En las últimas semanas se han lanzado una serie de modelos como o3-mini de OpenAI o el mismísimo DeepSeek R1 que ha revolucionado, no solo el mudo de la IA sino también a quienes vivían hasta este momento ajenos a ella.
DeepSeek supuso una revolución pero sobre todo por su modelo razonador R1.
Muchas personas dicen que no le ven nada de especial después del revuelo mediático. Suelo preguntar si an probado R1 o no han pulsado el botón. Pero incluso quienes han querido probarlo, a veces, desconocen el potencial de los modelos razonadores y sobre todo, sus diferencias con los modelos de chat como GPT4.
Digamos que es como utilizar un Ferrari para recorrer 150 metros a 20 km/h.
Despejemos las dudas y veamos las diferencias entre estos tipos de modelos de Inteligencia Artificial.
Características de los modelos razonadores
- O1 y O3-mini son modelos de IA especialmente diseñados para “pensar” y “razonar” más profundamente antes de responder, y por ello son ideales para resolver problemas complejos.
- Son muy efectivos y más precesos en tareas que requieren análisis detallado y razonamiento paso a paso, especialmente en matemáticas y programación.
- A diferencia de GPT-4 estándar, estos modelos dedican más tiempo a procesar y verificar sus respuestas antes de dártelas.
- Tienen capacidad para manejar documentos muy largos (hasta 200,000 tokens para O3-mini).
- Verifican automáticamente sus respuestas.
Limitaciones de estos modelos
- Mayor tiempo de respuesta comparado con GPT-4
- El coste por operación es mucho más caro (por eso lanzan modelos mini)
- Su base de conocimiento más limitada en temas que no son de su especialización
- Pueden “pensar demasiado” en tareas simples haciendo que la respuesta no sea tan buena.
Diferencias de rendimiento en modelos razonadores y modelos de chat
- En problemas complejos (5 o más pasos de razonamiento), los modelos como o3-mini superan a GPT-4.
- En tareas sencillas, GPT-4 puede ser más eficiente ya que responde más directamente (sin dar tanta vuelta).
- O3-mini es una versión más rápida y económica, aunque con capacidades algo reducidas (pero el uso de la API es bastante más barato).
Recomendaciones de uso de cada tipo de modelo
Los modelos razonadores son mejores para:
- Análisis legal y estratégico
- Problemas matemáticos complejos
- Programación avanzada
- Análisis de documentos extensos
- Tareas que requieren alta precisión y verificación
Los modelos de chat son mejores para:
- Tareas más cotidianas y consultas simples
- Respuestas simples
- Información no específica (conocimiento más general).
La conclusión podría ser que elegir el modelo más adecuado para una tarea determinada puede parecer más un arte que una ciencia. Hay múltiples factores a considerar, como el coste, el rendimiento y la latencia.
Para problemas que involucran múltiples pasos de razonamiento, los modelos de razonamiento como o1-mini suelen ser una mejor opción mientras que GPT-4 puede ser más indicado para tareas que requieren menos de cinco pasos de CoT (Chain of Tought, Cadena de pensamiento) o donde las salidas concisas y bien estructuradas son fundamentales, GPT-4o es la mejor opción.
Fuente: Microsoft