{"id":67269,"date":"2025-05-16T17:59:32","date_gmt":"2025-05-16T17:59:32","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=67269"},"modified":"2025-05-16T17:59:32","modified_gmt":"2025-05-16T17:59:32","slug":"los-nuevos-grandes-modelos-de-ia-generativa-no-paran-de-retrasarse-es-un-peligroso-indicio-de-que-hemos-tocado-techo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=67269","title":{"rendered":"Los nuevos grandes modelos de IA generativa no paran de retrasarse. Es un peligroso indicio de que hemos tocado techo"},"content":{"rendered":"
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Esper\u00e1bamos tener disponible GPT-5 a principios de a\u00f1o, pero OpenAI nos dio GPT-4.5<\/a>. El modelo de IA generativa, que te\u00f3ricamente representaba un salto notable respecto a sus predecesores, acab\u00f3 decepcionando y la empresa anunci\u00f3 que lo eliminar\u00e1 de su API en julio. Era demasiado caro y, simplemente, no compensaba. Aquella ya era una mala se\u00f1al del avance de la IA, pero hay m\u00e1s.<\/p>\n

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Y GPT-5, \u00bfqu\u00e9?<\/strong> Se esperaba<\/a> que GPT-5 llegara a mediados de a\u00f1o. Sam Altman lleva meses creando hype<\/em><\/a>, pero en diciembre supimos que la llegada de ese modelo estaba siendo problem\u00e1tico. El salto en prestaciones no estaba siendo el esperado<\/a> y el coste de desarrollarlo es descomunal. \u00bfQu\u00e9 hicieron en OpenAI? Retrasarlo y lanzar en su lugar GPT-4.5<\/a> que, como hemos visto, fue una de las grandes decepciones de la historia de OpenAI. Mala se\u00f1al n\u00famero uno.<\/p>\n

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\n \"GPT-4.5
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Behemoth se retrasa<\/strong>. Seg\u00fan indican en The Wall Street Journal<\/a>, Meta va a retrasar el lanzamiento y despliegue de su modelo m\u00e1s ambicioso hasta la fecha, Llama 4 Behemoth. Este \u00abmonstruo\u00bb con 288.000 millones de par\u00e1metros activos (dos billones en total) es el tercer miembro<\/a> de la reci\u00e9n presentada familia Llama 4. Sin embargo, seg\u00fan WSJ \u00abingenieros de la compa\u00f1\u00eda est\u00e1n teniendo dificultades para mejorar de forma significativa\u00bb sus capacidades. Deb\u00eda haber llegado en abril, pero ahora se estima que llegar\u00e1 en oto\u00f1o, o incluso m\u00e1s tarde.<\/p>\n

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Frustraci\u00f3n<\/strong>. Fuentes cercanas a la compa\u00f1\u00eda indican que los directivos est\u00e1n frustrados con el rendimiento del equipo que est\u00e1 desarrollando Llama 4 Behemoth. Ya se contemplan \u00abcambios de gesti\u00f3n significativos\u00bb que plantear\u00edan movimientos internos (y qui\u00e9n sabe si despidos) como resultado de esos malos resultados. Y no es que los modelos disponibles de Llama 4 est\u00e9n teniendo buena recepci\u00f3n<\/a>, que se diga. Mala se\u00f1al n\u00famero dos.<\/p>\n

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Desbandada<\/strong>. En WSJ destacan tambi\u00e9n c\u00f3mo la primera versi\u00f3n de Llama fue creada por su equipo de Investigaci\u00f3n de IA Fundamental, formado por acad\u00e9micos e investigadores. Desde entonces 11 de los 14 investigadores han dejado la empresa.<\/p>\n

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Anthropic tampoco avanza<\/strong>. Tambi\u00e9n esper\u00e1bamos un salto \u00abredondo\u00bb en Claude, el chabot de IA generativa de Anthropic, pero en febrero la empresa present\u00f3 Claude 3.7<\/a>. Es cierto que este modelo s\u00ed ofreci\u00f3 prestaciones llamativas<\/a>, pero de momento su versi\u00f3n Opus, la m\u00e1s ambiciosa, sigue sin presentarse, y no se sabe nada de Claude 4.0. Mala se\u00f1al n\u00famero tres.<\/p>\n

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Saltos no, como mucho saltitos<\/strong>. Lo que estamos viendo en los \u00faltimos meses no son saltos significativos en la capacidad de los modelos, sino mejoras llamativas solo en algunos apartados o caracter\u00edsticas efectistas. Ocurri\u00f3 con Gemini 2.5 Pro, especialmente potente en programaci\u00f3n y que ha permitido a Google ganar enteros<\/a>, pero tambi\u00e9n con OpenAI y las c\u00e9lebres im\u00e1genes que imitan a Studio Ghibli<\/a> o a Grok 3, que se ha hecho m\u00e1s famoso por su falta de censura<\/a> que por su precisi\u00f3n o calidad (que no es mala).<\/p>\n

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Desaceleraci\u00f3n<\/strong>. Todo esto vuelve a disparar el debate sobre una potencial \u00abdesaceleraci\u00f3n\u00bb de la IA: el escalado ya no parece funcionar tan bien, y eso de usar m\u00e1s GPUs y m\u00e1s datos para entrenar modelos no est\u00e1 ofreciendo el retorno esperado. Jaime Sevilla, CEO de EpochAI, s\u00ed cre\u00eda<\/a> que el ritmo de mejora estaba siendo el esperado, pero estos retrasos desde luego vuelven a poner en tela de juicio el avance futuro de la IA generativa.<\/p>\n

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Los agentes y la IA que \u00abrazona\u00bb son la esperanza<\/strong>. Los modelos con capacidad de \u00abrazonamiento\u00bb<\/a> s\u00ed que han permitido plantear mejoras llamativas en algunos \u00e1mbitos, y las empresas se han lanzado a presentar este tipo de variantes y modos de investigaci\u00f3n profunda<\/a> para usos especializados. La otra gran esperanza de 2025 son los agentes de IA capaces de completar secuencias de tareas de forma aut\u00f3noma para resolver un problema, incluso conect\u00e1ndose a otros servicios o fuentes de datos. De momento ya tenemos ejemplos destacables en el campo de la programaci\u00f3n<\/a>, pero las aplicaciones pr\u00e1cticas para usuarios finales son de momento limitadas.<\/p>\n

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Imagen | Meta<\/p>\n

En Xataka | Hay demasiados modelos de IA. Eso plantea una verdadera sentencia de muerte para Anthropic y Claude<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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