En una era en la que la tecnología de inteligencia artificial (IA) está dando pasos agigantados. Hemos visto el desarrollo de una variedad de modelos de IA que satisfacen diferentes necesidades de aplicaciones. Hoy vamos a echar un vistazo a seis interesantes modelos de IA, entre los que se encuentran DeepSeek, GPT-4.5 de OpenAI, Qwen de Alibaba Cloud, Claude 3.7 de Anthropic, Gemini 2.0 de Google y LLaMA 3.3 de Meta.
DeepSeek: una innovación de IA de China que desafía a los gigantes
DeepSeek es una empresa emergente de IA de China fundada en mayo de 2023 por Liang Wenfeng.
La compañía ha desarrollado modelos de IA de alto rendimiento y bajo costo, desafiando a líderes del mercado como OpenAI, Google y Meta.
Tecnología: DeepSeek gastar Técnica de Mezcla de Expertos (MoE) Esta es una técnica utilizada para entrenar modelos de IA, utilizando varios submodelos llamados "expertos" para que puedan manejar diferentes tareas de manera efectiva. Selecciona al experto más adecuado para cada situación, lo que reduce los costes computacionales y agiliza el procesamiento. También se utilizó la técnica de Atención Latente Multi-Cabeza para desarrollar el modelo.
Modelos clave:
- DeepSeek-V3: Un modelo de 671 mil millones de parámetros que utiliza la arquitectura MoE para reducir los costos computacionales, basado en los resultados del benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding), se encuentra que DeepSeek-V3 tiene una puntuación promedio de 80.5, que es más alta que GPT-3.5 (70.1) pero también más baja que GPT-4 (86.4).
Ejemplos de aplicaciones:
- Desarrolle aplicaciones para el servicio de atención al cliente automatizado que puedan ayudar a responder rápidamente a las preguntas o problemas de los usuarios. Presentando información relevante y entendiendo el contexto de la conversación.
- Se utiliza para analizar datos financieros para detectar anomalías y predecir las tendencias del mercado.
Ventaja:
- Alta eficiencia, bajo costo
Debilidad:
- La exactitud de los datos sigue siendo una cuestión de dónde provienen los datos, y no puede responder preguntas delicadas sobre el gobierno chino (excepto por la versión de código abierto).
GPT de OpenAI: líder en procesamiento de lenguaje natural (NLP)
GPT-4.5 es el último modelo de OpenAI, lanzado el 27 de febrero de 2025, con las siguientes novedades clave:
Tamaño y rendimiento:
- Es el modelo más grande y potente de OpenAI hasta la fecha. Tiene un número de más de 1,8 billones de parámetros.
- Capacidad:
- Admite búsqueda en tiempo real (a través de la API de búsqueda de Bing),
- Carga de imágenes y archivos (hasta 100 MB de tamaño)
- Bueno escribiendo, escribiendo artículos, escribiendo novelas. varios
- Programación (soporta más de 50 lenguajes de programación)
Ejemplos de aplicaciones:
- Crea contenido atractivo y de alta calidad, como artículos o publicaciones en redes sociales.
- Ayudar a los desarrolladores en la programación ofreciendo directrices adecuadas o código de muestra, así como ayudando a corregir errores.
- Crea chatbots que puedan interactuar con los usuarios de forma natural y proporcionar información útil.
Ventaja:
- Excelente comprensión contextual
- Soporte multilingüe
Debilidad:
- Carestía
Qwen de Alibaba Cloud: Soluciones de IA flexibles para empresas
Qwen es una serie de modelos de IA desarrollados por Alibaba Cloud, diseñados para satisfacer una amplia gama de necesidades en el procesamiento del lenguaje natural y tareas multimodales.
Modelos:
- Qwen2.5
- Qwen 2.5-Max
- Qwen2.5-Codificador
- Qwen2.5-Matemáticas
Capacidad:
- Admite operación multilingüe y procesamiento multimodal (imagen, audio, texto).
Ejemplos de aplicaciones:
- Cree un sistema de traducción automática que pueda traducir con precisión varios idiomas.
- Cree un sistema de preguntas y respuestas para clientes que pueda proporcionar información y resolver problemas las 24 horas del día.
- Se utiliza para analizar los datos de ventas para identificar tendencias y oportunidades de negocio.
Ventaja:
- Admite procesamiento multilingüe y multimodal, precio competitivo.
Debilidad:
- Es posible que la documentación no sea tan detallada como debería ser.
Claude de Anthropic: IA que se centra en la seguridad y la ética
Claude 3.7 Sonnet es el último modelo de IA de Anthropic con los siguientes desarrollos clave:
Modelo de Razonamiento Híbrido:
- Es el primer modelo antrópico que utiliza el razonamiento híbrido. Puede proporcionar tanto respuestas rápidas como análisis detallados paso a paso.
Seguridad:
- Reconocido como el modelo más seguro probado por Anthropic, se utiliza la técnica de IA constitucional, que es un concepto de desarrollo de IA que se centra en garantizar que el modelo se adhiera a los principios éticos. Evitar la creación de contenidos dañinos o inapropiados. Utilizando las bases de los principios éticos en la fase de aprendizaje del modelo.
Ejemplos de aplicaciones:
- Desarrollar aplicaciones que requieran un razonamiento detallado, como enseñar o ayudar a analizar problemas complejos.
- Se utiliza para crear un sistema para revisar contenido inapropiado en plataformas en línea.
Ventaja:
- Alta seguridad, razonamiento transparente.
Debilidad:
- Limitaciones en el soporte del idioma tailandés
Gemini de Google: Un potente modelo de IA multimodal
Gemini 2.0 es el último modelo de IA de Google diseñado para la "era agentic".
Capacidad multimodal:
- Puede procesar y generar una amplia gama de formatos de contenido como texto, imágenes, audio, video y código.
Alta eficiencia:
- El modelo Gemini 2.0 Flash tiene alta velocidad y rendimiento, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de tareas cotidianas.
Ejemplos de aplicaciones:
- Crear un sistema de análisis de imágenes médicas para ayudar a diagnosticar enfermedades.
- Cree un sistema de creación de videos basado en texto, lo que facilita la creación de videos.
- Se utiliza en el diseño de productos mediante la creación de modelos 3D a partir de texto o imágenes.
Ventaja:
- Capacidad multimodal, alto rendimiento, respuesta rápida o salida
LLaMA de Meta: Un modelo de lenguaje grande de código abierto
LLaMA 3.3 es el último modelo de IA de Meta, lanzado el 6 de diciembre de 2024.
Tiene las siguientes características clave:
- Escala y entrenamiento: un modelo de 70 mil millones de parámetros entrenado con 39,3 millones de horas de GPU en GPU NVIDIA H100.
- Rendimiento: Proporciona un rendimiento comparable al modelo LLaMA 3.1 de 405 mil millones de parámetros, pero a un costo mucho menor.
Ejemplos de aplicaciones:
- Crea un chatbot de código abierto que los desarrolladores puedan personalizar y usar de forma gratuita.
- Cree un sistema de traducción para desarrolladores que pueda traducir código de un idioma a otro.
- Se utiliza en la investigación de la IA mediante la experimentación y el desarrollo de modelos.
Ventaja:
- Revelar el código fuente, usarlo de forma gratuita, descargar el modelo e instalarlo usted mismo en nuestro ordenador, o utilizarlo en la nube a través de la página web. Meta IA
Resumiendo los pros y los contras de cada modelo:
| modelo | ventaja | debilidad |
|---|---|---|
| Búsqueda profunda | Alta eficiencia, bajo costo | Todavía no es totalmente capaz de trabajar con una amplia variedad de idiomas. |
| GPT-4.5 | Excelente comprensión contextual, soporte multilingüe | Precio alto, cargas de archivos limitadas |
| Qwen | Admite procesamiento multilingüe y multimodal, precio competitivo. | Es posible que la documentación no sea tan detallada como debería ser. |
| Claude 3.7 | Alta seguridad, razonamiento transparente. | Limitaciones en el soporte del idioma tailandés |
| Géminis 2.0 | Capacidad multimodal, alto rendimiento | |
| LLaMA 3.3 | Código fuente revelado, de uso gratuito | Es posible que no sea compatible con algunos lenguajes de uso común, requiere conocimiento y comprensión para usar el modelo. |
Tabla comparativa de características
| calificación | Búsqueda profunda | GPT-4.5 | Qwen | Claude 3.7 | Géminis 2.0 | LLaMA 3.3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Estructura del modelo | Mezcla de Expertos (MoE) | Transformador | Transformador | Transformador | Transformador | Transformador |
| Número de parámetros | 671 mil millones | 1,8 billones | No revelado. | No revelado. | No revelado. | 70 mil millones |
| Competencia lingüística | PNL avanzado | PNL avanzado | PNL avanzado | PNL avanzado | PNL avanzado | PNL avanzado |
| Soporte multilingüe | have | have | have | have | have | have |
| Capacidades multimodales | indistinto | Sí (Fotos, Archivos) | Sí (visual, audio) | sin | Sí (texto, imagen, audio, vídeo, código) | sin |
| Divulgación del código fuente | Parcialmente divulgado | No revelado. | Parcialmente divulgado | No revelado. | No revelado. | exponer |
| Características especiales | Alta eficiencia, bajo costo | Excelente comprensión contextual | Flexible para negocios, precio competitivo | Alta seguridad y ética | Capacidad multimodal, buena compatibilidad con los servicios de Google | Fácil acceso para los investigadores, bajo costo |
| Resultado de la prueba (MMLU/HumanEval) | MMLU: 80.5 | MMLU: Por encima de 86.4 (GPT-4) | HumanEval: 78.4 (Qwen2.5-Coder) | Sin divulgación | Sin divulgación | Sin divulgación |
| Ejemplos de aplicación | Servicio de atención al cliente automatizado, análisis de datos financieros | Crear contenido, programa de ayuda, crear chatbots | Sistema de traducción automática, sistema de respuesta a preguntas, análisis de datos de ventas | Desarrollar aplicaciones que requieran justificación, revisar contenido inapropiado. | Analice imágenes médicas, cree videos a partir de texto, diseñe productos. | Cree chatbots de código abierto, sistemas de traducción para desarrolladores, investigación de IA |
| ventaja | Alta eficiencia, bajo costo | Excelente comprensión contextual, soporte multilingüe | Admite procesamiento multilingüe y multimodal, precio competitivo. | Alta seguridad, razonamiento transparente. | Capacidad multimodal, alto rendimiento | Código fuente revelado, de uso gratuito |
| debilidad | Todavía no es totalmente capaz de trabajar con una amplia variedad de idiomas. | Carestía | Es posible que la documentación no sea tan detallada como debería ser. | Carestía | Es posible que no sea compatible con algunos lenguajes de uso común, requiere conocimiento y comprensión para usar el modelo. |
Cómo elegir el adecuado para tu trabajo
Cada modelo tiene diferentes puntos fuertes. Por lo tanto, la elección depende de las necesidades específicas de cada tarea:
- DeepSeek es ideal para organizaciones que necesitan una solución de IA de alto rendimiento, bajo costo y personalizable, pero debe considerar capacidades lingüísticas que pueden no ser tan completas como otros modelos.
- GPT de OpenAI destaca en el campo de la comunicación. Es fácil de entender y crear una variedad de contenido, tanto de texto como de imagen (modelo de imagen DALL-E), adecuado para tareas que requieren una comprensión del contexto compleja pero costosa.
- Qwen es ideal para empresas que necesitan una solución de IA personalizable. Es compatible con varios idiomas y tiene habilidades especializadas en codificación y matemáticas. El precio competitivo está disponible.
- Claude es ideal para organizaciones que priorizan la seguridad y la ética en el uso de la IA.
- Gemini es ideal para tareas que requieren múltiples formatos de procesamiento de datos (arrojar archivos de imagen y video a ellos) y son compatibles con los servicios de Google. Hay un botón para presionar en la aplicación.
- LLaMA es ideal para investigadores y desarrolladores que desean acceder a modelos de IA a gran escala para una mayor experimentación y desarrollo.
En el mundo de la IA, que evoluciona rápidamente, Elegir el modelo correcto aumentará la eficiencia del trabajo y creará una ventaja competitiva en el negocio.
Es importante comprender completamente sus propias necesidades y el potencial de cada modelo, al tiempo que se mantiene actualizado con los últimos desarrollos en tecnología de IA.
Por último, espero que este artículo te sea de ayuda 😊.
Referencias
- Información sobre Google Gemini :
- Análisis y reseñas de Gemini :
- Acerca de DeepSeek :
- Información sobre GPT (Generative Pre-trained Transformer) :
- Información sobre Qwen:
- Comparación y análisis de modelos de IA:
Si hay alguna información incorrecta en este artículo, por favor hágamelo saber. He leído muchos artículos y me han llamado la 😂 atención.