El Amanecer de la IA: DeepSeek R1 Desata una Reacción Mundial
El amanecer de 2025 fue testigo de un evento sísmico en el reino de la inteligencia artificial: la presentación de DeepSeek-R1 por el equipo chino, DeepSeek. Este modelo de lenguaje de código abierto, con 671 mil millones de parámetros, se estableció rápidamente como un contendiente formidable, rivalizando con los modelos líderes de OpenAI en áreas cruciales como matemáticas, programación y razonamiento lógico. La capacidad de DeepSeek-R1 para abordar problemas intrincados fue particularmente notable, debido a su uso del aprendizaje por refuerzo. La licencia MIT del modelo perturbó aún más el panorama al desmantelar las barreras comerciales. Las reverberaciones del debut de DeepSeek-R1 se sintieron en todo el mundo tecnológico e incluso en los mercados financieros, supuestamente provocando una caída significativa en las acciones de IA dentro de una semana de su lanzamiento.
DeepSeek-R1 significó un considerable salto adelante para el movimiento de IA de código abierto de China en el ámbito de los modelos de lenguaje de alta gama. Este desafío imprevisto ha impulsado a los líderes globales de IA de los Estados Unidos y China a acelerar sus iniciativas, revelando sus estrategias tanto en tecnología como en posicionamiento de mercado. Esto ha comenzado una carrera de IA en torno al modelo DeepSeek-R1.
Examinemos cómo los principales actores en el campo de la IA – Meta, Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba y Baidu – han respondido a esta nueva competencia.
Meta: Aprovechando la Escala y la Eficiencia con LLaMA 4
Meta, un pionero en la comunidad de modelos de código abierto, respondió a DeepSeek R1 introduciendo LLaMA 4. En abril de 2025, Meta lanzó LLaMA 4, su modelo más poderoso hasta la fecha, proporcionando acceso a la API a través de plataformas como Cloudflare. LLaMA 4 utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE), que divide el modelo en submodelos y activa solo una fracción de ellos durante cada inferencia. Este diseño equilibra los parámetros a gran escala con la eficiencia de la inferencia.
La serie LLaMA 4 presenta varios submodelos, incluyendo “Scout,” con 109 mil millones de parámetros totales y solo 17 mil millones de parámetros activos, lo que le permite ejecutarse en una sola tarjeta H100. El modelo “Maverick” tiene 400 mil millones de parámetros totales (128 expertos) pero todavía solo 17 mil millones de parámetros activos, requiriendo un clúster DGX. Este diseño permite a LLaMA 4 soportar ventanas de contexto de hasta 10 millones de tokens, convirtiéndolo en uno de los primeros modelos de código abierto en ofrecer esta capacidad. Esto es especialmente útil para resumir documentos largos y analizar grandes repositorios de código.
LLaMA 4 mantiene tiempos de respuesta rápidos y soporta entradas multimodales para imágenes, audio y video, gracias a su arquitectura MoE. Meta ha elegido una estrategia de eficiencia, fortaleciendo sus capacidades multimodales y agilizando sus operaciones, para solidificar su posición en el sector de código abierto mientras que DeepSeek se enfoca en las capacidades de inferencia.
Google: La Evolución de Gemini Hacia Agentes Inteligentes Autónomos
Ante la presión combinada de OpenAI y DeepSeek, Google ha optado por una estrategia de innovación tecnológica. En febrero de 2025, Google introdujo la serie Gemini 2.0, presentando las versiones Flash, Pro y Lite, señalando un movimiento hacia capacidades de “agente inteligente”.
Las capacidades de agente de Gemini 2.0 representan un avance significativo. El modelo puede entender múltiples modalidades y utilizar activamente motores de búsqueda, cajas de arena de código y navegación web. El Proyecto Mariner de Google permite operaciones del navegador Chrome impulsadas por IA, permitiendo que la IA complete formularios y haga clic en botones.
Google también ha introducido el protocolo Agent2Agent, que permite que diferentes agentes inteligentes se comuniquen y trabajen juntos, con el fin de soportar su ecosistema de agentes. Adicionalmente, ha creado Agent Garden, una herramienta y kit de desarrollo para animar a desarrolladores de terceros a participar.
Google está redefiniendo los escenarios centrales de la próxima era al concentrarse en la colaboración de agentes inteligentes a medida que la IA evoluciona hacia capacidades basadas en herramientas y autónomas, en lugar de enfocarse en la carrera de parámetros con DeepSeek y OpenAI. La evolución de Gemini representa un cambio estratégico y no solo una actualización del modelo.
OpenAI: Iterando Modelos e Integrando Ecosistemas para la Fiabilidad y el Liderazgo
OpenAI ha acelerado sus iteraciones de modelos y despliegues de productos en respuesta a DeepSeek R1. En febrero de 2025, OpenAI lanzó GPT-4.5, una versión interina de GPT-4, que mejora la consistencia lógica y la exactitud factual, mientras que también allana el camino para GPT-5.
GPT-4.5 es considerado el último modelo importante que no incluye razonamiento de cadena de pensamiento. GPT-5 combinará las características del modelo de razonamiento experimental o3-mini y la serie GPT para crear un “modelo cognitivo general” unificado. OpenAI también ha declarado que GPT-5 tendrá niveles de inteligencia altamente ajustables y capacidades de uso de herramientas.
OpenAI decidió permitir que los usuarios gratuitos de ChatGPT utilicen la versión básica de GPT-5, mientras que los usuarios de pago tendrán acceso a características más avanzadas con el fin de reducir el riesgo de que los usuarios se cambien a alternativas de código abierto. Esta estrategia tiene como objetivo mantener a los usuarios comprometidos con una amplia cobertura.
OpenAI también está integrando capacidades como plugins, navegadores y ejecutores de código en el modelo central de GPT, en lugar de mantenerlos separados, con el fin de crear una “IA con todas las funciones”. OpenAI está respondiendo al desafío de R1 integrando y aumentando sistemáticamente la densidad de inteligencia.
Anthropic: Profundizando la Inteligencia Robusta con Razonamiento Mixto y Presupuestos de Pensamiento
Anthropic introdujo Claude 3.7 Sonnet en febrero de 2025, que se enfoca en “razonamiento mixto” y “presupuestos de pensamiento”. Los usuarios pueden elegir “modo estándar” para respuestas rápidas o habilitar “modo extendido” para un pensamiento más profundo, paso a paso.
Este método es similar a “pensar más” cuando las personas se enfrentan a tareas difíciles, ya que permite que la IA se tome más tiempo para razonar con el fin de mejorar la exactitud. Anthropic también permite a los usuarios establecer “tiempo de pensamiento” para equilibrar la profundidad del razonamiento y los costos de llamada.
Claude 3.7 supera a su predecesor, 3.5, en tareas desafiantes como programación y razonamiento, y es uno de los pocos modelos en la industria que se enfoca en la transparencia del proceso de razonamiento. Sus capacidades de código también lograron una tasa de exactitud del 70.3% en las evaluaciones más recientes.
Claude 3.7 demuestra el compromiso de Anthropic con la “inteligencia controlable” al enfocarse en la creación de modelos con patrones de pensamiento explicables, estables y personalizables, en lugar de perseguir el apilamiento de parámetros. Anthropic está avanzando constantemente a su propio ritmo en la “carrera de razonamiento” impulsada por R1.
Alibaba: Construyendo un Ecosistema Chino de Código Abierto con Qwen
La Academia Damo de Alibaba actualizó rápidamente su familia de modelos Qwen solo una semana después de que se lanzara DeepSeek R1, lanzando la serie Qwen 2.5 en febrero de 2025 y la nueva serie Qwen 3 a fines de abril, demostrando una fuerte capacidad de respuesta del producto y una visión estratégica.
La serie Qwen 3 incluye versiones de modelos que van desde 600 millones hasta 235 mil millones de parámetros. Utiliza una arquitectura MoE para mantener el rendimiento del modelo mientras utiliza menos recursos informáticos. El modelo insignia, Qwen3-235B-A22B, solo requiere cuatro GPU de alto rendimiento para la implementación al optimizar los parámetros de activación, lo que reduce en gran medida la barrera de entrada para que las empresas implementen modelos grandes. En varias pruebas estándar, el rendimiento general de Qwen 3 supera al de los principales modelos internacionales como DeepSeek R1, OpenAI o1 y Gemini 2.5 Pro.
Alibaba pone un fuerte énfasis en la construcción de un ecosistema de código abierto, además de la competitividad tecnológica. Qwen 3 es totalmente de código abierto bajo la licencia Apache 2.0, con pesos abiertos, código de entrenamiento y herramientas de implementación, soportando aplicaciones multilingües (119 idiomas) y multimodales, con el objetivo de crear un modelo fundacional que pueda ser utilizado y personalizado directamente por desarrolladores globales.
La estrategia de “tecnología + ecosistema” de Alibaba complementa el estilo de avance ligero de DeepSeek. Uno enfatiza la iteración rápida y la inferencia líder, mientras que el otro enfatiza la construcción del ecosistema y el equilibrio de la escala y la diversidad. Qwen se está estableciendo gradualmente como el “centro del ecosistema” de los grandes modelos de código abierto en el mercado nacional, una respuesta constante a la disrupción de la industria causada por DeepSeek.
Baidu: Mejorando la Multimodalidad y las Herramientas de Plugin con la Actualización de ERNIE Bot
Baidu actualizó significativamente su modelo insignia, ERNIE Bot, en marzo, lanzando ERNIE Bot 4.5 y ERNIE X1 para pruebas públicas. ERNIE X1 se posiciona como un “modelo de pensamiento profundo”, enfocándose en mejorar la capacidad de la IA para comprender, planificar y ejecutar tareas complejas.
ERNIE 4.5 es el primer modelo grande multimodal nativo de Baidu, que soporta el modelado conjunto de texto, imágenes, audio y video. Esta versión también reduce significativamente la generación de alucinaciones y mejora la comprensión del código y el razonamiento lógico, superando los niveles de GPT-4.5 en múltiples tareas de escenarios chinos.
Baidu está construyendo un “ecosistema de herramientas de IA” que es más útil. El modelo X1 puede usar funciones de búsqueda, preguntas y respuestas de documentos, lectura de PDF, ejecución de código, reconocimiento de imágenes, acceso web y consulta de información comercial para realmente realizar la “capacidad práctica” de la IA, haciéndose eco de la ruta del agente de Google Gemini.
Baidu también anunció que abrirá el código fuente de algunos parámetros del modelo ERNIE para fines de junio de 2025 y ampliará aún más la integración de aplicaciones con clientes de nivel empresarial. La serie ERNIE está pasando de un producto de circuito cerrado a un ecosistema de plataforma, atrayendo a desarrolladores y empresas a través de API y sistemas de plugins.
En lugar de competir directamente con R1 y Qwen en el espacio de código abierto, Baidu está aprovechando su profunda acumulación en contenido chino, servicios de búsqueda y gráficos de conocimiento para integrar profundamente el modelo con escenarios de productos como búsqueda, oficina y flujo de información, creando una cartera de productos de IA más localizada.
En resumen, el lanzamiento de DeepSeek R1 fue más que solo un avance tecnológico; fue un catalizador en el campo de la IA global. Ha obligado a los gigantes a mejorar el rendimiento de la inferencia, ha estimulado a las empresas nacionales a competir por el código abierto y ha impulsado a las empresas estadounidenses a acelerar el desarrollo de agentes, la integración y la multimodalidad.
Aunque las respuestas de los gigantes de la IA chinos y estadounidenses difieren, sus objetivos son los mismos: crear modelos grandes más fuertes, más confiables y más flexibles y ganar la triple competencia de tecnología, ecosistema y usuarios. Este proceso está lejos de terminar. A medida que GPT-5, Gemini 3, Claude 4, e incluso DeepSeek R2 y Qwen 4 se lancen uno tras otro, la IA global está entrando en una nueva etapa de “ascenso en espiral”.
Para los usuarios empresariales y los desarrolladores, esta competencia traerá más opciones, costos más bajos y herramientas de modelos grandes más potentes. Las capacidades globales de IA se están extendiendo y democratizando a un ritmo sin precedentes, y el próximo avance tecnológico decisivo puede que ya esté en camino.