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China frente a EE. UU. en IA: ¿DeepSeek R1 (R1 Zero) y OpenAI o1 (o1 mini) son realmente tan diferentes?

China frente a EE. UU. en IA: ¿DeepSeek R1 (R1 Zero) y OpenAI o1 (o1 mini) son realmente tan diferentes? ¿Coincidencia o imitación estratégica en el desarrollo de la IA?

China frente a EE. UU. en IA: ¿DeepSeek R1 (R1 Zero) y OpenAI o1 (o1 mini) son realmente tan diferentes? ¿Coincidencia o imitación estratégica en el desarrollo de la IA? – Imagen: Xpert.Digital

Guerra tecnológica de IA: ¿DeepSeek es la respuesta a OpenAI? - Una breve reseña

China vs. EE.UU. en IA: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 – ¿Imitación estratégica o innovación tecnológica?

En el mundo cada vez más globalizado de la inteligencia artificial (IA), la competencia entre China y Estados Unidos es particularmente intensa. La startup china DeepSeek presentó recientemente dos modelos innovadores: DeepSeek R1 Zero y DeepSeek R1. Estos modelos están creando un gran revuelo en la comunidad de IA, ya que logran un rendimiento comparable a los modelos o1 mini y o1 de OpenAI en pruebas comparativas. Pero, ¿qué tan similares o diferentes son realmente estos sistemas y qué significa eso para el futuro de la IA?

DeepSeek R1 Zero: una revolución del aprendizaje por refuerzo

El modelo DeepSeek R1 Zero es particularmente innovador porque fue entrenado exclusivamente mediante aprendizaje por refuerzo (RL). Prescinde por completo de la retroalimentación humana o del clásico ajuste supervisado. Esto la convierte en pionera en la aplicación del aprendizaje por refuerzo en IA. Muestra un progreso impresionante en el desarrollo de habilidades de razonamiento, que incluyen:

  • Autocomprobación: El modelo analiza sus respuestas de forma independiente y detecta errores.
  • Reflexión: Desarrolla estrategias para mejorar su resolución de problemas.
  • Generación de largas cadenas de pensamiento: las conexiones complejas se presentan en pasos lógicos y coherentes.

Un aspecto notable es la capacidad del modelo para dedicar más tiempo a pensar en problemas específicos. Al repensar y mejorar su enfoque, muestra el potencial del aprendizaje por refuerzo para crear sistemas de aprendizaje autónomos.

DeepSeek R1: combinación de RL y ajuste fino

Por el contrario, DeepSeek R1 combina el aprendizaje por refuerzo con el clásico ajuste supervisado para adaptar mejor las respuestas del modelo a las expectativas humanas. Este método de entrenamiento híbrido permite a DeepSeek R1 lograr excelentes resultados en diversas áreas de aplicación:

  • Matemáticas: Logró una precisión del 79,8% en el AIME 2024 (Examen de Matemáticas por Invitación Estadounidense) y un impresionante 97,3% en la prueba MATH 500.
  • Programación: con una superioridad del 96,3% de los participantes humanos en Codeforces, establece un nuevo punto de referencia.
  • Conocimiento general: con un 90,8% en MMLU (Comprensión masiva del lenguaje multitarea) y un 71,5% en GPQA Diamond, muestra una profunda comprensión del conocimiento fáctico.

Desafíos y características especiales de los modelos DeepSeek

A pesar de su impresionante rendimiento, los modelos muestran algunas debilidades y peculiaridades:

  • Cambio de idioma involuntario: DeepSeek R1 y R1 Zero tienden a cambiar entre diferentes idiomas, lo que puede causar problemas en aplicaciones multilingües.
  • Funcionalidad limitada: actualmente ambos modelos no admiten llamadas a funciones, diálogos extendidos ni salida JSON.
  • Disponibilidad abierta: DeepSeek R1 es de código abierto y de libre acceso bajo la licencia MIT. Esto permite a los desarrolladores utilizar los pesos y resultados del modelo sin restricciones.
  • Modelos más pequeños: DeepSeek también lanzó seis modelos más pequeños entrenados con datos de DeepSeek R1. Estos modelos ofrecen opciones de aplicación más flexibles.

Comparación: DeepSeek R1 frente a OpenAI o1

Tanto DeepSeek R1 como OpenAI o1 son modelos de IA avanzados que se especializan en razonamientos complejos. Una comparación directa revela similitudes, pero también algunas diferencias sorprendentes.

1. Desempeño en puntos de referencia

DeepSeek R1 logra resultados comparables y, en algunos casos, incluso mejores que OpenAI o1 en muchos puntos de referencia:

  • Matemáticas: DeepSeek R1 obtuvo una puntuación del 79,8 % en AIME 2024, mientras que OpenAI o1 obtuvo una puntuación del 79,2 %. En la prueba MATH 500, DeepSeek R1 con un 97,3% está claramente por delante de OpenAI o1 con un 96,4%.
  • Programación: En la prueba de Codeforces, DeepSeek R1 logró un 96,3%, justo detrás de OpenAI o1 con un 96,6%.
  • Conocimiento general: DeepSeek R1 obtuvo una puntuación del 90,8 % en MMLU, mientras que OpenAI o1 obtuvo una puntuación del 91,8 %.

2. Métodos de formación

La principal diferencia radica en los métodos de entrenamiento:

  • DeepSeek R1: utiliza aprendizaje por refuerzo puro sin ajustes supervisados.
  • OpenAI o1: Combina el aprendizaje por refuerzo con la retroalimentación humana (RLHF), permitiendo una mayor adaptación a las expectativas humanas.

3. Costo y accesibilidad

DeepSeek R1 es significativamente más barato y accesible que OpenAI o1:

  • Costo de API: Por un millón de tokens, DeepSeek R1 cobra solo $0,55 por entradas y $2,19 por salidas, mientras que OpenAI o1 cuesta $15 y $60, respectivamente.
  • Licencia: DeepSeek R1 es de código abierto y ofrece total flexibilidad de uso y personalización.

4. Habilidades especiales

Ambos modelos cuentan con capacidades de razonamiento avanzadas:

  • DeepSeek R1: Desarrolla habilidades como el autoexamen, la reflexión y la generación de largas cadenas de pensamiento a través del aprendizaje por refuerzo.
  • OpenAI o1: Ha sido entrenado explícitamente para el razonamiento en cadena de pensamiento, lo que le permite resolver problemas complejos paso a paso.

Adecuado para:

Transparencia y control: DeepSeek R1 tiene la ventaja

Una ventaja notable de DeepSeek R1 es la transparencia del proceso de pensamiento. Ofrece a los usuarios una mirada más profunda a su "monólogo interior". Esto permite rastrear la cadena de razonamiento y comprender dónde comete errores el modelo. OpenAI o1 muestra capacidades similares, pero no con la misma profundidad.

Aplicación práctica: DeepSeek R1 como alternativa asequible

El precio accesible de DeepSeek R1 y su naturaleza de código abierto lo convierten en una alternativa prometedora para desarrolladores, empresas e instituciones educativas. Las posibles áreas de aplicación incluyen:

  • Investigación científica: resolución de problemas matemáticos y científicos complejos.
  • Programación: optimización y mejora de códigos.
  • Lluvia de ideas creativa: generar ideas y conceptos innovadores.
  • Aplicaciones educativas: apoyan el aprendizaje y la comprensión de temas complejos.

democratización de la tecnología de inteligencia artificial

DeepSeek R1 y R1 Zero demuestran de manera impresionante cómo el aprendizaje por refuerzo puede hacer avanzar el desarrollo de la IA. Sus logros son prueba de que las empresas chinas operan cada vez más en pie de igualdad con los competidores estadounidenses. Al combinar innovación, accesibilidad y bajo costo, DeepSeek tiene el potencial de tener un impacto duradero en el panorama de la IA.

Al mismo tiempo, queda por ver cómo funcionarán ambos sistemas en escenarios de aplicación reales. Sin duda, la competencia entre China y Estados Unidos en el desarrollo de la IA seguirá produciendo innovaciones interesantes. Sin embargo, una cosa está clara: la democratización de las tecnologías avanzadas de IA ha comenzado.

 

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DeepSeek R1 Zero: un cambio de paradigma a través del aprendizaje por refuerzo puro

DeepSeek R1 Zero es un modelo extraordinario que rompe el enfoque tradicional para el desarrollo de IA. A diferencia de la mayoría de los modelos de lenguaje grandes, que se basan en una combinación de aprendizaje supervisado y aprendizaje reforzado a partir de retroalimentación humana (RLHF), R1 Zero se entrenó exclusivamente utilizando aprendizaje reforzado (RL). Esto significa que el modelo desarrolló sus capacidades sin intervención humana directa, sin adaptarse a las preferencias humanas. Esta es una diferencia crucial que hace de R1 Zero un caso fascinante para explorar las posibilidades de la vida real pura.

El resultado es un modelo capaz de desarrollar habilidades cognitivas notables que antes solo se lograban mediante la combinación de retroalimentación humana y aprendizaje supervisado. R1 Zero demuestra:

Autoverificación

El modelo es capaz de examinar críticamente sus propias conclusiones y cálculos y comprobar si hay errores, lo que da como resultado una mayor precisión y confiabilidad. Ya no es sólo un “generador de respuestas”, sino un solucionador activo de problemas, consciente de sus propios procesos cognitivos.

reflexión

R1 Zero puede reflexionar y aprender de sus propios procesos de pensamiento. Esto significa que el modelo puede adaptarse no sólo a nuevos datos, sino también a su propia forma de resolver problemas. Es un paso hacia la IA “metacognitiva”.

Generación de largas cadenas de pensamiento.

El modelo puede dividir problemas complejos en una serie de pasos lógicos y presentar estos pasos de manera comprensible y transparente. Esta capacidad de generar largas “cadenas de pensamiento” es crucial para resolver tareas desafiantes que requieren un razonamiento complejo.

Tiempo de pensamiento adaptativo

R1 Zero puede decidir, dependiendo de la complejidad de la tarea, cuándo necesita invertir más “tiempo para pensar” para resolver un problema. Se trata de un ajuste dinámico del esfuerzo computacional, lo que sugiere que el modelo no sólo ejecuta algoritmos obstinadamente, sino que también desarrolla una sensación de dificultad de una tarea.

Estas capacidades demuestran de manera impresionante el potencial del aprendizaje por refuerzo como base para el desarrollo de sistemas altamente inteligentes. R1 Zero es una prueba de que es posible desarrollar habilidades cognitivas complejas sin depender de las limitaciones de la retroalimentación humana. Las implicaciones de este enfoque para el futuro de la investigación en IA son enormes.

DeepSeek R1: La unión del aprendizaje por refuerzo y el ajuste

Mientras DeepSeek R1 Zero explora los límites del aprendizaje por refuerzo puro, DeepSeek R1 toma un camino diferente que representa una síntesis de aprendizaje por refuerzo y ajuste supervisado. Este modelo aprovecha las fortalezas de ambos métodos para crear un sistema que tenga capacidades de razonamiento avanzadas y se ajuste mejor a las expectativas humanas.

El impresionante rendimiento de DeepSeek R1 en diversas áreas es un testimonio de la eficacia de este enfoque:

matemáticas

En el AIME 2024 (Examen de Matemáticas por Invitación Estadounidense), DeepSeek R1 logró una precisión del 79,8 % e incluso del 97,3 % en MATH-500. Estos números sugieren que el modelo no sólo puede resolver problemas matemáticos simples, sino que también es capaz de comprender y aplicar conceptos matemáticos complejos. Supera a la mayoría de los matemáticos humanos en pruebas estandarizadas.

programación

En la competencia Codeforces, una prestigiosa competencia de programación, DeepSeek R1 superó al 96,3% de los participantes humanos. El modelo es capaz de resolver tareas de programación exigentes, comprender códigos complejos y escribir algoritmos eficientes.

Conocimiento general

En las exigentes pruebas MMLU (Massive Multitask Language Understanding) y GPQA Diamond, DeepSeek R1 logró puntuaciones impresionantes de 90,8% y 71,5%, respectivamente. Estos resultados resaltan la capacidad del modelo para comprender y aplicar una amplia gama de conocimientos y sugieren que puede funcionar a la par con la inteligencia humana.

Estos logros hacen de DeepSeek R1 una herramienta versátil que se puede utilizar en una variedad de áreas de aplicaciones, desde investigación científica hasta desarrollo de software.

Funciones especiales y desafíos en el camino hacia la IA perfecta

A pesar del impresionante progreso que DeepSeek ha logrado con R1 y R1 Zero, también existen algunos desafíos y limitaciones que superar:

cambio de idioma

Tanto R1 como R1 Zero a veces muestran una tendencia a cambiar entre diferentes idiomas sin querer. Esta inconsistencia puede afectar la experiencia del usuario y requiere mayores mejoras en el procesamiento del lenguaje.

Limitaciones funcionales

Actualmente, los modelos no admiten llamadas a funciones, diálogos extendidos ni salida en formato JSON. Estas limitaciones dificultan el uso de los modelos en aplicaciones complejas que requieren estas características.

Disponibilidad abierta

Si bien la disponibilidad gratuita de DeepSeek R1 bajo la licencia MIT es una gran ventaja y permite el uso gratuito de los pesos y resultados del modelo, también significa que el modelo puede potencialmente usarse indebidamente con fines maliciosos. Es importante que la comunidad y los desarrolladores asuman la responsabilidad y utilicen la tecnología de forma ética.

Modelos de código abierto más pequeños

El lanzamiento de seis modelos de código abierto más pequeños entrenados con datos de DeepSeek-R1 es un paso importante hacia la democratización de la tecnología de inteligencia artificial. Esto permite a investigadores y desarrolladores de todo el mundo acceder y desarrollar tecnología de inteligencia artificial avanzada.

El desarrollo de DeepSeek R1 y R1 Zero demuestra no sólo las posibilidades del aprendizaje por refuerzo, sino también los desafíos que deben superarse para crear sistemas verdaderamente inteligentes.

DeepSeek R1 vs. OpenAI o1: una comparación directa de los gigantes

Comparar DeepSeek R1 con el modelo o1 de OpenAI es inevitable ya que ambos sistemas tienen como objetivo resolver problemas complejos y demostrar capacidades de razonamiento avanzadas. Aunque ambos modelos funcionan de manera similar en muchas áreas, existen algunas diferencias clave que vale la pena analizar más de cerca:

Rendimiento en comparación directa

En muchas pruebas comparativas, DeepSeek R1 y o1 muestran un rendimiento muy similar. En matemáticas, DeepSeek R1 obtuvo una puntuación del 79,8% en AIME 2024, mientras que o1 obtuvo una puntuación del 79,2%. En programación, DeepSeek R1 obtuvo una puntuación del 96,3% en la prueba Codeforces, mientras que o1 obtuvo una puntuación del 96,6%. En la prueba de conocimientos generales de MMLU, DeepSeek R1 obtuvo una puntuación del 90,8 %, mientras que o1 obtuvo una puntuación del 91,8 %. Estos resultados muestran que ambos modelos compiten a un nivel muy alto en muchos ámbitos.

Pero también hay áreas en las que DeepSeek R1 supera a o1. En la prueba MATH 500, DeepSeek R1 logró una impresionante precisión del 97,3%, mientras que o1 alcanzó el 96,4%. Estos resultados sugieren que DeepSeek R1 puede ser superior en algunas áreas específicas.

Métodos de entrenamiento

Aprendizaje por refuerzo en foco: Ambos modelos utilizan el aprendizaje por refuerzo como método de entrenamiento básico. Sin embargo, mientras que DeepSeek R1 se basa en el aprendizaje por refuerzo puro sin ajustes previos supervisados, o1 combina RL con retroalimentación humana (RLHF). Esta diferencia en los métodos de entrenamiento podría contribuir a las diferencias observadas en el rendimiento entre modelos y sugiere diferentes filosofías en el desarrollo de la IA. Mientras DeepSeek sigue el camino de la inteligencia puramente algorítmica, OpenAI se basa en refinar modelos a través de la experiencia humana.

Costo y accesibilidad

Una diferencia clave entre los dos modelos es el costo y la disponibilidad. DeepSeek R1 es significativamente más rentable que o1, con costos de API de $0,55 para entradas y $2,19 para salidas por millón de tokens, en comparación con $15 y $60 para o1. Además, DeepSeek R1 es de código abierto y está disponible bajo licencia del MIT, mientras que o1 es una tecnología patentada. Estas diferencias en costo y accesibilidad hacen de DeepSeek R1 una opción atractiva para desarrolladores e investigadores que desean aprovechar la tecnología avanzada de IA sin un gran desembolso financiero.

habilidades especiales

Fortalezas en detalle: DeepSeek R1 ha desarrollado habilidades como el autoexamen, la reflexión y la generación de largas cadenas de pensamiento a través de RL pura. O1, por otro lado, está especialmente capacitado en razonamiento en cadena de pensamientos y puede resolver problemas complejos paso a paso. Aunque ambos modelos se especializan en razonamiento avanzado, difieren en sus enfoques metodológicos, lo que resulta en diferentes fortalezas en diferentes áreas de aplicación.

Areas de aplicación

Similitudes y diferencias: Ambos modelos son adecuados para una variedad de tareas exigentes, como investigación científica, cálculos matemáticos complejos, programación avanzada y lluvia de ideas creativa. Pueden servir igualmente como base para aplicaciones avanzadas de IA en diferentes áreas, pero sus diferentes enfoques pueden hacerlos más adecuados en determinadas aplicaciones que en otras.

En general, DeepSeek R1 representa una alternativa seria al o1 de OpenAI, que ofrece costos significativamente más bajos y mayor accesibilidad con un rendimiento comparable. Este es un paso importante hacia la democratización de la tecnología de IA que tiene el potencial de cambiar fundamentalmente la forma en que se desarrolla e implementa la IA. Sin embargo, aún está por verse la viabilidad a largo plazo de ambos modelos en escenarios de aplicación reales.

Adecuado para:

Los puntos fuertes específicos de DeepSeek R1 en detalle

Si bien el rendimiento general de DeepSeek R1 y OpenAI o1 es muy similar en muchas áreas, hay algunas áreas específicas en las que DeepSeek R1 demuestra un rendimiento superior:

Competencia matemática al más alto nivel.

DeepSeek R1 supera a o1 en pruebas de matemáticas como AIME (79,8 % frente a 79,2 %) y MATH-500 (97,3 % frente a 96,4 %). Estos resultados no son sólo valores numéricos, sino que muestran que el modelo es capaz de comprender y aplicar conceptos y problemas matemáticos complejos. Es un testimonio de la profunda experiencia matemática de DeepSeek R1.

Conocimientos generales más profundos

En la prueba GPQA Diamond, una prueba de conocimientos generales, DeepSeek R1 obtuvo una puntuación del 71,5%, lo que es un logro significativo. El modelo demuestra una comprensión profunda de hechos, conceptos y relaciones, lo que lo convierte en una herramienta versátil para aplicaciones que requieren una amplia gama de conocimientos.

Transparencia en el proceso de pensamiento.

El monólogo interno: DeepSeek R1 proporciona una visión más detallada de su proceso de pensamiento interno en comparación con o1. Muestra un “monólogo interno” más transparente que permite al usuario comprender mejor el razonamiento detrás de las respuestas. Esta transparencia es invaluable para comprender cómo el modelo llega a sus conclusiones e identificar posibles fuentes de error. Esto facilita el control del modelo en futuras solicitudes.

Ejecución de código en tiempo real

DeepSeek R1 ofrece la capacidad única de probar y representar código creado directamente en la interfaz de chat. Esto es similar a "Claude Artifacts" y permite iteraciones rápidas y mejoras en la programación. La capacidad de ejecutar código en tiempo real es una gran ventaja para desarrolladores y programadores.

A pesar de estas fortalezas, es importante enfatizar que se requieren evaluaciones independientes y análisis a largo plazo para validar completamente las diferencias de desempeño entre los dos modelos.

El futuro de la IA: una competencia global con un resultado incierto

Los desarrollos de DeepSeek y OpenAI muestran que el mundo de la IA cambia constantemente. La competencia entre los dos gigantes determinará significativamente el desarrollo de la IA en los próximos años y conducirá a nuevas innovaciones.

La pregunta de si las similitudes entre DeepSeek R1 y OpenAI o1 se deben a una coincidencia o a una imitación estratégica sigue sin respuesta por ahora. Pero está claro que la competencia global por el dominio de la IA está impulsando el desarrollo tecnológico y ampliando los límites de lo que es posible. Aún no está claro si DeepSeek u OpenAI estarán a la cabeza en esta competencia. Sin embargo, lo que es seguro es que el futuro de la IA dependerá de la capacidad de tomar decisiones tanto innovadoras como responsables. La democratización de la tecnología de IA a través de modelos de código abierto como DeepSeek R1 desempeñará sin duda un papel crucial en este proceso. Es un campo apasionante y complejo que seguramente deparará muchas sorpresas.

 

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