Batalla anterior · 2026-02-20 UTC
LLM Duelo — 20 de febrero de 2026
De la categoría LLM. 14 marcas colocadas entre 3 combatientes. DeepSeek R1 se llevó la corona.
Clasificación final
La formación
Los combatientes
Perfiles de cada herramienta que compitió en esta batalla, clasificadas por su puntuación final.
DeepSeek R1
Un modelo de lenguaje grande y de código abierto que sobresale en razonamiento, matemáticas y tareas de programación, con licencia MIT para uso y modificación gratuita.
DeepSeek R1 es un modelo de lenguaje grande de código abierto que destaca en tareas de razonamiento, matemáticas y codificación. Utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) con 37B de parámetros activos y 671B de parámetros totales, admitiendo una longitud de contexto de 128K. El modelo incorpora técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo para lograr capacidades de auto-verificación, reflexión multi-paso y razonamiento alineado con los humanos. DeepSeek R1 ha logrado un rendimiento de última generación en varios benchmarks, incluyendo una precisión del 97,3% en MATH-500, una tasa de aprobación del 79,8% en AIME 2024, y superando al 96,3% de los participantes en Codeforces. El modelo está disponible en múltiples variantes, que van desde 1,5B hasta 70B de parámetros, y está licenciado bajo MIT para uso y modificación gratuitos. DeepSeek R1 se puede utilizar en línea de forma gratuita, y una versión acelerada con WebGPU se puede ejecutar localmente en un navegador. El modelo está diseñado para la resolución de problemas complejos, la comprensión multilingüe y la generación de código de nivel de producción. Sus puntos fuertes incluyen capacidades excepcionales de razonamiento matemático, generación de código y comprensión del lenguaje natural. Sin embargo, como modelo de código abierto, puede requerir experiencia técnica para implementarlo y ajustarlo para casos de uso específicos. DeepSeek R1 se encuentra entre los modelos de inteligencia artificial de mejor rendimiento a nivel mundial, con capacidades comparables a las soluciones propietarias líderes. Su naturaleza de código abierto permite un desarrollo impulsado por la comunidad y mejoras continuas, incluyendo soporte multimodal planificado, mejoras conversacionales y optimización de inferencia distribuida. El modelo tiene un desarrollo de aprendizaje por refuerzo puro, lo que le permite lograr un rendimiento matemático de nivel GPT-4 a un costo significativamente menor. La capacidad de visualización de cadena de pensamiento aborda los desafíos de la "caja negra" de la IA, proporcionando información sobre el proceso de razonamiento del modelo. La API de DeepSeek R1 ofrece un endpoint compatible con OpenAI para integración, con un precio de $0.14 por millón de tokens. Los pesos del modelo son de código abierto, lo que permite su uso comercial y modificación.
Desglose de criterios
- Arquitectura Mixture of Experts (MoE)
- Técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo
- Capacidades de auto-verificación y reflexión en múltiples pasos
- Razonamiento alineado con el ser humano
- Soporte para longitud de contexto de 128K
- Endpoint de API compatible con OpenAI
Pixtral 12B 24.09
Modelo multimodal de 12G que maneja imágenes e texto intercalados con una ventana de contexto de 128K.
Pixtral 12B 24.09 es un modelo multimodal de Mistral AI que procesa tanto imágenes como texto dentro de una sola secuencia, admitiendo tamaños de imagen y relaciones de aspecto variables. Utiliza un decodificador de lenguaje de 12 mil millones de parámetros emparejado con un codificador de visión, lo que permite tareas como responder preguntas visuales, comprender documentos, interpretar gráficos y subtitular imágenes. El modelo acepta un contexto de hasta 128K tokens, lo que permite intercalar varias imágenes con texto de formato largo en una sola solicitud. Publicado bajo una licencia abierta, se puede implementar de forma local o a través de proveedores de inferencia, lo que lo hace adecuado para desarrolladores que crean aplicaciones de lenguaje visual, flujos de trabajo de investigación y agentes multimodales.
Desglose de criterios
- Modelo de visión-lenguaje de 12 mil millones de parámetros
- Entradas de imágenes y texto intercalados
- Longitud de contexto de 128K tokens
- Soporte nativo de tamaños de imagen variables
- Publicación de pesos abierta
- Procedente para UO, PVA y etiquetado
DeepSeek V3
Modelo de mezcla de expertos de código abierto que ofrece razonamiento a nivel GPT-4o a una fracción del costo.
DeepSeek V3 es un modelo de lenguaje de mezcla de expertos (MoE) a gran escala desarrollado por DeepSeek AI. Activa solo un subconjunto de sus parámetros totales por token, lo que le permite ofrecer un rendimiento sólido en tareas de razonamiento, matemáticas y codificación, manteniendo los costos de inferencia significativamente más bajos que los modelos densos comparables. Lanzado con pesos abiertos, DeepSeek V3 se ha convertido en una opción popular para desarrolladores e investigadores que necesitan un modelo de base capaz que puedan autoalojar, ajustar finamente o integrar a través de API. Los benchmarks lo colocan en competencia con los principales modelos propietarios como GPT-4o, particularmente en evaluaciones de matemáticas y razonamiento lógico. El modelo es muy adecuado para asistentes técnicos, canalizaciones de generación de código, flujos de trabajo de investigación y cualquier aplicación donde la calidad del razonamiento y la eficiencia presupuestaria sean importantes.
Desglose de criterios
- Arquitectura de mezcla de expertos
- Benchmarks competitivos de razonamiento y matemáticas
- Pesos de modelo de código abierto
- Acceso API a través de la plataforma DeepSeek
- Soporte para ventana de contexto larga
- Amigable para ajuste fino