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Los modelos de razonamiento piensan antes de responder y aciertan más en tareas duras. También tardan más y cuestan más. Una guía sin hype para decidir cuándo usarlos.
El nuevo modelo de razonamiento de DeepSeek reabre la pregunta incómoda: ¿cuánta ventaja real les queda a los modelos cerrados de frontera?
Los modelos de razonamiento extendido ya son varios. Comparamos o3, Claude 3.7 con Extended Thinking, y Gemini 2.5 Pro en tareas reales para ayudarte a elegir.
Anthropic actualizó su línea Opus con Claude 4.5, apostando por capacidades de razonamiento extendido y rendimiento en tareas complejas. Análisis completo y casos de uso.
Los modelos de razonamiento como o3 y Claude Extended Thinking cuestan mucho más que los modelos estándar. Análisis de cuándo el coste adicional se justifica con mejoras reales de calidad.
Gemini 2.5 Pro llegó con razonamiento nativo, 1M de contexto por defecto, y resultados en código que por primera vez hacen a Google competitivo con Anthropic y OpenAI en uso real.
Anthropic lanzó Claude 3.7 Sonnet con Extended Thinking activable. Analizamos qué cambia en la práctica, cuándo activarlo, y los trade-offs de latencia y coste.
La familia Phi de Microsoft demostró que el tamaño no lo es todo. Phi-4 lleva esa filosofía más lejos con un modelo de 14B que compite en razonamiento con modelos mucho más grandes.
o3 supera a o1 en todos los benchmarks relevantes y alcanza rendimiento humano experto en tareas de ciencia. Qué significa esto y qué limitaciones tiene.
Chain-of-thought fue el primer paso. Ahora hay una familia de técnicas más sofisticadas para extraer razonamiento real de los modelos. Cuáles usar y cuándo.
xAI lanzó Grok 3 con capacidades de razonamiento extendido y acceso a datos de X en tiempo real. Analizamos qué lo diferencia y cuándo tiene sentido usarlo.
Pedir al modelo que 'piense paso a paso' mejora drásticamente los resultados en problemas de razonamiento. Explicamos por qué funciona, las variantes más efectivas y cuándo no es la herramienta adecuada.
o1 es el primer modelo de OpenAI que genera una cadena de razonamiento interna antes de responder. Cambia la relación coste-calidad para problemas complejos y exige replantear cómo se hacen los prompts.
DeepSeek publicó R1 con pesos abiertos y rendimiento equivalente a OpenAI o1 en matemáticas y código. El impacto en el mercado fue inmediato y la discusión sobre eficiencia en el entrenamiento se reabrió.
