y de largo contexto de la familia (sigue aceptando entradas de texto, imágenes, audio, etc.) pero integrando nuevas mejoras de razonamiento antes solo vistas en entornos de investigación. Se puede experimentar con este modelo en AI Studio con ciertas limitaciones.

Mejoras clave vs. versión anterior (Gemini 2.0 Pro)

• Integración de “Thinking” en el núcleo del modelo: Gemini 2.5 Pro está concebido desde cero como un modelo pensante. Google destacó que es un modelo “thinking” capaz de manejar problemas crecientemente complejos​. Esto se refleja en que lidera las comparativas de razonamiento y comprensión, con márgenes significativos sobre la versión 2.0​. Internamente, 2.5 Pro ya no requiere técnicas costosas de test-time (como majority voting) para rendir bien en lógica: de forma nativa razona en sus respuestas, demostrando un paso adelante en arquitectura cognitiva frente a 2.0 Pro​.
• Rendimiento sobresaliente en matemáticas y ciencia: Sin ajustes especiales, 2.5 Pro destaca en pruebas como AIME 2025 (examen de matemática competitiva) y GPQA (preguntas complejas sin soporte de herramientas)​, superando a modelos de la competencia. Esto indica una mejora sustancial en razonamiento analítico y matemático respecto a 2.0 Pro, que ya era fuerte. También ha obtenido un 18.8% en el difícil benchmark “Humanity’s Last Exam” (que busca el límite del conocimiento humano) sin usar herramientas, demostrando que 2.5 Pro amplió los límites de lo que Gemini puede entender y deducir.
• Salto adelante en capacidad de codificación “agéntica”: 2.5 Pro da un gran salto en tareas de codificación comparado con Gemini 2.0. Es especialmente hábil en crear aplicaciones completas (por ejemplo, generando el código de un videojuego ejecutable a partir de solo una línea de petición)​. En evaluaciones industriales de agentes de código (SWE-Bench), logró ~63.8% con un setup personalizado, superando cómodamente a Gemini 2.0 Pro. Además de escribir código, sobresale en transformarlo y editarlo, pudiendo manejar proyectos que involucren múltiples archivos o frameworks. Esto evidencia mejoras enfocadas en la capacidad de programación autónoma respecto a la versión anterior.
• Contexto aún más amplio y mejor uso de múltiples modalidades: Gemini 2.5 Pro mantiene y expande la ventaja de contexto de la familia: maneja 1M de tokens y pronto soportará 2M, duplicando la ventana disponible para contexto extenso en comparación con 2.0. Esto, sumado a que procesa texto, audio, imágenes, video e incluso repositorios de código enteros dentro de ese contexto​, lo hace singularmente poderoso para proyectos de integración de datos multimodales masivos. La mejora radica no solo en aceptar más datos, sino en usar ese contexto de manera más eficaz – comprendiéndolo mejor y relacionando piezas distantes – en relación con modelos previos. Gemini 2.5 Pro puede digerir conjuntos de información gigantescos (por ejemplo, toda la documentación de una empresa incluyendo gráficos y videos) y brindar respuestas o resúmenes coherentes, algo fuera del alcance de 2.0 Pro.
• Modelo líder en preferencia humana: Google resaltó que 2.5 Pro Experimental debutó como número 1 en la tabla LMArena (que mide preferencias humanas) por amplio margen​. Esto sugiere que no solo es más capaz técnicamente, sino que genera respuestas de mayor calidad estilística y utilidad para los usuarios en general, comparado tanto con sus antecesores como con otros modelos de punta. Es decir, combina sus avances técnicos con una mejor calibración para producir respuestas claras y bien formuladas. En resumen, Gemini 2.5 Pro Preview es el modelo más avanzado que Google ofrece públicamente, superando a Gemini 2.0 en todos los ejes importantes (razonamiento, código, contexto, multimodalidad y alineación con el usuario).

Meta Llama 4 Scout

Uso general: Llama 4 Scout es una de las dos variantes principales de la cuarta generación de modelos Llama de Meta AI, lanzada en marzo de 2025. Scout está concebido como un modelo altamente eficiente, con soporte nativo de múltiples modalidades y contexto ultra-largo, enfocado en explorar grandes cantidades de información rápidamente​. En la práctica, Llama 4 Scout es ideal para tareas como resumir o analizar documentos masivos, personalizar salidas con base en datos de usuario muy detallados, o realizar razonamientos sobre conjuntos de datos enormes. Gracias a su diseño, puede absorber decenas de miles de páginas de texto (literalmente) sin perder detalle, ganándose el nombre de “Scout” (explorador) al poder recorrer vastos terrenos de datos y retornar un reporte conciso​. Es multimodal desde su arquitectura base (puede procesar texto e imágenes conjuntamente) y está optimizado para ser implementable con hardware relativamente modesto para su tamaño total. Llama 4 Scout se orienta a aplicaciones en las que se necesite un asistente incansable para digerir información extensa – como asistentes empresariales que lean todo un repositorio de conocimiento interno, o analistas que condensen un mes de registros de texto – proporcionando luego respuestas breves y precisas.

Mejoras clave vs. versión anterior (Llama 3 / Llama 3.1)

• Contexto líder de industria (hasta 10 millones de tokens): Llama 4 Scout amplía la ventana de contexto de 128K en Llama 3 hasta 10 millones de tokens​, un incremento extraordinario. Esto significa que supera a prácticamente todos los demás modelos en la cantidad de texto que puede manejar de una vez. En la práctica, puede leer colecciones completas de documentos o incluso bases de código enormes y seguir razonando sobre detalles tempranos aunque la entrada sea extremadamente larga. Esta capacidad de contexto posiciona a Scout muy por delante de Llama 3, que ya experimentaba con largos contextos pero no a esta escala.
• Arquitectura MoE con menor requerimiento de hardware: Llama 4 Scout adopta una arquitectura Mixture-of-Experts con ~109B parámetros totales, de los cuales solo 17B están activos por consulta (16 expertos)​. Esto es un cambio drástico respecto a Llama 3, que era un modelo denso tradicional (p.ej., 70B parámetros todos activos). La consecuencia es que Scout cabe en una sola GPU H100 de 80GB usando cuantización 4/8-bit​, haciéndolo mucho más accesible en términos de despliegue que un modelo denso de tamaño equivalente. En otras palabras, Meta logró un modelo más poderoso que Llama 3 pero que al mismo tiempo puede funcionar en hardware estándar sin requerir un supercomputador, gracias a esta eficiencia de expertos.
• Modelo multimodal nativo (texto+imagen): A diferencia de Llama 3 (que en su mayoría era textual, con extensiones Llama 3 Vision por separado), Llama 4 Scout fue entrenado desde el inicio para ser multimodal, integrando texto e imágenes en un mismo flujo​. Usa una técnica de early fusion donde texto e imágenes (incluso frames de video) se tratan como una secuencia unificada de tokens. Esto permite a Scout entender contextos que mezclan lenguaje e información visual (por ejemplo, analizar un informe que contenga gráficas o diagramas) de forma mucho más cohesiva que Llama 3, que no tenía esa capacidad integrada.
• Orientación a personalización y resumen: Scout está afinado para personalizar respuestas en base a mucha información de usuario y para resumir extensos contenidos sin omitir puntos clave. Meta señala que gracias a su largo contexto y tamaño manejable, brilla en condensar información y adaptarse a detalles específicos proporcionados por el usuario​. Esto supone una mejora sobre Llama 3, que aunque potente, podía “olvidar” detalles en contextos muy largos. Scout, en cambio, fue diseñado precisamente para no perder nada relevante, actuando como un asistente que no se cansa de leer.
• Balance de calidad y eficiencia mejorado: Pese a su foco en eficiencia, Llama 4 Scout es más poderoso que los Llama 3 de mayor tamaño. Meta afirma que es “uno de los mejores modelos multimodales en su clase, más potente que Llama 3” y al mismo tiempo mucho más ligero en ejecución. Esto implica un salto generacional: Scout entrega mejor calidad de resultados que, por ejemplo, Llama 3 de 70B, pero con una infraestructura mucho más sencilla. Representa por tanto un avance técnico en cómo obtener alto rendimiento con menos costo, algo que Llama 3 no ofrecía en igual medida.

Meta Llama 4 Maverick

Uso general: Llama 4 Maverick es la variante “insignia” de la cuarta generación de Llama de Meta, concebida como un modelo generalista de alta calidad para asistencia conversacional y comprensión multimodal. Si Scout es un explorador eficiente, Maverick es el “trabajo pesado”: un modelo de gran capacidad (aprox. 400B parámetros totales en formato MoE) orientado a proveer respuestas detalladas, creativas y con alto grado de comprensión, muy adecuado para chatbots avanzados, asistentes de servicio al cliente, creadores de contenido multilingües y aplicaciones interactivas que admiten imágenes​. Maverick está entrenado y afinado como el modelo de chat por excelencia de Meta, con soporte para al menos 12 idiomas principales de forma afinada y entendimiento visual integrado. Destaca en interpretación de imágenes (p.ej., puede analizar una foto proporcionada por el usuario), en escritura creativa (cuentos, artículos, etc. en varios idiomas) y en mantener conversaciones fluidas y educadas, similares en calidad a las de ChatGPT o Claude, pero con el valor añadido de ser open-source bajo ciertas condiciones. Empresas y desarrolladores pueden usar Maverick para construir asistentes multimodales y multilingües de alta calidad, aprovechando su potencia para dar respuestas correctas y con buen tono en contextos interactivos complejos.

Mejoras clave vs. versión anterior (Llama 3 / Llama 3.3 70B)

• Arquitectura MoE masiva para mayor capacidad: Llama 4 Maverick utiliza 128 expertos con 17B parámetros activos (400B totales)​, lo que le otorga una capacidad de representación mucho mayor que Llama 3 de 70B (denso). Esto se traduce en respuestas de calidad más alta y entendimiento más fino de entradas difíciles, a un costo menor que aumentar parámetros densos. De hecho, Meta indica que Maverick ofrece alta calidad a menor precio comparado con Llama 3.3 de 70B​, es decir, genera mejores respuestas que aquel modelo pero usando recursos computacionales de forma más eficiente.
• Multimodalidad temprana y precisa: Como Scout, Maverick incorpora multimodalidad con fusión temprana en su arquitectura​. Esto le da una comprensión superior de imágenes combinadas con texto, habilitando casos de uso donde el modelo describa imágenes, razone sobre contenido visual o responda preguntas sobre una foto. Llama 3 tenía un modelo visual separado (Llama-2 Vision) de 34B, pero Maverick unifica y supera esa capacidad con 17B activos, interpretando imágenes con gran detalle y combinándolas con lenguaje fluidamente​.
• Asistente conversacional mejorado (multi-idioma y cortés): Maverick fue afinado para ser un excelente agente conversacional, el buque insignia de chat de Llama 4​. En comparación con Llama 3, que aún requería bastante prompting para un comportamiento óptimo, Maverick viene pre-tuned para mantener conversaciones naturales, manejar inputs multimedia y hacerlo en varios idiomas con igual competencia. Meta lo orientó a ser como “un ChatGPT multilingüe y multimodal”​, capaz de entender y generar en 12 idiomas (incluyendo español, alemán, hindi, árabe, etc.) con fine-tuning dedicado​. Esto es un avance frente a Llama 3, donde el soporte multilingüe no estaba tan refinado.
• Comprensión visual y narrativa creativa: En tareas de visión por computador integrada, Maverick sobresale por su precisión, apto para escenarios como asistencia al cliente donde el usuario sube una foto (por ejemplo, de un producto averiado) y el bot debe entender la imagen para ayudar​. Asimismo, su capacidad de redacción creativa mejoró: Meta destaca que genera contenido con “gusto de diseño” y mantiene contexto a través de iteraciones complejas, lo que se alinea con testimonios de socios (Replit, Canva) impresionados por la calidad del código y las narrativas que produce Maverick​. Estas áreas no eran fortaleza principal de Llama 3, por lo que Maverick marca una diferencia, ofreciendo un modelo más pulido para aplicaciones interactivas de alto nivel.
• Licenciamiento comunitario y despliegue flexible: Al igual que Scout, Maverick se lanzó bajo la Licencia Comunitaria Llama 4, permitiendo a investigadores y empresas usarlo con relativa libertad (aunque con restricciones comerciales). Esto es continuación de Llama 2 y 3, pero notable porque a pesar de ser un modelo de ~400B parámetros, Meta lo puso a disposición (weights en HuggingFace)​. Además, soporta Transformer y otros frameworks desde el principio. En resumen, Maverick mejora sobre Llama 3 no solo técnicamente sino también en accesibilidad: democratiza un modelo de calidad ChatGPT-like, multimodal y multi-idioma, algo que en la generación anterior no estaba tan abierto o completo.

OpenAI GPT-4.1

Uso general: GPT-4.1 es una familia de modelos de lenguaje de OpenAI lanzada el 14 de abril de 2025, con un marcado énfasis en desarrolladores y tareas de programación​. Incluye tres variantes: GPT-4.1 (completo), GPT-4.1 Mini y GPT-4.1 Nano. El modelo full GPT-4.1 es el sucesor directo de GPT-4 y GPT-4o, manteniendo un amplio dominio de aplicaciones: chat conversacional avanzado, generación de textos largos, análisis de datos, respuesta a preguntas de conocimiento general y asistencia en escritura creativa. Sin embargo, se puso especial atención en que GPT-4.1 sirva como motor de codificación de alto rendimiento, integrándose vía API en flujos de desarrollo de software (por ejemplo, sugiriendo código, encontrando errores o incluso generando funciones completas a partir de descripciones). Además, GPT-4.1 ofrece capacidades mejoradas de seguimiento de instrucciones y manejo de contexto extenso, haciéndolo más competente en escenarios empresariales complejos. Solo está disponible mediante la API de OpenAI (no vía UI), dado su enfoque técnico. En resumen, GPT-4.1 es el nuevo buque insignia generalista de OpenAI, diseñado para ser más rápido, preciso y útil para los programadores que sus predecesores, mientras sigue liderando en comprensión de lenguaje natural en general.

Mejoras clave vs. versión anterior (GPT-4 / GPT-4o de 2024)

• Notables ganancias en rendimiento de código: GPT-4.1 sobresale en las evaluaciones de programación, con un 21.4% (puntos absolutos) de mejora sobre GPT-4o y 26.6% sobre GPT-4.5 en el benchmark de código SWE-bench (problemas de programación verificados). Esto lo convierte en uno de los modelos líderes para coding, significativamente más capaz que GPT-4 original al escribir y depurar código. OpenAI ajustó GPT-4.1 con retroalimentación de la comunidad desarrolladora, logrando un salto tangible en cómo entiende instrucciones técnicas y genera soluciones de programación​.
• Ventana de contexto enorme y mejor comprensión de largo plazo: La serie GPT-4.1 amplió la memoria de contexto hasta 1 millón de tokens​, superando por mucho los 128k tokens de GPT-4o. Más importante aún, se mejoró la capacidad del modelo para utilizar eficazmente ese contexto extenso sin perder precisión​. En pruebas de comprensión multimodal de largo contexto (Video-MME), GPT-4.1 estableció un nuevo récord con 72.0%, superando a GPT-4o en ~6.7 puntos​, lo que demuestra su habilidad superior para razonar sobre entradas largas (p. ej. analizar un video sin subtítulos entero). Esto supone menos confusiones o repeticiones al tratar conversaciones o documentos prolongados, una mejora clara respecto a GPT-4.
• Mejor seguimiento de instrucciones y respuestas más alineadas: En el benchmark MultiChallenge de Scale AI, que mide qué tan bien sigue instrucciones el modelo, GPT-4.1 alcanzó 38.3%, superando a GPT-4o en 10.5 puntos. Esto indica que el modelo entiende mejor la intención del usuario y obedece indicaciones complejas con mayor fidelidad. Se traduce en menos necesidad de re-preguntar o ajustar indicaciones, comparado con GPT-4. Asimismo, se actualizó el cutoff de entrenamiento a junio de 2024, aportando conocimiento más reciente y afinando su alineación con hechos actuales.
• Introducción de GPT-4.1 Mini y Nano (eficiencia y nuevos casos): Aunque el modelo principal es más grande y potente que GPT-4, OpenAI también lanzó variantes Mini y Nano para necesidades diferentes. GPT-4.1 Mini mantiene las mejoras de instrucción y coding en un formato más ligero, sacrificando algo de capacidad a cambio de costos menores – pero aun así supera a GPT-4o mini en todos los frentes​. GPT-4.1 Nano es el primer modelo “nano” de OpenAI, dirigido a casos donde se requiere altísima velocidad o muy pocos recursos, ofreciendo rendimiento razonable en tareas básicas con un modelo ultracompacto​. Si bien la comparación exacta vs GPT-4 no aplica para Nano (al no tener equivalente previo), su existencia refleja un enfoque en escalar la familia GPT tanto hacia arriba (más capacidad) como hacia abajo (más eficiencia). En conjunto, GPT-4.1 y sus variantes presentan un panorama de mejor calidad global (menos errores, más contexto, mejores instrucciones) junto con opciones de despliegue flexible, marcando un avance integral sobre la generación GPT-4.

OpenAI GPT-4.1 Mini

Uso general: GPT-4.1 Mini es la variante reducida de GPT-4.1, diseñada para ofrecer gran parte de las capacidades de GPT-4.1 a menor coste y con mayor rapidez. Se enfoca en los mismos dominios – chat conversacional, asistencia en código, tareas de NLP generales – pero está optimizado para entornos donde la latencia y la economía de cómputo son importantes. Por ejemplo, GPT-4.1 Mini es adecuado para alimentar aplicaciones móviles o servicios con altísimo tráfico de consultas, donde usar el modelo completo sería muy costoso. También permite a empresas con presupuesto limitado aprovechar las mejoras de la serie 4.1 (seguimiento de instrucciones, contexto largo) sin requerir la infraestructura para el modelo mayor. En resumen, GPT-4.1 Mini sirve como un modelo intermedio: más potente y capaz que los modelos “mini” previos (como GPT-3.5 o GPT-4o-mini)​, aunque no alcanza la totalidad del rendimiento del GPT-4.1 full, a cambio de ser mucho más eficiente.

Mejoras clave vs. versión anterior (GPT-4o Mini)

• Rendimiento superior en benchmarks pese a menor tamaño: GPT-4.1 Mini supera a GPT-4o mini en todas las áreas evaluadas​. Por ejemplo, en tareas de razonamiento matemático (AIME’24) obtuvo ~49.6%, comparado con 13.1% de GPT-4o y 8.6% de GPT-4o-mini​. Esto muestra que, aun con menos parámetros que el modelo 4.1 completo, la variante Mini hereda gran parte de las mejoras de la nueva generación y las aplica eficazmente. Representa una mejora notable frente a GPT-4o Mini, que era básicamente una versión comprimida de GPT-4o sin cambios de arquitectura.
• Mayor contexto y uso más eficaz del mismo: GPT-4.1 Mini mantiene la ventana de 1M de tokens del modelo principal​, algo destacable ya que GPT-4o Mini tenía una ventana más limitada. Además, su comprensión de contexto es mucho mejor: en evaluaciones internas de OpenAI para referencias de largo plazo (MRCR), GPT-4.1 Mini superó significativamente a GPT-4o mini​. Esto implica que, a diferencia de la generación anterior, ahora incluso la versión “mini” puede retener y utilizar información de contextos enormes, una capacidad antes reservada a los modelos grandes.
• Calidad en seguimiento de instrucciones y seguridad alineada: Aunque es más pequeño, GPT-4.1 Mini se benefició del entrenamiento en instruction-following de su hermano mayor. Por ello sigue instrucciones complejas con mucha más precisión que GPT-4o Mini y también reduce sesgos o errores de formato. OpenAI reporta mejoras en métricas de instrucción interna (por ejemplo, ~45.1% en tests duros vs ~27.2% del mini anterior)​. En la práctica, esto se traduce en respuestas más útiles y menos necesidad de ajustes, aun con la versión compacta.
• Eficiencia sin precedentes para su rendimiento: GPT-4.1 Mini ofrece un equilibrio óptimo entre costo y calidad que supera a la generación anterior. Si GPT-4o Mini ya permitía ahorrar, esta versión da un paso más: proporciona calidad cercana a GPT-4o (incluso mejor en varios rubros) con una huella mucho menor. Según OpenAI, la optimización de GPT-4.1 en entrenamiento y arquitectura hace que sea más de 10 veces eficiente computacionalmente que GPT-4​, y la versión Mini capitaliza eso. En otras palabras, GPT-4.1 Mini logra en muchos casos reemplazar al modelo grande previo a una fracción del costo, una mejora tangible para implementaciones prácticas.

OpenAI GPT-4.1 Nano

Uso general: GPT-4.1 Nano es el primer modelo “nano” ofrecido por OpenAI, presentándose como una alternativa ultra-ligera de la familia GPT-4.1. Su propósito es servir escenarios donde se requiera muy baja latencia o despliegue en dispositivos con recursos muy limitados, conservando a la vez las capacidades esenciales de comprensión y generación de lenguaje. Podría usarse para asistentes integrados en dispositivos IoT, aplicaciones de mensajería instantánea con generación de texto en tiempo real o contextos educacionales en dispositivos de gama baja. GPT-4.1 Nano, a pesar de su tamaño, mantiene compatibilidad con la API de OpenAI y acepta los mismos tipos de tareas (chat Q&A, escritura de correos, pequeñas ayudas de código), aunque con respuestas más simples. Su introducción complementa la estrategia de OpenAI de cubrir todo el espectro: Nano permite que la tecnología GPT llegue a entornos antes impracticables por limitaciones de hardware.

Mejoras clave vs. punto de partida (GPT-3.5 / sin predecesor directo)

• Disponibilidad de un modelo de última generación en formato ultracompacto: Antes de GPT-4.1 Nano, el modelo de propósito general más pequeño era GPT-3.5 Turbo, pero con capacidades notoriamente inferiores a GPT-4. Nano llena ese vacío al proporcionar acceso a las innovaciones de GPT-4.1 (mejor instrucción, menos alucinaciones) en un modelo aún más pequeño que GPT-3.5. Esto es un salto cualitativo: por primera vez, se tiene un modelo de nivel GPT-4 (aunque reducido) apto para correr en entornos locales modestos o con mínimos tiempos de respuesta.
• Hereda mejoras de instrucción y formato: GPT-4.1 Nano está alineado con las mismas técnicas de RLHF¹ («Reinforcement Learning with Human Feedback«) que el resto de la familia, por lo que maneja mejor las instrucciones que modelos pequeños previos (que a menudo divagaban). A pesar de su tamaño, la Nano mantiene conversaciones coherentes y útiles mejor que los modelos 3.5 en muchos casos​. Esto indica que, aun con sacrificios de conocimiento y profundidad, se transfirieron eficientemente las lecciones de alineación y estilo de GPT-4 al modelo nano, resultando en una mejora frente a cualquier “nano” implícito anterior (OpenAI no ofrecía uno público antes).
• Control de contexto adaptado: Si bien no maneja el millón de tokens completo, GPT-4.1 Nano aprovecha la arquitectura 4.1 para gestionar contexto de manera estable (posiblemente en el orden de miles a decenas de mil tokens, significativamente más que pequeños modelos viejos). Esto le permite sostener conversaciones multi-turn breves sin perder tanto el hilo, lo cual es un mérito para su escala. No tiene precedente directo, pero comparado con GPT-3.5 (que podía confundirse fácilmente en diálogos largos), Nano muestra una mejor memoria conversacional dentro de sus límites.
• Optimización para costes y velocidad drásticos: La principal mejora es que GPT-4.1 Nano logra costes por consulta mínimos y latencia muy baja manteniendo una calidad aceptable. OpenAI no ofrecía antes un modelo en esta categoría de rendimiento, así que la mejora es la existencia misma de un modelo generativo lo suficientemente ligero para usarse en masa sin apenas infraestrucura. Esto multiplica los posibles puntos de integración de la tecnología GPT, un avance significativo respecto a la situación previa donde incluso GPT-3.5 podía ser oneroso en ciertos escenarios.

OpenAI o3 (full)

Uso general: OpenAI o3 (a secas) es el modelo base completo de la serie o de OpenAI (razonamiento avanzado), que alcanzó disponibilidad general el 16 de abril de 2025​. Como sucesor de o1, su objetivo es estar en la vanguardia de los modelos de razonamiento para tareas altamente complejas que van más allá de la generación de texto convencional​. OpenAI concibe a o3 como una suerte de “modelo de frontera” enfocado en pensamiento profundo, análisis contextual extenso, y autorreflexión durante la generación de respuestas. En la práctica, o3 se usa para casos donde un modelo estándar como GPT-4 puede no ser suficientemente riguroso o estratégico en sus respuestas: por ejemplo, resolver acertijos lógicos complicados, verificar paso a paso una demostración matemática, planificar una serie de acciones con múltiples condiciones, etc. Es capaz de desplegar técnicas de introspección (simulando deliberaciones internas) para maximizar la coherencia y exactitud. Dado su costo computacional, suele aplicarse en escenarios críticos que justifican su potencia extra, como asistentes expertos, herramientas de análisis de datos con componente de razonamiento o investigación científica automatizada.

Mejoras clave vs. versión anterior (OpenAI o1)

• Salto en capacidad de razonamiento autónomo: o3 introduce un mecanismo de “razonamiento simulado” que le permite detenerse y analizar su propio proceso de pensamiento antes de dar la respuesta final​. Esto es más avanzado que la simple técnica de chain-of-thought guiada que se podía aplicar a o1. En o3, esta deliberación interna está integrada, imitando la forma en que un humano reflexiona sobre un problema. Por tanto, o3 puede manejar problemas mucho más enrevesados o ambiguos con mayor éxito que o1, ya que puede iterar internamente posibles soluciones.
• Mayor profundidad analítica y contextual: o3 está diseñado para entender contextos más amplios y con más matices que o1​. Puede abarcar situaciones donde hay que conectar varias piezas de información dispersas o deducir conclusiones no obvias. Esto implica mejoras en su arquitectura de atención y memoria comparado con o1, logrando un entendimiento holístico superior. En pruebas, o3 ha resuelto tareas que requerían múltiples saltos de deducción donde o1 se quedaba corto, evidenciando su progreso en capacidad de resolución de problemas complejos.
• Mejoras en seguridad y alineación en razonamiento: Con mayor poder viene mayor responsabilidad; OpenAI ha introducido en o3 salvaguardas para que, al razonar profundamente, no se salte los límites de seguridad ni genere contenido dañino. Se ajustó su entrenamiento con feedback humano adicional en escenarios de razonamiento, resultando en un modelo que no solo piensa mejor, sino que lo hace manteniendo la alineación ética en respuestas complicadas.
• Base para la siguiente generación (o4) con desempeño líder: o3 representó un paso tan significativo que marcó la pauta para los modelos de razonamiento siguientes. En abril, OpenAI lo lanzó junto con o4-mini como lo más avanzado en su línea de razonamiento​. Comparado con su antecesor, o3 demostró notables mejoras en todos los benchmarks clave de la serie (lógica, matemáticas, codificación compleja, etc.), posicionándose por encima de o1 por un margen considerable. En definitiva, o3 es a o1 lo que GPT-4 fue a GPT-3: un avance multi-dimensional que extiende las fronteras de lo que un modelo de lenguaje puede lograr en términos de pensamiento y análisis sofisticado.

OpenAI o4-mini

Uso general: o4-mini es el primer representante de la cuarta generación de modelos de razonamiento de OpenAI (serie o), lanzado simultáneamente con la apertura general de o3​. Se trata de una versión reducida del futuro modelo o4, lo que permite a los usuarios obtener un adelanto del rendimiento y capacidades mejoradas que traerá o4 completo, pero en un paquete optimizado para eficiencia. o4-mini se utiliza en escenarios similares a o3-mini – es decir, cuando se necesita razonamiento avanzado pero con costos moderados – solo que con la ventaja de ser más potente que cualquier mini anterior. Ideal para servicios que requieran un pensamiento sólido bajo restricciones de tiempo o recursos: por ejemplo, podría integrarse en asistentes empresariales para consultas analíticas rápidas, en aplicaciones de tutoría que requieran explicar paso a paso problemas complejos pero sin usar el modelo más grande, o en sistemas de back-end que realicen optimizaciones y planeaciones. En pocas palabras, o4-mini brinda la esencia del modelo de próxima generación manteniendo un equilibrio práctico, sirviendo como puente hasta la llegada del modelo o4 completo.

Mejoras clave vs. versión anterior (OpenAI o3-mini)

• Rendimiento mejorado en todos los benchmarks clave: o4-mini supera a o3-mini en todas las métricas importantes de evaluación. Esto significa que tareas de lógica, matemáticas, comprensión compleja y codificación donde o3-mini era bueno, o4-mini las realiza con aún mayor exactitud. Las pruebas internas muestran que incluso comparado con o3-mini-high, o4-mini alcanza puntuaciones más altas consistentemente, reflejando avances en la arquitectura y entrenamiento subyacentes.
• Arquitectura de nueva generación más eficiente: Aunque retiene el apellido “mini”, este modelo incorpora optimizaciones del modelo o4 grande, lo que se traduce en mejor eficiencia por parámetro y mejor uso de la “pausa reflexiva” que caracteriza a la serie. En la práctica, o4-mini puede lograr resultados que antes requerían activar el modo high de o3-mini, pero en menos tiempo o con menos coste. De hecho, muchos usuarios pueden encontrar que o4-mini iguala o supera a o3 (full) en ciertos casos ligeros, dada la frescura de su arquitectura, lo cual es un testimonio de mejora sustancial sobre la generación anterior de minis.
• Mejor manejo de instrucciones y menos errores de razonamiento: Con o4-mini se reducen los casos en que el modelo pequeño se confundía en instrucciones largas o hacía suposiciones incorrectas en la cadena de pensamiento. Al haberse beneficiado de las lecciones aprendidas de o3 y de más datos, o4-mini muestra respuestas más coherentes y con menos lagunas lógicas que o3-mini. Los errores sutiles de razonamiento disminuyen, lo que era uno de los límites de o3-mini especialmente en su configuración rápida (low). En resumen, o4-mini es más confiable a pesar de ser compacto.
• Preparado para escala y transición fluida a o4: Otra mejora clave es que o4-mini está pensado para facilitar a los desarrolladores la adopción futura de o4 completo. Su API y comportamiento son consistentes, pero con un sabor ya mejorado. Esto se refleja en que usuarios que probaban o3-mini e inmediatamente cambiaron a o4-mini notaron mejoras sin necesidad de ajustar sus prompts – la compatibilidad se mantuvo, pero las respuestas fueron de mayor calidad. Así, comparado con la transición de o1 a o3 (donde se introdujeron conceptos nuevos), la evolución de o3-mini a o4-mini es suave para el usuario final, entregando simplemente más poder de razonamiento de forma transparente.

Google Gemini 2.5 Flash (preview)

Uso general: Gemini 2.5 Flash (Preview) es la versión preliminar del modelo “Flash” de segunda generación y media de Google, lanzada el 17 de abril de 2025​. Se trata de un modelo que combina la eficiencia y rapidez de la línea Flash con algunas capacidades de razonamiento controlable propias de Gemini 2.5. Su fin es permitir probar un sistema donde se pueden ajustar el balance entre velocidad y profundidad de pensamiento. En la práctica, Gemini 2.5 Flash se usa para aplicaciones interactivas de alta velocidad (como chatbots de servicio al cliente, herramientas ofimáticas inteligentes, etc.) que pueden requerir, en ciertos momentos, respuestas más elaboradas. Trae la novedad de los “presupuestos de pensamiento” (thinking budget), con los cuales el desarrollador define cuánta deliberación interna puede hacer el modelo en una consulta​. Por ejemplo, para preguntas sencillas el presupuesto puede ser cero (respuestas inmediatas tipo Flash estándar), pero para preguntas complejas se puede permitir un pensamiento adicional, obteniendo respuestas de mayor calidad. Es esencialmente un modelo multimodal rápido que puede alternar entre “modo turbo” y “modo reflexivo ligero” según la necesidad, manteniendo siempre costos bajos comparado con la versión Pro.

Mejoras clave vs. versión anterior (Gemini 2.0 Flash)

• Introducción del “thinking budget” (razonamiento híbrido opcional): La característica estrella de 2.5 Flash Preview es que permite regular la cantidad de razonamiento del modelo​. Esto es una mejora inédita respecto a 2.0 Flash, que siempre operaba con respuestas directas sin razonamiento prolongado. Con 2.5 Flash, los desarrolladores pueden asignar un “presupuesto” – en esencia, cuánta computación extra dedicar a pensar – antes de obtener la respuesta final. Poner un presupuesto alto hará que el modelo dedique más pasos a la pregunta, mejorando la exactitud en problemas difíciles, mientras que un presupuesto cero lo hace ultra rápido. Esta flexibilidad no existía en 2.0 Flash, marcando una evolución importante hacia modelos de velocidad ajustable.
• Razonamiento mejorado sin sacrificar velocidad por defecto: Incluso con thinking_budget en cero, 2.5 Flash trae algunas de las mejoras de la familia 2.5 (una base de modelo más capaz). Google indica que mejora el razonamiento manteniendo la prioridad en velocidad y costo​. Es decir, frente a 2.0 Flash, la nueva versión preview logra respuestas algo más acertadas en general, especialmente notorio en preguntas que antes podrían haber necesitado el modelo Pro, todo mientras sigue siendo casi igual de rápida. Esto se debe a refinamientos en el modelo base y eficiencia: 2.5 Flash en modo rápido rinde mejor que 2.0 Flash a igual latencia.
• Reducción masiva de costes en modo rápido: Con la introducción de este modelo, Google reportó que al disminuir el “thinking budget”, los costos de cómputo pueden reducirse hasta en 600% (es decir, 6 veces más barato) en comparación a mantenerlo alto​. En la práctica, esto significa que los usuarios tienen la opción de usar un modelo de alta calidad (2.5 Flash) a costos inclusive menores que los de 2.0 Flash si limitan la deliberación. En casos donde no se necesita razonamiento profundo, 2.5 Flash es por tanto mucho más económico que usar un modelo grande, y competitivamente barato frente a 2.0 Flash por las optimizaciones introducidas.
• Preparación para salida multimodal futura: Si bien la preview solo soporta entradas multimodales con salida textual, 2.5 Flash se construyó con la base de Gemini 2.5, lista para en meses siguientes habilitar salidas de imagen y audio. Esto implica que internamente ya maneja mejor la información visual que 2.0 Flash. La mejora se verá una vez abierta, pero desde ya el modelo está más tuneado para razones sobre imágenes (incluso si en preview devuelve texto), superando a 2.0 Flash en problemas con contenido visual.
• Feedback y afinación rápida: Al ser preview, Google recaba feedback para pulirlo. Una mejora intangible sobre 2.0 es que 2.5 Flash está diseñado para iterar más rápido su afinación con la comunidad. Errores encontrados (como en la implementación del budget) están siendo corregidos en tiempo real​. Esto asegura que la versión final de 2.5 Flash será aún mejor. Desde la perspectiva del usuario de febrero vs abril, esta preview ya está mucho más lista para producción que la experimental 2.0, con menos obstáculos de costo (gracias al budget ajustable) y mejor rendimiento base, mostrando un progreso claro de la versión Flash.

Google Gemma 3 QAT (1B, 4B, 12B, 27B)

Uso general: “Gemma 3 QAT” se refiere a las versiones de Gemma 3 entrenadas con Quantization-Aware Training (QAT), lanzadas en abril de 2025. Estas variantes (disponibles en los mismos tamaños de 1B, 4B, 12B, 27B parámetros) están diseñadas para funcionar de manera eficiente en hardware de consumo (GPUs de videojuegos, e incluso dispositivos móviles) sin perder significativamente precisión respecto al modelo original Gemma 3​. El uso general de Gemma 3 QAT es permitir a desarrolladores y entusiastas correr modelos de lenguaje potentes localmente: por ejemplo, tener un chatbot en el portátil que no requiera conectar a la nube, o integrar un modelo de texto en una aplicación móvil offline. Gracias a QAT, Gemma 3 QAT puede ser cargado en GPU con poca VRAM (incluso 8GB son suficientes para el modelo de 12B en 4-bit)​. En resumen, estas versiones QAT democratizan el acceso a Gemma 3, llevándolo del laboratorio a prácticamente cualquier dispositivo, ampliando sus casos de uso a entornos desconectados, apps privadas y desarrollo experimental sin grandes barreras de hardware.

Mejoras clave vs. versión anterior (Gemma 3 estándar sin QAT)

• Reducción drástica de requisitos de VRAM mediante cuantización 4-bit: La mayor mejora es de orden práctico: Gemma 3 QAT en formato int4 ocupa sólo una fracción de la memoria que el modelo original en BF16. Por ejemplo, Gemma 3 de 27B baja de 54 GB a ~14.1 GB de VRAM y la versión de 12B de 24 GB a apenas 6.6 GB​. Esto permite que modelos grandes que antes requerían varias GPUs ahora quepan en una sola GPU de gama media (o incluso alta, en el caso de 27B). Los modelos más pequeños (1B, 4B) llegan a ser tan livianos como 0.5 GB y 2.6 GB respectivamente​, volviéndose factibles de ejecutar en dispositivos como móviles avanzados o microcomputadoras. Esta accesibilidad era imposible con Gemma 3 sin cuantizar, marcando una enorme mejora en usabilidad.
• Mínima pérdida de rendimiento gracias a QAT: A diferencia de una cuantización post-entrenamiento típica que podría degradar notablemente la precisión, las versiones QAT de Gemma 3 fueron entrenadas teniendo en cuenta la cuantización. Google aplicó QAT durante ~5000 pasos usando los checkpoints originales como guía obteniendo como resultado que Gemma 3 QAT mantiene prácticamente el mismo nivel de calidad en tareas de lenguaje que el modelo en alta precisión. En otras palabras, el usuario final apenas nota diferencias en las respuestas del modelo, pese a correr en 4-bit, lo cual es una mejora enorme frente a versiones no QAT donde la cuantización podía traer errores o incoherencias.
• Ejecución más rápida y económica localmente: Menos bits significa también menos cómputo por token. Gemma 3 QAT no solo ahorra memoria, sino que acelera la inferencia (al manipular datos más pequeños) y reduce el consumo energético de la GPU. Esto mejora la experiencia de uso respecto a Gemma 3 full: ahora se pueden generar respuestas más rápidamente en hardware moderado, haciendo viable usar el modelo en tiempo real en PCs comunes. Además, elimina la necesidad de costear instancias cloud potentes, permitiendo a cualquiera experimentar con IA avanzada a bajo coste.
• Facilidad de integración con ecosistemas populares: Google liberó múltiples formatos de los pesos cuantizados (p. ej., Q4_0 para librerías como llama.cpp, Ollama, etc.)​, facilitando que los desarrolladores integren Gemma 3 QAT en sus herramientas preferidas sin complicaciones. Esto amplía el impacto del modelo: comunidades de ML en Python, C++ o apps de terceros pueden aprovechar directamente los modelos QAT. Por lo tanto, comparado con Gemma 3 original, la versión QAT no es solo técnicamente más ligera, sino que se disemina más fácilmente en la comunidad open-source, acelerando su adopción y experimentación.
• Compromiso con la accesibilidad sin precedentes: En suma, Gemma 3 QAT lleva la promesa de “IA para todos” un paso adelante. Si Gemma 3 ya era abierto, ahora además es realmente utilizable por todos. Esta mejora respecto a la versión anterior es cualitativa: pasa de ser un modelo descargable pero quizá impráctico para muchos, a ser un modelo ejecutable en el día a día por prácticamente cualquier entusiasta, sin apenas sacrificio de prestaciones. Esto cierra la brecha entre los grandes laboratorios y los desarrolladores independientes, posicionando a Gemma 3 QAT como un referente de cómo compartir state-of-the-art de forma accesible.

Resumen de los modelos de IA actualizados o presentados en 2025

Este es el resumen de los modelos presentados o actualizados hasta mitad de abril de 2025. Muchos, variados y potentes. Una locura.

Enero 2025

1. DeepSeek R1: Destaca en razonamiento avanzado, matemáticas y programación; es open-source y económico.
2. Qwen 2.5-Max: Sobresale en capacidades multimodales, generación de código y soporte multilingüe con alto rendimiento.
3. OpenAI o3-mini: Especializado en tareas que requieren razonamiento lógico profundo, eficiente y económico.

Febrero 2025

1. Gemini 2.0 Flash: Optimizado para velocidad y eficiencia en aplicaciones masivas con contexto extenso.
2. Gemini 2.0 Pro: Destaca en razonamiento avanzado y programación compleja con grandes contextos.
3. Grok 3: Excelencia en razonamiento crítico y resolución autónoma de problemas difíciles.
4. Grok 3 mini: Eficiente en tareas STEM como matemáticas avanzadas y programación ligera.
5. Claude 3.7 (Sonnet): Fuerte en generación de código, análisis de datos y procesamiento de textos largos.
6. QwQ-Max (preview): Enfocado en razonamiento lógico avanzado y planificación multi-paso.
7. GPT-4.5: Mejora general en calidad de respuestas, inteligencia emocional y menor tendencia a errores.

Marzo 2025

1. Gemma 3 (1B, 4B, 12B, 27B): Multimodal y apto para ejecución local con gran capacidad multilingüe y contexto largo.

Abril 2025

1. Gemini 2.5 Pro (public preview): Líder en tareas complejas de razonamiento, ciencia y codificación avanzada.
2. Llama 4 Scout: Especializado en análisis y resumen eficiente de grandes volúmenes de información con contexto ultra largo.
3. Llama 4 Maverick: Modelo conversacional multimodal y multilingüe de alta calidad, ideal para asistentes avanzados.
4. GPT-4.1: Enfocado especialmente en desarrollo de software con gran capacidad de contexto, precisión en instrucciones técnicas y programación
5. GPT-4.1-mini: Ofrece equilibrio entre rendimiento y costo, destacando en contexto largo y tareas técnicas eficientes.
6. GPT-4.1-nano: Modelo ultraligero para ejecución rápida y bajo coste, ideal para integraciones sencillas.
7. OpenAI o3 (full): Potente en razonamiento autónomo profundo y análisis complejo de información extensa.
8. OpenAI o4-mini: Versión compacta con capacidades avanzadas de razonamiento mejoradas respecto a modelos previos.
9. Gemini 2.5 Flash (preview): Modelo rápido y flexible que permite ajustar profundidad de razonamiento según el coste deseado.
10. Gemma 3 QAT (1B, 4B, 12B, 27B): Versiones optimizadas para hardware limitado, manteniendo alta calidad con mínimo consumo de recursos.

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Información basada en las siguientes fuentes de información:

• DeepSeek Inc. “DeepSeek-R1 Release (20/01/2025)” – Anuncio oficial con detalles del modelo R1, destacando rendimiento comparable a OpenAI o1 y apertura bajo MIT.
• Ellen Glover. “What Is DeepSeek-R1?” – Built In (18 Feb 2025) – Artículo explicativo que describe a R1 como modelo de lenguaje chino de alto perfil, comparable a contrapartes estadounidenses pero a menor costo. Incluye información sobre sus 671B parámetros MoE y su éxito inicial en desplazar a ChatGPT en la App Store.
• OpenCV. “Qwen 2.5 & Comparison with DeepSeek and ChatGPT” (Oct 2024) – Análisis técnico de Qwen 2.5 donde se enumeran sus mejoras clave: mejor razonamiento, capacidades multimodales extendidas, mayor eficiencia y mejor generación de código.
• Eduardo Baptista – Reuters. “Alibaba releases AI model it says surpasses DeepSeek” (29 Jan 2025) – Noticia sobre el lanzamiento de Qwen 2.5-Max, afirmando que supera a DeepSeek-V3 y GPT-4o en muchos aspectos, en respuesta a la presión competitiva.
• Sam Altman (OpenAI) – Anuncio de OpenAI o3-mini GA (31 Jan 2025) – [Citado en TechTarget]* “OpenAI o3 explained”* (Apr 2025): o3-mini se lanzó en tres variantes (low, medium, high) para equilibrar calidad y costo. Se destaca que o3 utiliza “simulated reasoning” que va más allá del CoT tradicional.
• xAI. “Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents” – Comunicado del 19 Feb 2025 anunciando Grok 3 y Grok 3 minix.ai. Describe grandes mejoras en rendimiento (ej. 93.3% en AIME’25) gracias a RL a escala, y la capacidad del modelo de pensar durante segundos o minutos corrigiendo sus errores.
• Anthropic. “Claude 3.7 Sonnet and Claude Code” – Notas de lanzamiento (24 Feb 2025) indicando que Claude 3.7 es el modelo más inteligente de Anthropic a la fecha, primer “hybrid reasoning model”, con 200k de contexto y mejoras sustanciales en coding y generación de contenido.
• Ben Jiang – South China Morning Post. “Alibaba previews new AI reasoning model to challenge DeepSeek R1, OpenAI o1” (25 Feb 2025) – Cobertura sobre QwQ-Max Preview, construido sobre Qwen 2.5-Max con habilidades de razonamiento más fuertes y versátiles.
• OpenAI. “Introducing GPT-4.5 (Research Preview)” (27 Feb 2025) – Blog de OpenAI destacando que GPT-4.5 es su modelo más grande, con mejor seguimiento de intención, mayor EQ y menos alucinaciones. También explica que GPT-4.5 escaló el aprendizaje no supervisado para mayor conocimiento.
• Shrestha Basu Mallick, Logan Kilpatrick – Google Developers Blog. “Gemini 2.0: Flash, Flash-Lite and Pro” (05 Feb 2025) – Anuncio de disponibilidad de Gemini 2.0 Flash (GA), Flash-Lite (preview) y Pro (experimental). Se mencionan mejoras de rendimiento significativas sobre Gemini 1.5, el contexto de 1M tokens y las características multimodales y de tool use.
• Koray Kavukcuoglu – Google Blog. “Gemini 2.5: Our most intelligent AI model” (25 Mar 2025) – Presentación de Gemini 2.5 Pro Experimental liderando benchmarks y con fuerte razonamiento y codificación. Detalla su 1M–2M contexto, estado del arte en AIME’25 y “Humanity’s Last Exam”, y cómo supera a Gemini 2.0 en todos los aspectos (razonamiento, coding).
• HuggingFace Blog. “Welcome Llama 4 Maverick & Scout” (Mar 2025) – Explica Llama 4: Scout (~109B total, 17B activos, 16 experts) y Maverick (~400B total, 17B activos, 128 experts) como modelos MoE multimodales entrenados en 40T tokens y 200 idiomas. Subraya contexto hasta 10M en Scout y su foco en eficiencia (cabe en una H100), y Maverick optimizado para chat de alta calidad, multilingüe y visión.
• Microsoft Azure Blog. “Introducing the Llama 4 herd…” (Mar 2025) – Confirma que Llama 4 Scout soporta 10M tokens de contexto (frente a 128k de Llama 3) y brilla en resumen/personalización en base a entradas enormes. Describe Llama 4 Maverick con 400B params totales y calidad alta a menor precio vs Llama 3.3 70B, excelso en vision-language y chat, ideal para asistentes conversacionales multimodales.
• Sean Michael Kerner – TechTarget. “GPT-4.1 explained: Everything you need to know” (22 Apr 2025) – Detalla que GPT-4.1 (full, mini, nano) salió el 14 de abril 2025 enfocados en coding, solo vía API. Menciona 21% mejora en coding vs GPT-4o y 26.6% vs GPT-4.5, +10.5% en instrucciones, y contexto 1M con mejor comprensión. También se incluye tabla comparativa con GPT-4o/4.5 y modelos o-series.
• OpenAI. “Introducing GPT-4.1 in the API” (14 Apr 2025) – Post oficial destacando mejoras mayores en coding e instrucciones, soporte de contexto de hasta 1M tokens y nuevo modelo nano. Incluye métricas: 54.6% en SWE-Bench vs GPT-4o 33.2%, 38.3% en MultiChallenge vs GPT-4o ~27.8%, etc.
• TechTarget. “OpenAI o3 and o4 explained” (Apr 2025) – Explica la evolución de la serie o: o3 GA con simulated reasoning integrado para reflexión interna, acompañado por o4-mini. Menciona que o4-mini ofrece mejor rendimiento que cualquier o3-mini en todos los benchmarks.
• Google Developers Blog. “Start building with Gemini 2.5 Flash” (17 Apr 2025) – Anuncio de la preview de Gemini 2.5 Flash, enfatizando el concepto de “thinking budget” para controlar la cantidad de razonamiento y su disponibilidad en Vertex AI. Comenta que la reducción del budget puede abaratar hasta 6 veces el costo.
• VentureBeat. “Google’s Gemini 2.5 Flash introduces ‘thinking budgets’…” (17 Apr 2025) – Cobertura periodística de Gemini 2.5 Flash, coincide en que se pueden recortar costos ~600% reduciendo el thinking budget.
• Omar Sanseviero, Philipp Schmid – Google Developers Blog. “Gemma 3: Developer Guide” (12 Mar 2025) – Presentación de Gemma 3, destacando soporte de 140+ idiomas, contexto 128k, entrada visión-texto, y mejoras en chat, math y código gracias a distillación + RLHF/RLMF/RLEF.
• Google Developers Blog. “Gemma 3 QAT Models: Bringing SOTA AI to consumer GPUs” (Abr 2025)

1. RLHF significa Reinforcement Learning with Human Feedback (aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana). Es un método de entrenamiento en inteligencia artificial, especialmente utilizado para mejorar modelos como ChatGPT, basado en la combinación de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación directa proporcionada por humanos.
   ¿Cómo funciona RLHF? RLHF combina tres pasos clave:
   1) Entrenamiento supervisado inicial (SFT): Primero, un modelo se entrena supervisadamente con ejemplos escritos por humanos, imitando respuestas correctas proporcionadas por instructores humanos.
   2) Recopilación de retroalimentación humana: Se presentan distintas respuestas generadas por el modelo a humanos, quienes las clasifican según calidad, relevancia, seguridad, claridad, entre otros criterios.
   3) Entrenamiento mediante aprendizaje por refuerzo (RL): La retroalimentación humana se usa para entrenar un modelo de recompensa, el cual guía a otro modelo mediante aprendizaje por refuerzo para generar respuestas más alineadas con las preferencias humanas.
   Beneficios del RLHF:
   1) Mayor calidad: Mejora significativamente la precisión, relevancia y coherencia de las respuestas.
   2) Seguridad: Permite identificar respuestas potencialmente inapropiadas o inseguras y evitar generarlas.
   3) Alineamiento con valores humanos: El modelo refleja mejor lo que los humanos consideran útil, ético o correcto.
   RLHF es especialmente conocido por ser el método utilizado por OpenAI para afinar modelos avanzados como GPT-4, haciéndolos más útiles, seguros y alineados con las expectativas humanas. ↩︎