El modelo open source de DeepSeek le habla 'de tú a tú' a los grandes de la IA: están 'haciendo magia' a la hora de mejorarlo

La carrera por la supremacía en la inteligencia industrial tiene un renovado contrincante que ha llegado para alterar por completo el ranking que teníamos hasta ahora con las diferentes IA. DeepSeek ha presentado el maniquí R1 0528, una puesta al día (no un nuevo maniquí) que se ha situado como líder indiscutible entre los modelos de IA de código descubierto.

Pero no se ha quedado ahí: asimismo ha acabado el segundo puesto mundial en el prestigioso Artificial Analysis Intelligence Index. De esta guisa, se sitúa codo a codo con Gemini 2.5 Pro de Google y supera a otros modelos de gran relevancia como Grok 3 mini, Flama 4 Maverick o Anthropic con Claude 4.

El brinco que ha cubo DeepSeek R1 0528 ha sido muy trascendental en el ranking: ha pasado de tener 60 puntos en el índice hasta los 68. Como decimos, esto lo coloca por delante de Grok 3 mini (67 puntos), Flama Nemotron Extremista de NVIDIA (61 puntos) y Flama 4 Maverick de Meta (51 puntos).

La secreto del éxito ha sido el poder post-entrenamiento

Pero lo verdaderamente sugerente de este sorpasso es que esta progreso se ha acabado a través de una puesta al día post-entrenamiento. Es opinar, no han tenido que modificar la edificación colchoneta del maniquí, poco a lo que estamos acostumbrados con muchas otras empresas que van sacando nuevos modelos para aventajar al precursor.

Actualmente, DeepSeek R1-0528 sigue siendo un maniquí de 671 mil millones de parámetros que se sostén en la edificación V3/R1. De esta guisa, se ha demostrado la creciente importancia de las técnicas de post-entrenamiento y, sobre todo, del formación por refuerzo (RL).

DeepSeek ha demostrado que puede tener un maniquí potente y financiero (poco que ya causó cierta caída en las acciones de Nvidia), y ahora, adicionalmente, no necesita desgastar grandes sumas de parné en un reentrenamiento desde cero ni en cambios arquitectónicos costosos. Ha conseguido obtener mejoras sustanciales (tanto como para codearse con Gemini 2.5 Pro).

Estos avances en el formación por refuerzo son una gran nueva para todos los laboratorios que tienen una capacidad de GPU mucho más limitada.

Los resultados de este sistema de entrenamiento hablan por sí solos: el maniquí ha mejorado en diversas áreas, como por ejemplo AIME 2024 (con 21 puntos más en matemáticas de competición), LiveCodeBench (con 15 puntos más), o el Humanity's Last Exam (con seis puntos más en razonamiento y conocimiento).

De esta guisa, este avance de DeepSeek tiene importantes implicaciones en su competencia. La reducción de la brecha entre modelos abiertos y cerrados es cada vez más evidente, dejando a los grandes modelos en una posición incómoda. Por otra parte, el hecho de que sea posible realizar mejoras sustanciales mediante post-entrenamiento abre nuevas vías para perfeccionar los modelos de IA de forma capaz.

Lo que está claro es que este mejora va a tener un cachas impacto en la competitividad total. Mientras Estados Unidos se mantenía como el líder indiscutible en IA, China ha comenzado a posicionarse como un actor muy cachas con este tipo de avances.

Imágenes | Solen Feyissa

En Genbeta | Llevo décadas usando ALT + Tab en Windows. Y acabo de cultivarse que lo estaba usando mal: es más cómodo de lo que creía

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La nueva

El maniquí open source de DeepSeek le palabra 'de tú a tú' a los grandes de la IA: están 'haciendo encantamiento' a la hora de mejorarlo

fue publicada originalmente en

Genbeta

por
José Alberto Lizana

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