Google ha lanzado un nuevo modelo de IA experimental llamado Gemini 2.0 Flash Thinking. Este modelo está diseñado para mejorar la comprensión, razonamiento y codificación multimodal en áreas como programación, matemáticas y física. Sin embargo, aún está en fases experimentales y, según algunas pruebas iniciales, tiene margen de mejora.
El modelo se encuentra en AI Studio, la plataforma de creación de prototipos de Google. Según los responsables de producto, Gemini 2.0 está dando "resultados prometedores" al mejorar su razonamiento al aumentar el tiempo de cálculo. Esto le permite evaluar mejor las respuestas a preguntas complejas, pero también significa que el proceso puede ser más lento, tomando varios segundos o minutos más.
En una publicación en X, Logan Kilpatrick, quien lidera el producto de AI Studio, calificó a Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental como “el primer paso en el viaje de razonamiento de [Google]”. Jeff Dean, científico jefe de Google DeepMind, la división de investigación de inteligencia artificial de Google, dijo en su propia publicación que Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental está “entrenado para usar pensamientos para fortalecer su razonamiento”.
“Vemos resultados prometedores cuando aumentamos el tiempo de cálculo de inferencia”, dijo Dean, refiriéndose a la cantidad de cálculo utilizado para “ejecutar” el modelo mientras considera una pregunta.
Mientras tanto, otros laboratorios de IA están desarrollando modelos de razonamiento, como DeepSeek-R1 de DeepSeek y un modelo de Alibaba. Aunque estos modelos prometen grandes avances, también enfrentan desafíos como el alto costo computacional necesario para ejecutarlos. A pesar de su buen rendimiento en pruebas, no está claro si podrán mantener el ritmo de progreso a largo plazo.
¿Qué abrió las compuertas de los modelos de razonamiento?
No todo el mundo está convencido de que los modelos de razonamiento sean el mejor camino a seguir. Suelen ser caros, por ejemplo, debido a la gran cantidad de potencia informática necesaria para ejecutarlos. Y, aunque hasta ahora han tenido un buen rendimiento en los puntos de referencia, no está claro si los modelos de razonamiento pueden mantener este ritmo de progreso.
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