Desde inicios de 2025, los laboratorios de Inteligencia Artificial han lanzado tantos modelos nuevos que es difícil seguir el ritmo.
Sin embargo, la tendencia indica que la mayoría solo presta atención a ChatGPT.
Los nuevos modelos son impresionantes, pero sus nombres generan confusión. Además, las métricas de evaluación ya no permiten diferenciar con claridad cuál es el mejor. En resumen, hay modelos de IA realmente avanzados en el mercado, pero pocos los utilizan.
Es una verdadera lástima.
Analizaremos el caos en la nomenclatura de los modelos, la crisis en los benchmarks y compartiremos estrategias para elegir el modelo adecuado según tus necesidades.
Demasiados Modelos, Nombres Confusos
El problema con los nombres ha sido señalado por expertos del sector. Empresas como Google lanzan múltiples versiones de un mismo modelo con pequeños ajustes, lo que resulta en nombres complicados y difícilmente distinguibles.
Para simplificar, se pueden clasificar los modelos en diferentes categorías: modelos base, versiones comprimidas mediante distilación y modelos especializados para tareas específicas como razonamiento avanzado.
Los Modelos Son Muy Similares En Rendimiento
Determinar cuál modelo es superior se ha convertido en una tarea compleja. Las métricas clásicas de evaluación han quedado obsoletas y las pruebas de rendimiento actuales muestran diferencias mínimas entre los modelos líderes.
Existen diversas formas de evaluar modelos:
- Benchmarks específicos que miden tareas concretas como la programación en Python o la generación precisa de respuestas.
- Pruebas extensivas que consideran múltiples métricas, aunque la comparación entre estos números puede volverse caótica.
- Metodologías de comparación basadas en preferencias de los usuarios, similar a un ranking ELO en ajedrez, que muestra ligeras ventajas para algunos modelos en ciertos escenarios.
La diferencia entre modelos actuales es tan sutil que cambiar de uno a otro puede no hacer una diferencia relevante en la mayoría de los casos.
Cómo Elegir El Mejor Modelo
Ante la falta de métricas definitivas, la mejor opción es probar distintos modelos y evaluar cuál se adapta mejor a las necesidades individuales.
Algunas recomendaciones útiles:
- Si la tarea es nueva, compara diferentes modelos en paralelo.
- Si ya tienes experiencia en el uso de la IA, mantente con el modelo que brinde mejores resultados constantes.
- No te obsesiones con los números de benchmarks, prioriza la experiencia de usuario que mejor se adapte a tu flujo de trabajo.
- Si necesitas datos concretos, existen plataformas que ofrecen pruebas más realistas para evaluar modelos en situaciones del mundo real.
- Si desarrollas productos basados en IA, considera establecer tus propios criterios de evaluación para determinar cuál modelo funciona mejor en tu caso.
Para empresas tecnológicas como Q2BSTUDIO, especializadas en desarrollo y servicios tecnológicos, entender y evaluar correctamente estas tendencias de IA es fundamental para ofrecer soluciones innovadoras y adaptadas a las necesidades del mercado.
La evolución de los modelos de IA seguirá en constante cambio, y elegir el adecuado dependerá más de la experiencia de usuario y necesidades específicas que de una simple comparativa numérica.