introducción
Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los grandes modelos lingüísticos (LLM) se han convertido en una fuerza importante que impulsa el progreso tecnológico.2025 Grok 3, Deepseek R1, ChatGPT o3 y Claude 3.5 son los modelos de IA más destacados del mercado. Desarrollados por diferentes equipos (xAI, Deepseek, OpenAI y Anthropic, respectivamente), estos modelos tienen sus propias filosofías de diseño y puntos fuertes técnicos. En este artículo, los compararemos en función de cuatro dimensiones clave: capacidad de programación, capacidad multimodal, capacidad de razonamiento y escenarios de aplicación, con el objetivo de proporcionar a los usuarios una referencia exhaustiva que les ayude a elegir el modelo más adecuado para sus necesidades específicas.
1. Comparación de la capacidad de programación
La capacidad de programación es una medida importante de la eficacia con la que un modelo de IA puede generar código, comprender conceptos de programación y resolver problemas relacionados con la programación. Esta capacidad es especialmente crítica para desarrolladores, ingenieros y empresas, sobre todo en las áreas de desarrollo y automatización de software.
Palabra clave de la prueba de programación: "Código para una bonita pelota rebotando en un círculo, ahora cámbialo a 100 pelotas en lugar de 1".
| Nombre del modelo | Afiliaciones | vanguardia | inferior | Valoración (sobre 100) |
|---|---|---|---|---|
| Grok 3 | xAI | - Gran capacidad de razonamiento matemático y cálculo científico, especialmente en la prueba AIME 2025. - Buen soporte para lenguajes de programación específicos (por ejemplo, Rust) - Integración en tiempo real de datos de la plataforma X para tareas dinámicas |
- Una memoria contextual débil puede afectar a la generación de código largo - Conocimientos de programación ligeramente inferiores a los modelos superiores - Algunas funciones se desbloquean suscribiéndose a servicios Premium |
88 |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | - Arquitectura de ME eficiente con excelente finalización de código y análisis de grandes proyectos - Eficiencia informática para el despliegue de dispositivos periféricos - Código abierto y bajo coste, buena relación calidad-precio |
- Capacidad de razonamiento inadecuada en textos largos - El escaso apoyo multimodal limita las tareas complejas - Rendimiento medio en tareas no matemáticas/codificadas |
85 |
| ChatGPT o3 | OpenAI | - Gran versatilidad, excelente generación de código y optimización de diálogos - El aprendizaje por refuerzo optimiza el razonamiento lógico en cuestionarios complejos - Amplio apoyo comunitario y documentación |
- Capacidad de razonamiento matemático relativamente media - Las misiones de nivel superior deben desbloquearse previo pago - Menos dependencia de los datos en tiempo real |
90 |
| Claude 3,5 | Antrópico | - Excelentes habilidades de ajuste de código con la capacidad de modificar el código existente con precisión. - Fluidez natural en la comprensión y producción lingüísticas - Altamente seguro y adecuado para aplicaciones de nivel empresarial |
- No tan bueno en matemáticas y cálculo científico como Grok 3 - Razonamiento más lento - Mayores requisitos de recursos de hardware |
87 |
2. Comparación de las capacidades multimodales
La capacidad multimodal se refiere a la capacidad de un modelo para procesar y generar múltiples tipos de datos (por ejemplo, texto, imágenes, audio y vídeo). Esta capacidad adquiere cada vez más importancia a medida que las aplicaciones de IA se expanden a ámbitos como la creación de contenidos, los asistentes virtuales y los medios interactivos.
| Nombre del modelo | Afiliaciones | vanguardia | inferior | Valoración (sobre 100) |
|---|---|---|---|---|
| Grok 3 | xAI | - Admite la integración en tiempo real de datos de texto y de la plataforma X con potentes funciones de análisis dinámico. - Mejor comprensión conjunta de imágenes y texto - Excelentes habilidades de edición y generación de código |
- Funciones multimodales limitadas y procesamiento de imágenes no tan bueno como el de los modelos más avanzados. - Débil soporte multimodal externo para datos no X - Algunas funciones se desbloquean mediante suscripción |
87 |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | - Código abierto y eficiente, compatible con texto, código y procesamiento básico de imágenes. - Sólido razonamiento matemático y generación de código, rentable - Tareas multimodales rápidas |
- Comprensión y generación de imágenes deficientes, falta de soporte multimodal avanzado - Rendimiento inestable en tareas multimodales de contexto largo - Los modales no textuales son algo más básicos |
84 |
| ChatGPT o3 | OpenAI | - Amplio soporte multimodal con potentes funciones de procesamiento de texto, imágenes e incluso vídeo. - Alta calidad de generación y excelente razonamiento lógico - Ecológicamente rico y ampliamente utilizado |
- La funcionalidad multimodal avanzada está disponible previo pago y puede estar restringida a los usuarios gratuitos. - Baja dependencia de los datos en tiempo real - Mayor demanda de recursos informáticos |
92 |
| Claude 3,5 | Antrópico | - Comprensión natural y fluida de textos e imágenes con alta seguridad - Excelente capacidad de ajuste del código en tareas multimodales - Buen manejo de contextos complejos |
- Falta de compatibilidad con extensiones multimodales como el vídeo. - Menor velocidad de procesamiento - Los mayores requisitos de hardware afectan a la flexibilidad de despliegue |
89 |
3. Razonamiento comparativo
La capacidad de razonamiento incluye la capacidad de pensar lógicamente sobre modelos, resolución de problemas y toma de decisiones. Esta capacidad es fundamental para las aplicaciones que requieren análisis complejos (por ejemplo, la investigación científica, la previsión financiera y la planificación estratégica), como se describe a continuación utilizando laRompecabezas de física (pruebas de canicas y vasos)
La pregunta que utilizo es: "Supongamos que en la Tierra rigen las leyes de la física. Se coloca una canica pequeña en una taza normal y se pone la taza boca abajo sobre una mesa. Entonces alguien coge la taza y la mete en el microondas. ¿Dónde está ahora la bolita? Explica tu razonamiento paso a paso.
| Nombre del modelo | Afiliaciones | vanguardia | inferior | Valoración (sobre 100) |
|---|---|---|---|---|
| Grok 3 | xAI | - Gran capacidad de razonamiento matemático y excelentes resultados en la prueba AIME 2025. - Excelentes aptitudes para la resolución de problemas científicos - La integración de datos en tiempo real mejora el razonamiento dinámico |
- Razonamiento algo menos coherente en contextos largos - Razonamiento algo menos complejo en áreas no matemáticas - Algunas funciones se desbloquean mediante suscripción |
90 |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | - La arquitectura MoE es eficiente y funciona bien en razonamientos matemáticos y relacionados con códigos - Código abierto y bajo coste computacional - Procesamiento rápido de tareas de razonamiento breves |
- Capacidad de razonamiento inadecuada en textos largos - Rendimiento general del razonamiento en problemas no estructurados - Apoyo limitado al razonamiento multimodal |
86 |
| ChatGPT o3 | OpenAI | - Gran capacidad de razonamiento general, con un equilibrio entre preguntas y respuestas complejas y razonamiento lógico. - La optimización del aprendizaje mejora la calidad del razonamiento - Amplia aplicabilidad |
- Razonamiento matemático ligeramente más débil que Grok 3 - Los niveles superiores de razonamiento deben desbloquearse previo pago. - Menos dependencia de los datos en tiempo real |
91 |
| Claude 3,5 | Antrópico | - Excelente capacidad de razonamiento en contextos amplios y comprensión profunda de cuestiones complejas. - El razonamiento en lenguaje natural es fluido y preciso - Alta seguridad y lógica |
- Matemáticas y razonamiento científico ligeramente inferiores a Grok 3 - Menor velocidad de procesamiento - Mayores requisitos de hardware |
89 |
Respuesta esperada: Las canicas se caen del vaso al levantarlas. - Las canicas se quedan en la mesa, no en el microondas.
Resultados:
✅DeepSeek R1: Tardó más en pensar, pero dominó la física y explicó correctamente la gravedad y la fricción.
✅Grok 3: Razonamiento sólido, pero explicaciones demasiado complejas y demasiado detalladas.
❎ChatGPT o3-mini: incorrecto. Afirma que las canicas permanecen en el vaso a pesar de la gravedad.
llegar a un veredicto
| actuaciones | ChatGPT (GPT-4) | Grok 3 | DeepSeek |
|---|---|---|---|
| comprensión lingüística | Excelente, con una gran comprensión semántica y un lenguaje fluido | Excelente rendimiento, integración de datos en tiempo real y capacidad de comprensión de idiomas | Rendimiento sobresaliente, pero algo menos en contextos chinos complejos. |
| Habilidades matemáticas/lógicas | Excelente, especialmente en tareas lógicas complejas y resolución de problemas matemáticos. | Excelente rendimiento, sobresaliente en las pruebas AIME 2025, líder en razonamiento matemático | Fuerte en matemáticas y lógica relacionada con el código, pero algo más débil en problemas no estructurados. |
| apoyo multimodal | Admite texto, imágenes e incluso vídeo con generación de alta calidad | Admite texto e imágenes, con una fuerte integración de datos dinámicos, pero con una profundidad limitada. | Soporte multimodal básico con escasa comprensión de imágenes |
| Razonamiento y creatividad | Gran capacidad de razonamiento para pruebas complejas y tareas innovadoras con rigor lógico | Las capacidades de razonamiento son sobresalientes, la resolución de problemas científicos es excelente, pero los contextos largos son un poco débiles | El razonamiento es eficaz y adecuado para tareas cortas, pero el razonamiento textual largo y la capacidad de innovación son limitados. |
En última instancia, la elección del modelo depende de los requisitos específicos de la tarea. Los usuarios deben elegir el modelo de IA más adecuado en función de las necesidades de datos en tiempo real, la complejidad de la programación, las interacciones multimodales y las limitaciones éticas.
