Gemini 2.5 Pro es el último modelo de IA multimodal a gran escala de Google Deepmind, diseñado con capacidades incorporadas de “pensamiento” para manejar tareas complejas. Como el primer lanzamiento de la serie Gemini 2.5, el modelo Pro lidera muchos puntos de referencia de la industria mediante márgenes significativos y demuestra fuertes capacidades de razonamiento y codificación.
A diferencia de las generaciones anteriores de IA que simplemente predijeron texto basado en patrones, Gemini 2.5 Pro está diseñado para analizar la información profundamente, sacar conclusiones lógicas, incorporar un contexto matizado y tomar decisiones informadas antes de responder. Esta evolución en las posiciones de diseño Gemini 2.5 Pro como un modelo de propósito general altamente avanzado que es adecuado para aplicaciones empresariales que exigen precisión y adaptabilidad.
En el núcleo de las características avanzadas de Gemini 2.5 Pro hay un cambio fundamental en su diseño arquitectónico, avanzando hacia lo que Google se refiere como un “modelo de pensamiento”. Esto indica una ruptura de los modelos de IA tradicionales centrados principalmente en la predicción y la clasificación hacia un sistema que se involucra en la deliberación y el razonamiento internos antes de generar una respuesta. Este enfoque intencional conduce a un rendimiento y una precisión significativamente mejorados, especialmente cuando se abordan tareas complejas que requieren más que un mero reconocimiento de patrones.
El rendimiento mejorado de Gemini Pro 2.5 no se debe únicamente al aumento de la potencia computacional o el tamaño del modelo. Más bien, surge de una combinación sofisticada de un modelo base subyacente muy mejorado, aprovechando los avances en la arquitectura de la red neuronal, los conjuntos de datos de entrenamiento extensos y las metodologías refinadas posteriores a la capacitación. Estas técnicas posteriores a la capacitación, que con frecuencia implican el aprendizaje de refuerzo, son cruciales para ajustar el comportamiento del modelo, asegurando una mayor calidad y resultados más relevantes. Esta evolución arquitectónica permite que el modelo realice análisis de información más exhaustivos, lleguen a conclusiones más precisas y lógicas, comprenda mejor e incorpore matices contextuales y, en última instancia, tome decisiones más informadas y confiables, capacidad que son esenciales para aplicaciones comerciales estratégicas.
Más allá del razonamiento abstracto, Gemini 2.5 Pro ofrece un conjunto de capacidades avanzadas que son directamente relevantes para las necesidades empresariales. Lo más destacado es su mejora significativa en el dominio de la codificación. Los ingenieros de Google informan que el rendimiento de la codificación experimentó un salto considerable de Gemini 2.0 a 2.5, con más mejoras en el horizonte. El modelo 2.5 Pro se destaca en la generación y el código de refinación, capaz de crear un software complejo, como una aplicación web interactiva funcional, desde un aviso de alto nivel. En una demostración, el modelo desarrolló un juego completo de “corredor interminable” en HTML/JS a partir de un mensaje de una sola línea, ilustrando su capacidad para administrar las tareas de codificación a nivel de proyecto de forma autónoma. Gemini 2.5 Pro también se destaca en una sólida transformación y edición de código, por lo que es valioso para tareas como refactorizar el código heredado o la traducción del código entre idiomas. En un punto de referencia de ingeniería de software estandarizado (verificado por el banco SWE), el modelo logró una puntuación alta (63.8%) utilizando una configuración de agente autónomo, lo que indica su fuerza para abordar los desafíos de codificación complejos de varios pasos. Para las empresas, esto significa que la IA puede funcionar no solo como un asistente de conversación sino también como una ayuda de codificación capaz o incluso un agente de software semiautónomo.
Géminis 2.5 Pro
Google
Como parte del ecosistema de Géminis más amplio, Google también ha introducido TXGEMMA, un conjunto de modelos abiertos dirigidos a desafíos especializados de la industria. TXGEMMA es una colección de modelos derivados de la Serie Ligera de Gemma (versiones de código abierto de Gemini Technology) y adaptado específicamente para el desarrollo terapéutico de fármacos y biotecnología. Estos modelos están capacitados para comprender y predecir las propiedades de posibles medicamentos y terapias génicas, lo que ayuda a los investigadores a identificar candidatos prometedores e incluso pronosticar resultados de ensayos clínicos.
En esencia, TXGEMMA toma las técnicas de modelado y razonamiento del lenguaje central de Géminis y las aplica al dominio farmacéutico, donde puede examinar la literatura biomédica, los datos químicos y los resultados del ensayo para ayudar en las decisiones de I + D. El modelo de TXGEMMA más grande (con 27 mil millones de parámetros) ha demostrado el rendimiento a la par o excediendo modelos especializados en muchas tareas de descubrimiento de fármacos, todo mientras se conserva las habilidades generales de razonamiento. Para los líderes empresariales en atención médica y ciencias de la vida, TXGEMMA muestra la adaptabilidad de la arquitectura de Géminis a dominios misioneros críticos: ilustra cómo la IA de vanguardia puede acelerar flujos de trabajo altamente específicos como el descubrimiento de fármacos que tradicionalmente llevan años e incurrir en costos masivos.
Gemini 2.5 Pro representa un paso adelante significativo en el diseño del modelo de IA, combinando la potencia bruta con capacidades de razonamiento refinado que abordan directamente las tareas complejas del mundo real. Su arquitectura, con multimodalidad nativa y una longitud de contexto sin precedentes, permite a las empresas traer una variedad más rica de datos para tener problemas, extrayendo ideas que los modelos anteriores podrían haberse perdido. El fuerte desempeño del modelo en los puntos de referencia de codificación y razonamiento brinda la confianza de que puede manejar aplicaciones exigentes, desde la automatización de partes de la ingeniería de software hasta dar sentido a las amplias bases de conocimiento corporativo. Con el soporte de Google para la integración empresarial a través de plataformas en la nube y la aparición de ramas específicas de dominio como TXGEMMA, el ecosistema Gemini 2.5 Pro está listo para proporcionar la inteligencia general y las habilidades especializadas que buscan las empresas modernas. Para las CXO que planea la estrategia de IA de su empresa, Gemini 2.5 Pro ofrece una vista previa de cómo se pueden implementar sistemas de IA de próxima generación para impulsar la innovación y la ventaja competitiva, todos centrados en un razonamiento más profundo, un contexto más amplio y resultados tangibles.
La semana pasada, los procesadores de GPU de Openai “derretidos”, como lo expresaron el fundador y CEO Sam Altman. La razón: el modelo actualizado de generación de imágenes de la compañía, integrado en CHATGPT, entregó un salto significativo en las capacidades de comprensión, entrada y salida en comparación con modelos similares en el mercado. En poco tiempo, el modelo encendió un fenómeno en línea, con usuarios que generan versiones de imágenes familiares al estilo del legendario estudio de animación Ghibli. La demanda del software era tan alta que Openai se vio obligada a imponer restricciones de uso, a pesar de que el modelo estaba disponible solo para pagar a los usuarios.
Este evento ofrece una explicación clara de por qué, incluso después de que el momento profundo de Deepseek sacudió la industria de la IA en enero, los inversores siguen seguros de que el dominio de OpenAI no es cuestionado. ¿Qué tan seguro? Lo suficientemente seguro de respaldar a la compañía con una ronda de financiación récord de $ 40 mil millones, valorando a Openai en $ 300 mil millones después del dinero.
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Sam Altman
(Foto: Joel Saget/AFP)
Anunciado el martes, la ronda casi duplica la valoración de Operai de su aumento anterior y es el más grande para una empresa privada. Según OpenAI, los fondos acelerarán el desarrollo de la inteligencia general artificial (AGI). “[The funding] Nos permite impulsar las fronteras de la investigación de IA aún más, escalar nuestra infraestructura de cómputo y ofrecer herramientas cada vez más poderosas para los 500 millones de personas que usan CHATGPT cada semana “, dijo la compañía en un comunicado de prensa.” Estamos emocionados de trabajar en asociación con SoftBank Group: las compañías completan cómo escalar tecnología transformadora como lo hacen. Su apoyo nos ayudará a continuar construyendo sistemas de IA que impulsen el descubrimiento científico, permitan la educación personalizada, mejoren la creatividad humana y allanen el camino hacia AGI que beneficie a toda la humanidad “.
La ronda está dirigida por el SoftBank de Japón, el socio clave de OpenAI en el Proyecto Stargate, una ambiciosa iniciativa para construir una infraestructura informática de IA en los Estados Unidos con una inversión total de $ 500 mil millones. Según Bloomberg, en la primera fase, SoftBank invertirá $ 7.5 mil millones, mientras que un sindicato de inversores, incluidos Microsoft, Coatue Management, Altimeter Capital Management y Thrive Capital, contribuirá con $ 2.5 mil millones. La segunda fase, que cerrará a fin de año, hará que SoftBank invierta otros $ 22.5 mil millones, con el sindicato de inversores agregando $ 7.5 mil millones. Las conversaciones también están en marcha con el capital de Magnetar de Peter Thiel y los fundadores para unirse al sindicato.
La inversión completa de SoftBank depende de que Operai complete su transición a una estructura con fines de lucro para fin de año (actualmente está controlada por una organización sin fines de lucro). Si la transición no se completa, SoftBank tendrá la opción de reducir su inversión de $ 30 mil millones a $ 20 mil millones, lo que permite a OpenAI buscar inversores adicionales para cerrar la brecha.
Al finalizar la ronda de financiación, OpenAI se convertirá en la segunda compañía privada respaldada por la empresa más grande del mundo por capitalización de mercado, según la firma de investigación Pitchbook. Solo seguirá el SpaceX de Elon Musk, valorado en $ 350 mil millones, y superará a la empresa matriz de Tiktok Bytedance, que está valorada en $ 220 mil millones. La ronda de $ 40 mil millones también es la cantidad más grande jamás recaudada en una sola ronda por una empresa privada, eclipsando el récord anterior establecido por el grupo de hormigas de China, que recaudó $ 14 mil millones en 2018.
The Deepseek Moment: Un desafío que no pudo sacudir OpenAi
Hace solo dos meses, un aumento tan ambicioso parecía mucho menos seguro. El 20 de enero, la compañía china Deepseek presentó su modelo de razonamiento R1 AI, que ofreció un rendimiento comparable a los modelos líderes de OpenAI y sus competidores, pero según los informes, a una fracción de la potencia y el costo informático. Esta revelación envió ondas de choque a través de la industria de la IA (NVIDIA, por ejemplo, vio una pérdida de $ 1 billón en la capitalización de mercado), lo que generó dudas sobre la estrategia de alto costo que OpenAi había seguido.
El dominio de OpenAI se ha basado en inversiones masivas en desarrollo de modelos, capacitación e implementación, mejor ejemplificado por el ambicioso proyecto Stargate. La ventaja competitiva de la compañía también se ha basado en ensamblar un equipo de investigación de IA de primer nivel capaz de producir avances de vanguardia. Sin embargo, el momento de Deepseek calificó esta estrategia: si una empresa china relativamente pequeña podría lograr resultados similares con mucha menos inversión, el foso competitivo de OpenAi parecía estar en riesgo. Lógicamente, su valoración debería haber disminuido. En cambio, con la última ronda, Operai casi ha duplicado su valoración en solo seis meses.
Tres factores clave explican por qué los inversores siguen siendo optimistas en OpenAi a pesar del desafío Deepseek:
1. Las capacidades de Deepseek pueden haber sido exageradas. Después de que el bombo inicial se desvaneció, quedó claro que los costos de desarrollo de Deepseek no eran tan bajos como se creía inicialmente. Además, hay indicios de que Deepseek puede haber aprovechado los propios modelos de OpenAI en su desarrollo, lo que el gobierno de los Estados Unidos ha referido como robo de propiedad intelectual. Si esto es cierto, Operai puede tomar medidas para bloquear la explotación futura, reforzando su foso.
2. Confianza de los inversores en el liderazgo de Altman y OpenAi. La fortaleza financiera de Operai es solo una parte de su éxito; Su equipo de liderazgo, dirigido por Altman, es igualmente crucial. Los inversores confían en la capacidad del equipo para adaptarse a los cambios de mercado, como incorporar métodos de capacitación más baratos mientras asignan el poder informático a tareas más avanzadas.
3. La interrupción de Deepseek en realidad puede beneficiarse de OpenAi. Al demostrar que los modelos de IA pueden ser entrenados de manera más eficiente, Deepseek ha aumentado la demanda general del mercado de IA avanzada. Los inversores creen que Openai está mejor posicionado para capitalizar esta demanda, aprovechando tanto sus modelos existentes como sus iteraciones futuras desarrolladas con métodos más eficientes inspirados en el enfoque de Deepseek.
La revolución de IA que OpenAi encendió hace dos años y medio ahora se está acelerando aún más, y los inversores están convencidos de que la compañía permanecerá a la vanguardia. Su voto de confianza de $ 40 mil millones lo dice todo.
No es ningún secreto que OpenAi salió, bueno, a todos cuando lanzó Chatgpt hace más de dos años. Ahora, a medida que compañías como Google y Apple intentan competir, están comenzando detrás de Openai, al menos a los ojos del público. ¿Qué tan grande tiene la ventaja de la cabeza? A partir de marzo de 2025, ChatGPT tiene 700 millones de usuarios activos mensuales, lo cual es un total asombroso.
Eso no significa que Google sea impotente en la lucha contra OpenAI para la mayor parte de la participación de mercado de IA de grado de consumo. En los años transcurridos desde que se lanzó ChatGPT, Google aumentó el desarrollo de IA primero a través de Bard, más tarde renombrado Gemini. Mientras que el plan de Openai para monetizar el chatgpt implicó hacer un montón de características tempranas gratuitas y bloquear las avanzadas detrás de un muro de pago, Google está haciendo lo contrario.
Tanto Chatgpt como Gemini se consideran entre los mejores generadores de imágenes de IA. Con ambos modelos, puedes describir una escena y verla cobrar vida en segundos. Pero no todos los generadores de imágenes son creados iguales.
Para ver cómo se comparan, le di a ambas plataformas exactamente las mismas cinco indicaciones, desde la fantasía hasta el fotorrealismo, y evalué cómo cada IA respondió en términos de creatividad, detalle y qué tan bien interpretaron el informe.
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