{"id":4149,"date":"2025-11-24T01:27:03","date_gmt":"2025-11-24T04:27:03","guid":{"rendered":"https:\/\/convergencia.tech\/inicio\/?p=4149"},"modified":"2025-11-24T01:29:32","modified_gmt":"2025-11-24T04:29:32","slug":"como-crecen-segun-sus-algoritmos-las-10-ia-mas-importantes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convergencia.tech\/inicio\/como-crecen-segun-sus-algoritmos-las-10-ia-mas-importantes\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo crecen seg\u00fan sus algoritmos las 10 IA m\u00e1s importantes"},"content":{"rendered":"\n

Estas no \u00abcrecen\u00bb como organismos vivos, sino a trav\u00e9s de iteraciones en preentrenamiento, fine-tuning y alineaci\u00f3n con algoritmos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

Proceso general de \u00abcrecimiento\u00bb algor\u00edtmico<\/h4>\n\n\n\n

Todos usan la base Transformer (atenci\u00f3n para procesar secuencias), pero innovan en:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Preentrenamiento<\/strong>: Predicci\u00f3n de tokens en datos masivos (billones de tokens).<\/li>\n\n\n\n
  2. Fine-tuning supervisado (SFT)<\/strong>: Ajuste con datos etiquetados para tareas espec\u00edficas.<\/li>\n\n\n\n
  3. Alineaci\u00f3n (RLHF\/RL)<\/strong>: Refuerzo con retroalimentaci\u00f3n humana o sint\u00e9tica para razonamiento y seguridad.<\/li>\n\n\n\n
  4. Escalado eficiente<\/strong>: MoE (Mixture-of-Experts, activa solo partes del modelo), destilaci\u00f3n (de grande a peque\u00f1o) y optimizaciones como FP8 (precisi\u00f3n baja para ahorrar compute). En 2025, el foco est\u00e1 en razonamiento (chain-of-thought, CoT) y multimodalidad, con costos bajando gracias a algoritmos chinos\/europeos.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Tabla comparativa de algoritmos clave<\/h4>\n\n\n\n

    Aqu\u00ed resumo por modelo: arquitectura base, algoritmos principales de entrenamiento y c\u00f3mo \u00abcrecen\u00bb (mejoras iterativas). Datos de reportes t\u00e9cnicos hasta noviembre 2025.<\/p>\n\n\n\n

    IA\/Modelo (2025)<\/th>Creador<\/th>Arquitectura Base<\/th>Algoritmos Principales de Entrenamiento<\/th>C\u00f3mo \u00abCrece\u00bb (Escalado y Optimizaciones)<\/th><\/tr><\/thead>
    Grok-4<\/strong><\/td>xAI<\/td>Transformer MoE (314B+ params)<\/td>Preentrenamiento next-token + RL para tool-use y razonamiento; CoT en \u00abThink mode\u00bb.<\/td>Escala con datos reales de X (Twitter); iteraciones con m\u00e1s compute (10x vs. Grok-3); destilaci\u00f3n para versiones mini. Supera GPT-4o en MATH (94%).<\/td><\/tr>
    ChatGPT\/GPT-5<\/strong><\/td>OpenAI<\/td>Transformer decoder-only (1T+ params)<\/td>Preentrenamiento en 15T+ tokens + SFT + RLHF (Proximal Policy Optimization); \u00abThinking\u00bb mode con test-time compute.<\/td>Escalado post-entrenamiento con datos sint\u00e9ticos de modelos peque\u00f1os; multimodal (texto\/imagen\/audio); mejora en razonamiento con menos tokens (50-80% eficiencia). L\u00edder en AIME (91.6%).<\/td><\/tr>
    Gemini 3<\/strong><\/td>Google DeepMind<\/td>Transformer multimodal (1T+ params)<\/td>Preentrenamiento en TPUs v5 + RL para tool-use y \u00abDeep Think\u00bb (CoT escalado); Mixture of LoRAs para multimodal.<\/td>Crecimiento v\u00eda \u00abworld models\u00bb (simulaci\u00f3n de entornos); agentes aut\u00f3nomos con datos multimodales; contexto 2M tokens. Supera en MMMU (84%).<\/td><\/tr>
    DeepSeek R1<\/strong><\/td>DeepSeek AI<\/td>Transformer MoE (671B params, 37B activos)<\/td>RL puro (Group Relative Policy Optimization, GRPO) sin SFT inicial; Multi-Token Prediction (MTP); DualPipe para paralelismo.<\/td>Eficiencia extrema (90% menos costo que GPT); auto-mejora con cadenas de pensamiento; destilaci\u00f3n a versiones peque\u00f1as. Top en MATH-500 (97%).<\/td><\/tr>
    Qwen3-Max<\/strong><\/td>Alibaba<\/td>Transformer MoE h\u00edbrido (235B+ params)<\/td>Preentrenamiento en 36T tokens + SFT + RLHF; ChunkFlow para inputs largos; hybrid thinking (CoT fusionado).<\/td>Escalado MoE (activa 10% params); destilado de DeepSeek; contexto 1M+ tokens. Supera GPT-4o en Arena-Hard.<\/td><\/tr>
    Claude 4.5 Sonnet<\/strong><\/td>Anthropic<\/td>Transformer (500B+ params)<\/td>Preentrenamiento + Constitutional AI (RL para \u00e9tica); SFT iterativo + DPO (Direct Preference Optimization).<\/td>Alineaci\u00f3n \u00e9tica con RLHF escalado; destilaci\u00f3n para Haiku\/Opus; contexto 1M tokens. L\u00edder en coding (90% HumanEval).<\/td><\/tr>
    Llama 4 Scout<\/strong><\/td>Meta<\/td>Transformer MoE (109B params, 17B activos)<\/td>Preentrenamiento en 15T+ tokens + SFT + DPO iterativo; GQA (Grouped Query Attention) para eficiencia.<\/td>Open-source con destilaci\u00f3n de Behemoth (2T params); contexto 10M tokens; PEFT (LoRA) para fine-tuning. Top open en MMLU-Pro (80%).<\/td><\/tr>
    Mistral Medium 3.1<\/strong><\/td>Mistral AI<\/td>Transformer sparse (22B params)<\/td>Preentrenamiento + SFT + RL para razonamiento; Self-Improving Robust Preference Optimization (SRPO).<\/td>Partnerships para post-entrenamiento en datos enterprise; multilingual (europeo); 8x menos costo que grandes. Bueno en Tau2-Bench (74%).<\/td><\/tr>
    Phi-4 Reasoning<\/strong><\/td>Microsoft<\/td>Transformer decoder-only (14B params)<\/td>SFT en datos curados + DPO + RL outcome-based; Mixture of LoRAs para multimodal.<\/td>\u00abData-first\u00bb: datasets sint\u00e9ticos de o3-mini; eficiencia en NPUs; supera DeepSeek-70B en AIME (57%).<\/td><\/tr>
    Command R+ (A)<\/strong><\/td>Cohere<\/td>Transformer optimizado (104B params)<\/td>Preentrenamiento + SFT + SRPO (Self-Improving Robust Preference Optimization); multi-step tool-use.<\/td>Fine-tuning LoRA\/T-Few para enterprise; enfoque en RAG y agents; contexto 128K tokens. Fuerte en SQL\/coding (verifiable metrics).<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Detalles por IA: Algoritmos y evoluci\u00f3n<\/h4>\n\n\n\n
      \n
    • Grok-4<\/strong>: Crece con RL para \u00abnativo tool-use\u00bb (b\u00fasqueda en X, Python). Algoritmo clave: Escalado de compute con overlap computaci\u00f3n-comunicaci\u00f3n. En 2025, Grok-4.1 reduce alucinaciones v\u00eda post-entrenamiento focalizado.<\/li>\n\n\n\n
    • ChatGPT\/GPT-5<\/strong>: Usa PPO en RLHF para \u00abpensar antes de responder\u00bb. Evoluciona con datos derivados de modelos peque\u00f1os (destilaci\u00f3n escalable); multimodal desde preentrenamiento. GPT-5 integra \u00abAuto\/Fast\/Thinking\u00bb modes.<\/li>\n\n\n\n
    • Gemini 3<\/strong>: Algoritmo \u00abDeep Think\u00bb (RL + CoT) para simular mundos; entrenado 100% en TPUs. Crece con agentes (multi-step tasks); Gemini 3 Pro usa function calling para coding\/planificaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n
    • DeepSeek R1<\/strong>: Revoluci\u00f3n con GRPO (RL grupal relativo) y MTP (predice m\u00faltiples tokens). Sin SFT inicial, usa DualPipe para eficiencia; crece open-source con comunidad (destilaci\u00f3n a Llama\/Qwen).<\/li>\n\n\n\n
    • Qwen3-Max<\/strong>: Hybrid MoE con RLHF en 4 etapas (CoT cold-start + fusion thinking). Algoritmo ChunkFlow acelera 3x en contextos largos; crece con datos chinos\/multiling\u00fces (119 idiomas).<\/li>\n\n\n\n
    • Claude 4.5<\/strong>: Constitutional AI (RL para reglas \u00e9ticas) + DPO iterativo. Evoluciona con post-entrenamiento para coding largo; Claude 4.1 usa 1M tokens con beta headers.<\/li>\n\n\n\n
    • Llama 4<\/strong>: MoE con GQA para inferencia r\u00e1pida; SFT + DPO en rondas iterativas. Crece v\u00eda PEFT (LoRA para fine-tuning eficiente); Llama 4 Scout usa destilaci\u00f3n de Behemoth.<\/li>\n\n\n\n
    • Mistral Medium 3.1<\/strong>: SRPO para preferencias robustas; post-entrenamiento en datos enterprise. Algoritmo para web-search optimizado; crece con fine-tuning custom (bajo costo, $0.40\/M tokens).<\/li>\n\n\n\n
    • Phi-4<\/strong>: Data-first SFT + DPO\/RL en datasets curados (sint\u00e9ticos de o3-mini). Mixture of LoRAs para multimodal; crece en edge (NPUs de Copilot+ PC), enfocado en razonamiento peque\u00f1o.<\/li>\n\n\n\n
    • Command R+<\/strong>: SRPO + multi-step tool-use en SFT. Evoluciona con LoRA para enterprise; algoritmo para unittest en c\u00f3digo\/SQL; crece con RAG para agents en datos propietarios.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Tendencias y futuro<\/h4>\n\n\n\n

      En 2025, algoritmos como GRPO\/SRPO (RL eficiente) y MoE dominan para reducir costos (hasta 90% vs. 2023). Open-source (DeepSeek, Llama) acelera innovaci\u00f3n comunitaria, mientras propietarios (GPT, Claude) priorizan seguridad. Desaf\u00edos: Estabilidad en RL y datos \u00e9ticos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Estas no \u00abcrecen\u00bb como organismos vivos, sino a trav\u00e9s de iteraciones en preentrenamiento, fine-tuning y alineaci\u00f3n con algoritmos espec\u00edficos. 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