La inteligencia artificial sigue avanzando rápidamente, y con ello, la competencia entre modelos de código abierto y soluciones propietarias optimizadas. En este contexto, la comparativa entre DeepSeek R1, un modelo gratuito y de código abierto, y ChatGPT O3 Mini-High, una de las versiones más eficientes de OpenAI, se vuelve fundamental para entender sus capacidades y diferencias clave.
Evaluación del Razonamiento: Retos y Enigmas
Para analizar el rendimiento de ambos modelos, se les sometió a una serie de pruebas que desafían su capacidad de razonamiento y resolución de problemas. Desde acertijos clásicos hasta juegos de estrategia, la comparación permitió observar la diferencia en la forma en que estos sistemas procesan la información.
Uno de los primeros acertijos planteados fue el acertijo de la herencia y la carrera de caballos. En este problema, un hombre deja su herencia al hijo cuyo caballo sea el más lento en una carrera. Para asegurar la victoria, ambos hijos intentan ralentizar a sus caballos, lo que lleva a un estancamiento. Consultan a un sabio, quien les da una solución que cambia la dinámica del juego.
- ChatGPT O3 Mini-High tarda aproximadamente 24 segundos en llegar a la solución. Su proceso de razonamiento incluye evaluar las reglas de la herencia, considerar el impacto de intercambiar los caballos y finalmente deducir que, al hacerlo, cada hijo tendrá un incentivo para hacer correr lo más rápido posible el caballo del otro.
- DeepSeek R1, por su parte, tarda 9 segundos en llegar a la misma conclusión. Su razonamiento es más directo, identificando rápidamente que intercambiar los caballos altera la lógica del desafío, asegurando una competencia real.
Otro desafío clásico fue el problema del granjero con la gallina, el zorro y el saco de trigo. En este acertijo, el granjero debe cruzar un río con estos tres elementos, pero solo puede transportar uno a la vez sin que los otros dos se coman entre sí.
- DeepSeek R1 tardó 140 segundos en resolverlo. Su enfoque consistió en analizar todas las combinaciones posibles antes de llegar a la secuencia correcta.
- ChatGPT O3 Mini-High resolvió el problema en 11 segundos, desglosando la solución paso a paso y confirmando que cada paso aseguraba la seguridad de los elementos en cada orilla.
La solución correcta implicaba:
- Llevar primero la gallina al otro lado.
- Regresar solo.
- Llevar el zorro, pero traer de vuelta la gallina.
- Llevar el trigo al otro lado y volver solo.
- Llevar finalmente la gallina.
Desafíos Numéricos y Lógicos
Otro reto clave consistió en determinar el mínimo número de carreras necesarias para identificar los tres caballos más rápidos entre 25, sin utilizar cronómetros ni otras herramientas de medición.
- DeepSeek R1 tardó 65 segundos en llegar a la respuesta correcta. Su razonamiento implicó dividir los caballos en grupos y realizar varias pruebas antes de llegar a la conclusión.
- ChatGPT O3 Mini-High resolvió el problema en 5 segundos, identificando de inmediato que la respuesta es 7 carreras y explicando la secuencia óptima para obtener el resultado.
La solución correcta implicaba:
- Dividir los 25 caballos en 5 grupos de 5 y realizar 5 carreras iniciales.
- Hacer una 6ª carrera con los ganadores de cada grupo.
- Realizar una 7ª carrera con los caballos mejor posicionados en la carrera anterior para definir el segundo y tercer lugar.
Más Allá del Razonamiento: Generación de Contenido y Programación
En una comparativa reciente, DeepSeek R1 ha demostrado ser una alternativa potente a modelos comerciales. Se realizaron pruebas adicionales en áreas como velocidad de respuesta, generación de contenido y programación para evaluar el rendimiento de ambos modelos.
En términos de generación de texto, ChatGPT O3 Mini-High destaca por su rapidez y coherencia, mientras que DeepSeek R1 ofrece respuestas más atractivas pero ocasionalmente introduce enlaces incorrectos. En tareas de programación, como la creación de un juego de Space Invaders en HTML, ChatGPT O3 Mini-High generó un código funcional más rápido, mientras que DeepSeek R1 tardó más en ajustarse a la solicitud, inicialmente produciendo código en Python antes de cambiar a HTML.
Al pedir la creación de un sitio web más complejo, como un calculador de costos SEO con diseño optimizado, ChatGPT O3 Mini-High entregó una solución más detallada y estructurada, mientras que DeepSeek R1 generó una versión funcional pero más básica. Sin embargo, DeepSeek R1 sigue destacando por su capacidad de ejecutarse localmente, brindando a los usuarios mayor control y la posibilidad de trabajar sin conexión.
Ambos modelos también fueron sometidos a una prueba de reescritura de texto para evitar detección de IA, logrando transformar contenido fácilmente identificable como generado por IA en texto que parecía escrito por un humano, obteniendo puntuaciones cercanas a 0% en herramientas de detección.
Conclusión: Un Futuro de IA Accesible y Competitiva
El análisis revela que DeepSeek R1 puede competir al mismo nivel que ChatGPT O3 Mini-High en diversas pruebas de razonamiento, a pesar de ser un modelo de código abierto y gratuito. Su capacidad para ofrecer respuestas bien fundamentadas, sumado a la posibilidad de ejecutar modelos avanzados de manera local, abre la puerta a un futuro donde la IA potente y accesible sea una realidad para más personas.
La comparación entre estos modelos destaca el rápido avance de la inteligencia artificial de código abierto, que promete desafiar el dominio de los modelos de pago en escenarios críticos de razonamiento y toma de decisiones. La batalla entre lo gratuito y lo optimizado en el mundo de la IA apenas comienza, y el resultado podría redefinir el acceso a la tecnología en los próximos años.