¿Qué son los Modelos de Razonamiento QwQ y Alternativos?
QwQ y los modelos de razonamiento alternativos son Grandes Modelos de Lenguaje especializados diseñados para el pensamiento lógico complejo, la resolución de problemas matemáticos y tareas de razonamiento avanzadas. A diferencia de los modelos convencionales ajustados por instrucciones, estos modelos centrados en el razonamiento incorporan tecnologías como el aprendizaje por refuerzo, el procesamiento de cadena de pensamiento y arquitecturas de mezcla de expertos para lograr un rendimiento mejorado en tareas posteriores. Sobresalen en la descomposición de problemas complejos, mostrando su trabajo paso a paso y entregando soluciones a desafíos matemáticos, de codificación y analíticos difíciles que requieren un razonamiento lógico profundo.
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 modelos de razonamiento de última generación, por ejemplo, DeepSeek-R1, o1-mini.
Qwen/QwQ-32B: Razonamiento Avanzado a Escala
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 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). Con 32B parámetros y una longitud de contexto de 33K, ofrece capacidades de razonamiento excepcionales para tareas complejas de resolución de problemas. Precios de SiliconFlow: $0.15/M tokens de entrada, $0.58/M tokens de salida.
Ventajas
- 32B parámetros optimizados para tareas de razonamiento.
- Competitivo con modelos de última generación como DeepSeek-R1.
- Arquitectura avanzada con RoPE, SwiGLU y RMSNorm.
Desventajas
- El modelo de tamaño mediano puede tener limitaciones en tareas extremadamente complejas.
- Requisitos computacionales más altos que los modelos de chat estándar.
Por qué nos encanta
- Combina capacidades de razonamiento avanzadas con una arquitectura eficiente, ofreciendo un rendimiento competitivo frente a los modelos líderes mientras mantiene la accesibilidad para tareas complejas de resolución de problemas.
deepseek-ai/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 de 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-ai/DeepSeek-R1: Potencia de Aprendizaje por Refuerzo
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes de 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 arquitectura MoE, 671B parámetros y una longitud de contexto de 164K, representa la vanguardia de la tecnología de modelos de razonamiento. Precios de SiliconFlow: $0.50/M tokens de entrada, $2.18/M tokens de salida.
Ventajas
- Rendimiento comparable al modelo OpenAI-o1.
- Optimización por aprendizaje por refuerzo para un razonamiento mejorado.
- Masivos 671B parámetros con arquitectura MoE.
Desventajas
- Costos computacionales más altos debido al gran número de parámetros.
- Puede requerir más recursos para un rendimiento óptimo.
Por qué nos encanta
- Aprovecha el aprendizaje por refuerzo y la arquitectura MoE para ofrecer un rendimiento comparable al de OpenAI-o1, estableciendo nuevos estándares para las capacidades de los modelos de razonamiento.
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b es el modelo ligero de código abierto de OpenAI con ~21B parámetros (3.6B activos), construido sobre una arquitectura MoE y cuantificación MXFP4 para ejecutarse localmente en dispositivos con 16 GB de VRAM. Iguala a o3-mini en tareas de razonamiento, matemáticas y salud, soportando CoT, uso de herramientas y despliegue a través de frameworks como Transformers, vLLM y Ollama.
openai/gpt-oss-20b: Razonamiento Eficiente de Código Abierto
gpt-oss-20b es el modelo ligero de código abierto de OpenAI con ~21B parámetros (3.6B activos), construido sobre una arquitectura MoE y cuantificación MXFP4 para ejecutarse localmente en dispositivos con 16 GB de VRAM. Iguala a o3-mini en tareas de razonamiento, matemáticas y salud, soportando CoT, uso de herramientas y despliegue a través de frameworks como Transformers, vLLM y Ollama. Con una longitud de contexto de 131K y un diseño MoE eficiente, proporciona potentes capacidades de razonamiento mientras mantiene la accesibilidad para el despliegue local. Precios de SiliconFlow: $0.04/M tokens de entrada, $0.18/M tokens de salida.
Ventajas
- Diseño ligero que se ejecuta en dispositivos con 16 GB de VRAM.
- Iguala el rendimiento de o3-mini en tareas de razonamiento.
- Modelo de código abierto con opciones de despliegue flexibles.
Desventajas
- Un menor número de parámetros activos puede limitar el razonamiento complejo.
- El rendimiento puede no igualar el de modelos de razonamiento especializados más grandes.
Por qué nos encanta
- Ofrece un rendimiento de razonamiento impresionante en un paquete ligero y de código abierto que es accesible para el despliegue local, manteniendo capacidades competitivas.
Comparación de Modelos de Razonamiento
En esta tabla, comparamos los principales modelos de razonamiento QwQ y alternativos de 2025, cada uno con fortalezas únicas. Para un rendimiento de razonamiento equilibrado, Qwen/QwQ-32B ofrece capacidades competitivas. Para una máxima potencia de razonamiento, deepseek-ai/DeepSeek-R1 proporciona un rendimiento comparable al de OpenAI-o1, mientras que openai/gpt-oss-20b prioriza la eficiencia y la accesibilidad. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus requisitos específicos de razonamiento y resolución de problemas.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios de SiliconFlow | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | Modelo de Razonamiento | $0.15-$0.58/M tokens | Rendimiento de razonamiento equilibrado |
| 2 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modelo de Razonamiento | $0.50-$2.18/M tokens | Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 |
| 3 | openai/gpt-oss-20b | openai | Modelo de Razonamiento | $0.04-$0.18/M tokens | Ligero y accesible |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres selecciones principales para 2025 son Qwen/QwQ-32B, deepseek-ai/DeepSeek-R1 y openai/gpt-oss-20b. Cada uno de estos modelos destacó por su enfoque único en las tareas de razonamiento, su rendimiento en desafíos matemáticos y de codificación, y sus innovaciones arquitectónicas en las capacidades de resolución de problemas.
Nuestro análisis muestra diferentes líderes para diversas necesidades. DeepSeek-R1 es la mejor opción para una máxima potencia de razonamiento con un rendimiento comparable al de OpenAI-o1. Para capacidades de razonamiento equilibradas, QwQ-32B ofrece un rendimiento competitivo frente a los modelos de última generación. Para un despliegue local rentable, gpt-oss-20b proporciona un razonamiento impresionante en un paquete ligero.