¿Qué son los LLM para Tareas de Razonamiento?
Los LLM para tareas de razonamiento son modelos de lenguaje grandes especializados diseñados para sobresalir en el pensamiento lógico, la resolución de problemas matemáticos y el razonamiento complejo de varios pasos. Estos modelos utilizan técnicas de entrenamiento avanzadas como el aprendizaje por refuerzo y el procesamiento de cadena de pensamiento para desglosar problemas complejos en pasos manejables. Pueden manejar pruebas matemáticas, desafíos de codificación, razonamiento científico y resolución de problemas abstractos con una precisión sin precedentes. Esta tecnología permite a los desarrolladores e investigadores construir aplicaciones que requieren un pensamiento analítico profundo, desde la demostración automatizada de teoremas hasta el análisis de datos complejos y el descubrimiento científico.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes del RL, DeepSeek-R1 incorporó datos de arranque en frío para optimizar aún más su rendimiento de razonamiento. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados, ha mejorado la efectividad general.
DeepSeek-R1: Rendimiento de Razonamiento de Primera Clase
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes del RL, DeepSeek-R1 incorporó datos de arranque en frío para optimizar aún más su rendimiento de razonamiento. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados, ha mejorado la efectividad general. Con 671B parámetros utilizando arquitectura MoE y una longitud de contexto de 164K, representa la cúspide del desarrollo de modelos de razonamiento.
Ventajas
- Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de razonamiento.
- Optimización avanzada de aprendizaje por refuerzo.
- Arquitectura MoE masiva de 671B parámetros.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales debido a su gran tamaño.
- Precios premium de $2.18/M tokens de salida en SiliconFlow.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece un rendimiento de razonamiento de última generación con un entrenamiento RL cuidadosamente diseñado que rivaliza con los mejores modelos de código cerrado.
Qwen/QwQ-32B
QwQ es el modelo de razonamiento de la serie Qwen. En comparación con los modelos convencionales ajustados por instrucciones, QwQ, que es capaz de pensar y razonar, puede lograr un rendimiento significativamente mejorado en tareas posteriores, especialmente problemas difíciles. QwQ-32B es el modelo de razonamiento de tamaño mediano, capaz de lograr un rendimiento competitivo frente a los modelos de razonamiento de última generación, por ejemplo, DeepSeek-R1, o1-mini.
Qwen/QwQ-32B: Excelencia en Razonamiento Eficiente
QwQ es el modelo de razonamiento de la serie Qwen. En comparación con los modelos convencionales ajustados por instrucciones, QwQ, que es capaz de pensar y razonar, puede lograr un rendimiento significativamente mejorado en tareas posteriores, especialmente problemas difíciles. QwQ-32B es el modelo de razonamiento de tamaño mediano, capaz de lograr un rendimiento competitivo frente a los modelos de razonamiento de última generación, por ejemplo, DeepSeek-R1, o1-mini. El modelo incorpora tecnologías como RoPE, SwiGLU, RMSNorm y Attention QKV bias, con 64 capas y 40 cabezales de atención Q (8 para KV en arquitectura GQA).
Ventajas
- Rendimiento competitivo frente a modelos de razonamiento más grandes.
- Tamaño eficiente de 32B parámetros para una implementación más rápida.
- Arquitectura de atención avanzada con GQA.
Desventajas
- Longitud de contexto más pequeña (33K) en comparación con modelos más grandes.
- Puede que no iguale el rendimiento máximo absoluto de los modelos de 671B.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece el equilibrio perfecto entre capacidad de razonamiento y eficiencia, brindando un rendimiento competitivo en un paquete más accesible.
DeepSeek-V3
La nueva versión de DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utiliza el mismo modelo base que el DeepSeek-V3-1226 anterior, con mejoras realizadas solo en los métodos de post-entrenamiento. El nuevo modelo V3 incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo del proceso de entrenamiento del modelo DeepSeek-R1, mejorando significativamente su rendimiento en tareas de razonamiento.
DeepSeek-V3: Potencia de Razonamiento Mejorada
La nueva versión de DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utiliza el mismo modelo base que el DeepSeek-V3-1226 anterior, con mejoras realizadas solo en los métodos de post-entrenamiento. El nuevo modelo V3 incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo del proceso de entrenamiento del modelo DeepSeek-R1, mejorando significativamente su rendimiento en tareas de razonamiento. Ha logrado puntuaciones que superan a GPT-4.5 en conjuntos de evaluación relacionados con matemáticas y codificación. Además, el modelo ha experimentado mejoras notables en la invocación de herramientas, el juego de roles y las capacidades de conversación casual.
Ventajas
- Incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo de R1.
- Puntuaciones que superan a GPT-4.5 en matemáticas y codificación.
- Arquitectura MoE masiva de 671B con contexto de 131K.
Desventajas
- Altos requisitos computacionales para la implementación.
- Estructura de precios premium para uso empresarial.
Por Qué Nos Encanta
- Combina lo mejor de ambos mundos: capacidades de razonamiento excepcionales heredadas de R1 con un sólido rendimiento de propósito general.
Comparación de Modelos de IA de Razonamiento
En esta tabla, comparamos los principales modelos de IA de razonamiento de 2026, cada uno con fortalezas únicas. Para un rendimiento de razonamiento de vanguardia, DeepSeek-R1 lidera el camino. Para un razonamiento eficiente sin compromisos, QwQ-32B ofrece el mejor equilibrio. Para un razonamiento versátil combinado con capacidades generales, DeepSeek-V3 sobresale. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir el modelo de razonamiento adecuado para sus necesidades específicas de análisis y resolución de problemas.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Fortaleza Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Razonamiento | $2.18/M salida, $0.5/M entrada | Rendimiento de razonamiento de primera clase |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | Razonamiento | $0.58/M salida, $0.15/M entrada | Excelencia en razonamiento eficiente |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | General + Razonamiento | $1.13/M salida, $0.27/M entrada | Razonamiento versátil + tareas generales |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para tareas de razonamiento en 2026 son DeepSeek-R1, Qwen/QwQ-32B y DeepSeek-V3. Cada uno de estos modelos se destacó por su rendimiento excepcional en razonamiento lógico, resolución de problemas matemáticos y capacidades de pensamiento complejo de varios pasos.
Nuestro análisis muestra que DeepSeek-R1 lidera en rendimiento de razonamiento puro con capacidades comparables a OpenAI-o1. Para un razonamiento rentable sin sacrificar la calidad, QwQ-32B ofrece un rendimiento competitivo en un paquete más eficiente. Para los usuarios que necesitan tanto capacidades de razonamiento como generales, DeepSeek-V3 proporciona la mejor combinación de pensamiento analítico y asistencia de IA versátil.