Las inteligencias artificiales avanzan con rapidez, y los modelos OpenAI o1 y DeepSeek-R1 destacan en este campo. Ambos utilizan aprendizaje por refuerzo para resolver problemas complejos, pero con enfoques distintos. En este artículo, analizamos cuál es más potente y cuál ofrece mejores resultados en matemáticas, programación y conocimiento general.
Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) han dado un salto impresionante en su capacidad de razonamiento, y OpenAI o1 y DeepSeek-R1 son prueba de ello. Ambos han sido entrenados con aprendizaje por refuerzo para resolver problemas complejos, pero cada uno tiene su propio enfoque y características distintivas. En este artículo, comparamos sus fortalezas y diferencias para entender mejor cuál de estos modelos lidera la carrera hacia una inteligencia artificial más avanzada.
Esta semana, la empresa DeepSeek presentó un modelo de lenguaje grande capaz de competir con los principales desarrollos estadounidenses, como Chat GPT de OpenAI, pero a un costo potencialmente mucho más bajo. El modelo de DeepSeek-R1 rápidamente se posicionó como líder en la lista de aplicaciones gratuitas en la App Store de Apple, algo que los analistas consideran un logro impresionante dado que Estados Unidos ha restringido el acceso chino a los principales chips de Inteligencia Artificial.
Las comparaciones han generado amplia controversia. Las personas se han preguntado ¿Cuál es más potente? ¿Cuál ofrece mejores resultados en matemáticas, programación y conocimiento general? En este artículo, exploramos sus diferencias clave y su impacto en el desarrollo de la IA.
¿Cómo aprenden a razonar?
OpenAI o1
- Fue diseñado para pensar antes de responder, utilizando una cadena de pensamiento detallada.
- Su entrenamiento con refuerzo a gran escala le permite mejorar estrategias y corregir errores sobre la marcha.
- Supera a GPT-4o en casi todas las pruebas de razonamiento.
DeepSeek-R1
- Se desarrolló en dos etapas: primero, con aprendizaje por refuerzo puro (R1-Zero) y luego con ajuste fino supervisado (R1).
- Usa un método innovador llamado GRPO para optimizar su rendimiento sin depender de datos etiquetados al inicio.
- Su entrenamiento progresivo le ayuda a mejorar la legibilidad y la coherencia en sus respuestas.
Rendimiento en pruebas clave
| Benchmark | OpenAI o1 | DeepSeek-R1 |
|---|---|---|
| AIME 2024 (Matemáticas) | 74% (pass@1), 93% (con voto mayoritario) | 79.8% (pass@1), 86.7% (cons@64) |
| Codeforces (Programación competitiva) | 89° percentil | 96.3% percentil, 2029 ELO rating |
| GPQA Diamond (Ciencias de nivel doctoral) | Supera a expertos humanos | 71.5%, ligeramente por debajo de OpenAI o1 |
| MMLU (Evaluación de conocimientos generales) | 54/57 subcategorías superadas | 90.8%, superando a modelos previos |
| MATH-500 (Problemas matemáticos avanzados) | 97.3% | 97.3%, rendimiento comparable |
Diferencias clave
- Calidad del razonamiento: OpenAI o1 usa una estrategia meticulosa para resolver problemas, mientras que DeepSeek-R1 logra resultados similares con un proceso progresivo de entrenamiento.
- Claridad en las respuestas: OpenAI o1 genera respuestas más comprensibles desde el inicio. DeepSeek-R1 tuvo problemas iniciales con mezcla de idiomas y legibilidad, que luego corrigió con refinamientos.
- Accesibilidad: DeepSeek-R1 es de código abierto, permitiendo que investigadores y desarrolladores lo utilicen y mejoren. OpenAI o1, en cambio, solo está disponible en ChatGPT y su API.
- Escalabilidad: DeepSeek-R1 ofrece versiones reducidas (1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B y 70B), adaptándose a diferentes capacidades computacionales. OpenAI o1 no ha anunciado variantes más ligeras.
Conclusión
OpenAI o1 y DeepSeek-R1 han elevado la vara en el desarrollo de IA con capacidades de razonamiento avanzadas. Mientras OpenAI o1 lidera en precisión matemática y científica, DeepSeek-R1 se destaca por su enfoque de código abierto y escalabilidad. Aunque DeepSeek-R1 aún no supera a OpenAI o1 en todas las pruebas, su accesibilidad y eficiencia computacional lo convierten en una opción atractiva para investigadores y empresas que buscan modelos flexibles y de alto rendimiento.
