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DeepSeek’s R1 and OpenAI’s Deep Research just redefined AI — RAG, distillation, and custom models will never be the same
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Things are moving quickly in AI—and if you’re not keeping up, you’re falling behind.
Two recent developments are reshaping the landscape for developers and enterprises alike: DeepSeek’s R1 model release and OpenAI’s new Deep Research product. Together, they’re redefining the cost and accessibility of powerful reasoning models, which has been well reported on. Less talked about, however, is how they’ll push companies to use techniques like distillation, supervised fine-tuning (SFT), reinforcement learning (RL), and retrieval-augmented generation (RAG) to build smarter, more specialized AI applications.
After the initial excitement around the amazing achievements of DeepSeek begins to settle, developers and enterprise decision-makers need to consider what it means for them. From pricing and performance to hallucination risks and the importance of clean data, here’s what these breakthroughs mean for anyone building AI today.
Cheaper, transparent, industry-leading reasoning models – but through distillation
The headline with DeepSeek-R1 is simple: It delivers an industry-leading reasoning model at a fraction of the cost of OpenAI’s o1. Specifically, it’s about 30 times cheaper to run, and unlike many closed models, DeepSeek offers full transparency around its reasoning steps. For developers, this means you can now build highly customized AI models without breaking the bank—whether through distillation, fine-tuning, or simple RAG implementations.
Distillation, in particular, is emerging as a powerful tool. By using DeepSeek-R1 as a “teacher model,” companies can create smaller, task-specific models that inherit R1’s superior reasoning capabilities. These smaller models, in fact, are the future for most enterprise companies. The full R1 reasoning model can be too much for what companies need – thinking too much, and not taking the decisive action companies need for their specific domain applications. “One of the things that no one is really talking about in, certainly in the mainstream media, is that actually the reasoning models are not working that well for things like agents,” said Sam Witteveen, an ML developer who works on AI agents, which are increasingly orchestrating enterprise applications.
As part of its release, DeepSeek distilled its own reasoning capabilities onto a number of smaller models, including open-source models from Meta’s Llama family and Alibaba’s Qwen family, as described in its paper. It’s these smaller models that can then be optimized for specific tasks. This trend toward smaller, fast models to serve custom-built needs will accelerate: there will be armies of them. “We are starting to move into a world now where people are using multiple models. They’re not just using one model all the time,” said Witteveen. And this includes the low-cost, smaller closed-sourced models from Google and OpenAI as well. “Meaning that models like Gemini Flash, GPT-4o Mini, and these really cheap models actually work really well for 80% of use cases,” he said.
If you work in an obscure domain, and have resources: Use SFT…
After the distilling step, enterprise companies have a few options to make sure the model is ready for their specific application. If you’re a company in a very specific domain, where details around the domain are not on the web or in books – where LLMs can train on them – you can inject it with your own domain-specific data sets, in a process called supervised fine tuning (SFT). One example would be the ship container-building industry, where specifications, protocols and regulations are not widely available.
DeepSeek showed that you can do this well with “thousands” of question-answer data sets. For an example of how others can put this into practice, Chris Hay, an IBM engineer, demonstrated how he fine-tuned a small model using his own math-specific datasets to achieve lightning-fast responses—outperforming OpenAI’s o1 on the same tasks (See his hands-on video here)
…and a little RL
Additionally, companies wanting to train a model with additional alignment to specific preferences – for example making a customer support chatbot sound empathetic while being concise – will want to do some reinforcement learning (RL) on the model. This is also good if a company wants its chatbot to adapt its tone and recommendation based on a user’s feedback. As every model gets good at everything, “personality” is going to be increasingly big, said Wharton AI professor Ethan Mollick on X yesterday.
These SFT and RL steps can be tricky for companies to implement well, however. Feed the model with data from one specific domain area, or tune it to act a certain way, and it suddenly becomes useless for doing tasks outside of that domain or style.
For most companies, RAG will be good enough
For most companies, however, retrieval-augmented generation (RAG) is the easiest and safest path forward. RAG is a relatively straight-forward process that allows organizations to ground their models with proprietary data contained in their own databases — ensuring outputs are accurate and domain-specific. Here, an LLM feeds a user’s prompt into vector and graph databases, in order to search information relevant to that prompt. RAG processes have gotten very good at finding only the most relevant content.
This approach also helps counteract some of the hallucination issues associated with DeepSeek, which currently hallucinates 14% of the time compared to 8% for OpenAI’s o3 model, according to a study done by Vectara, a vendor that helps companies with the RAG process.
This distillation of models plus RAG is where the magic will come for most companies. It has become so incredibly easy to do, even for those with limited data science or coding expertise. I personally downloaded the DeepSeek distilled 1.5b Qwen model, the smallest one, so that it could fit nicely on my Macbook Air. I then loaded up some PDFs of job applicant resumes into a vector database, and then asked the model to look over the applicants to tell me which ones were qualified to work at VentureBeat. (In all, this took me 74 lines of code, which I basically borrowed from others doing the same).
I loved that the Deepseek distilled model showed its thinking process behind why or why not it recommended each applicant — a transparency that I wouldn’t have gotten easily before Deepseek’s release.
In my recent video discussion on DeepSeek and RAG, I walked through how simple it has become to implement RAG in practical applications, even for non-experts. Sam Witteveen also contributed to the discussion by breaking down how RAG pipelines work and why enterprises are increasingly relying on them instead of fully fine-tuning models. (Watch it here).
OpenAI Deep Research: Extending RAG’s capabilities — but with caveats
While DeepSeek is making reasoning models cheaper and more transparent, OpenAI’s Deep Research announced Sunday, represents a different but complementary shift. It can take RAG to a new level by crawling the web to create highly customized research. The output of this research can then be inserted as input into the RAG documents companies can use, alongside their own data.
This functionality, often referred to as agentic RAG, allows AI systems to autonomously seek out the best context from across the internet, bringing a new dimension to knowledge retrieval and grounding.
Open AI’s Deep Research is similar to tools like Google’s Deep Research, Perplexity and You.com, but OpenAI tried to differentiate its offering by suggesting its superior chain-of-thought reasoning makes it more accurate. This is how these tools work: A company researcher requests the LLM to find all the information available about a topic in a well-researched and cited report. The LLM then responds by asking the researcher to answer another 20 sub-questions to confirm what is wanted. The research LLM then goes out and performs 10 or 20 web searches to get the most relevant data to answer all those sub-questions, then extract the knowledge and present it in a useful way.
However, this innovation isn’t without its challenges. Amr Awadallah, the CEO of Vectara, cautioned about the risks of relying too heavily on outputs from models like Deep Research. He questions whether indeed it is more accurate: “It’s not clear that this is true,” Awadallah noted: “We’re seeing articles and posts in various forums saying no, they’re getting lots of hallucinations still and Deep Research is only about as good as other solutions out there on the market.”
In other words, while Deep Research offers promising capabilities, enterprises need to tread carefully when integrating its outputs into their knowledge bases. The grounding knowledge for a model should come from verified, human-approved sources to avoid cascading errors, Awadallah said.
The cost curve is crashing: why this matters
The most immediate impact of DeepSeek’s release is its aggressive price reduction. The tech industry expected costs to come down over time, but few anticipated just how quickly it would happen. DeepSeek has proven that powerful, open models can be both affordable and efficient, creating opportunities for widespread experimentation and cost-effective deployment.
Awadallah emphasized this point, noting that the real game-changer isn’t just the training cost—it’s the inference cost, which for DeepSeek is about 1/30th of OpenAI’s o1 or o3 for inference cost per token. “The margins that OpenAI, Anthropic, and Google Gemini were able to capture will now have to be squished by at least 90% because they can’t stay competitive with such high pricing,” Awadallah said.
Not only that, but those costs will continue to go down. Dario Amodei, CEO of Anthropic said recently that the cost of developing models continues to drop at around a 4x rate each year. It follows that the rate that LLM providers charge to use them will continue to drop as well. “I fully expect the cost to go to zero,” said Ashok Srivastava, chief data officer of Intuit, a company that has been driving AI hard in its tax and accounting software offerings like TurboTax and Quickbooks. “…and the latency to go to zero. They’re just going to be commodity capabilities that we will be able to use.”
This cost reduction isn’t just a win for developers and enterprise users; it’s a signal that AI innovation is no longer confined to big labs with billion-dollar budgets. The barriers to entry have dropped, and that’s inspiring smaller companies and individual developers to experiment in ways that were previously unthinkable. Most importantly, the models are so accessible that any business professional will be using them, not just AI experts, said Srivastava.
DeepSeek’s disruption: Challenging “Big AI’s” stronghold on model development
Most importantly, DeepSeek has shattered the myth that only major AI labs can innovate. For years, companies like OpenAI and Google positioned themselves as the gatekeepers of advanced AI, spreading the belief that only top-tier PhDs with vast resources could build competitive models.
DeepSeek has flipped that narrative. By making reasoning models open and affordable, it has empowered a new wave of developers and enterprise companies to experiment and innovate without needing billions in funding. This democratization is particularly significant in the post-training stages—like RL and fine-tuning—where the most exciting developments are happening.
DeepSeek exposed a fallacy that had emerged in AI—that only the big AI labs and companies could really innovate. This fallacy had forced a lot of other AI builders to the sidelines. DeepSeek has put a stop to that. It has given everyone inspiration that there’s a ton of ways to innovate in this area.
The Data imperative: Why clean, curated data is the next action-item for enterprise companies
While DeepSeek and Deep Research offer powerful tools, their effectiveness ultimately hinges on one critical factor: data quality. Getting your data in order has been a big theme for years, and accelerated over the past nine years of the AI era. But it has become even more important with generative AI, and now with DeepSeek’s disruption, it’s absolutely key. Hilary Packer, CTO of American Express, underscored this in an interview with VentureBeat yesterday: “The AHA moment for us, honestly, was the data. You can make the best model selection in the world… but the data is key. Validation and accuracy are the holy grail right now of generative AI.”
This is where enterprises must focus their efforts. While it’s tempting to chase the latest models and techniques, the foundation of any successful AI application is clean, well-structured data. Whether you’re using RAG, SFT, or RL, the quality of your data will determine the accuracy and reliability of your models.
And while many companies aspire to perfect their entire data ecosystems, the reality is that perfection is elusive. Instead, businesses should focus on cleaning and curating the most critical portions of their data to enable point AI applications that deliver immediate value.
Related to this, a lot of questions linger around the exact data that DeepSeek used to train its models on, and this raises questions about the inherent bias of the knowledge stored in its model weights. But that’s no different from questions around other open source models, such as Meta’s Llama model series. Most enterprise users have found ways to fine-tune or ground the models with RAG enough so that they can mitigate any problems around such biases. And that’s been enough to create serious momentum within enterprise companies toward accepting open source, indeed even leading with open source.
Similarly, there’s no question that many companies will be using DeepSeek models, regardless of the fear around the fact that the company is from China. Though it’s also true that a lot of companies in highly regulated companies such as finance or healthcare are going to be cautious about using any DeepSeek model in any application that interfaces directly with customers, at least in the short-term.
Conclusion: The future of enterprise AI Is open, affordable, and data-driven
DeepSeek and OpenAI’s Deep Research are more than just new tools in the AI arsenal—they’re signals of a profound shift, where enterprises will be rolling out masses of purpose-built models, extremely affordably, competent, and grounded in the company’s own data and approach.
For enterprises, the message is clear: the tools to build powerful, domain-specific AI applications are at your fingertips. You risk falling behind if you don’t leverage these tools. But real success will come from how you curate your data, leverage techniques like RAG and distillation, and innovate beyond the pre-training phase.
As AmEx’s Packer put it, the companies that get their data right will be the ones leading the next wave of AI innovation.
Teen emprendedor que usa chatgpt para ayudarlo con su negocio
getty
El emprendimiento adolescente sigue en aumento. Según Junior Achievement Research, el 66% de los adolescentes estadounidenses de entre 13 y 17 años dicen que es probable que considere comenzar un negocio como adultos, con el monitor de emprendimiento global 2023-2024 que encuentra que el 24% de los jóvenes de 18 a 24 años son actualmente empresarios. Estos jóvenes fundadores no son solo soñando, están construyendo empresas reales que generan ingresos y crean un impacto social, y están utilizando las indicaciones de ChatGPT para ayudarlos.
En Wit (lo que sea necesario), la organización que fundó en 2009, hemos trabajado con más de 10,000 jóvenes empresarios. Durante el año pasado, he observado un cambio en cómo los adolescentes abordan la planificación comercial. Con nuestra orientación, están utilizando herramientas de IA como ChatGPT, no como atajos, sino como socios de pensamiento estratégico para aclarar ideas, probar conceptos y acelerar la ejecución.
Los emprendedores adolescentes más exitosos han descubierto indicaciones específicas que los ayudan a pasar de una idea a otra. Estas no son sesiones genéricas de lluvia de ideas: están utilizando preguntas específicas que abordan los desafíos únicos que enfrentan los jóvenes fundadores: recursos limitados, compromisos escolares y la necesidad de demostrar sus conceptos rápidamente.
Aquí hay cinco indicaciones de ChatGPT que ayudan constantemente a los emprendedores adolescentes a construir negocios que importan.
1. El problema del primer descubrimiento chatgpt aviso
“Me doy cuenta de que [specific group of people]
luchar contra [specific problem I’ve observed]. Ayúdame a entender mejor este problema explicando: 1) por qué existe este problema, 2) qué soluciones existen actualmente y por qué son insuficientes, 3) cuánto las personas podrían pagar para resolver esto, y 4) tres formas específicas en que podría probar si este es un problema real que vale la pena resolver “.
Un adolescente podría usar este aviso después de notar que los estudiantes en la escuela luchan por pagar el almuerzo. En lugar de asumir que entienden el alcance completo, podrían pedirle a ChatGPT que investigue la deuda del almuerzo escolar como un problema sistémico. Esta investigación puede llevarlos a crear un negocio basado en productos donde los ingresos ayuden a pagar la deuda del almuerzo, lo que combina ganancias con el propósito.
Los adolescentes notan problemas de manera diferente a los adultos porque experimentan frustraciones únicas, desde los desafíos de las organizaciones escolares hasta las redes sociales hasta las preocupaciones ambientales. Según la investigación de Square sobre empresarios de la Generación de la Generación Z, el 84% planea ser dueños de negocios dentro de cinco años, lo que los convierte en candidatos ideales para las empresas de resolución de problemas.
2. El aviso de chatgpt de chatgpt de chatgpt de realidad de la realidad del recurso
“Soy [age] años con aproximadamente [dollar amount] invertir y [number] Horas por semana disponibles entre la escuela y otros compromisos. Según estas limitaciones, ¿cuáles son tres modelos de negocio que podría lanzar de manera realista este verano? Para cada opción, incluya costos de inicio, requisitos de tiempo y los primeros tres pasos para comenzar “.
Este aviso se dirige al elefante en la sala: la mayoría de los empresarios adolescentes tienen dinero y tiempo limitados. Cuando un empresario de 16 años emplea este enfoque para evaluar un concepto de negocio de tarjetas de felicitación, puede descubrir que pueden comenzar con $ 200 y escalar gradualmente. Al ser realistas sobre las limitaciones por adelantado, evitan el exceso de compromiso y pueden construir hacia objetivos de ingresos sostenibles.
Según el informe de Gen Z de Square, el 45% de los jóvenes empresarios usan sus ahorros para iniciar negocios, con el 80% de lanzamiento en línea o con un componente móvil. Estos datos respaldan la efectividad de la planificación basada en restricciones: cuando funcionan los adolescentes dentro de las limitaciones realistas, crean modelos comerciales más sostenibles.
3. El aviso de chatgpt del simulador de voz del cliente
“Actúa como un [specific demographic] Y dame comentarios honestos sobre esta idea de negocio: [describe your concept]. ¿Qué te excitaría de esto? ¿Qué preocupaciones tendrías? ¿Cuánto pagarías de manera realista? ¿Qué necesitaría cambiar para que se convierta en un cliente? “
Los empresarios adolescentes a menudo luchan con la investigación de los clientes porque no pueden encuestar fácilmente a grandes grupos o contratar firmas de investigación de mercado. Este aviso ayuda a simular los comentarios de los clientes haciendo que ChatGPT adopte personas específicas.
Un adolescente que desarrolla un podcast para atletas adolescentes podría usar este enfoque pidiéndole a ChatGPT que responda a diferentes tipos de atletas adolescentes. Esto ayuda a identificar temas de contenido que resuenan y mensajes que se sienten auténticos para el público objetivo.
El aviso funciona mejor cuando se vuelve específico sobre la demografía, los puntos débiles y los contextos. “Actúa como un estudiante de último año de secundaria que solicita a la universidad” produce mejores ideas que “actuar como un adolescente”.
4. El mensaje mínimo de diseñador de prueba viable chatgpt
“Quiero probar esta idea de negocio: [describe concept] sin gastar más de [budget amount] o más de [time commitment]. Diseñe tres experimentos simples que podría ejecutar esta semana para validar la demanda de los clientes. Para cada prueba, explique lo que aprendería, cómo medir el éxito y qué resultados indicarían que debería avanzar “.
Este aviso ayuda a los adolescentes a adoptar la metodología Lean Startup sin perderse en la jerga comercial. El enfoque en “This Week” crea urgencia y evita la planificación interminable sin acción.
Un adolescente que desea probar un concepto de línea de ropa podría usar este indicador para diseñar experimentos de validación simples, como publicar maquetas de diseño en las redes sociales para evaluar el interés, crear un formulario de Google para recolectar pedidos anticipados y pedirles a los amigos que compartan el concepto con sus redes. Estas pruebas no cuestan nada más que proporcionar datos cruciales sobre la demanda y los precios.
5. El aviso de chatgpt del generador de claridad de tono
“Convierta esta idea de negocio en una clara explicación de 60 segundos: [describe your business]. La explicación debe incluir: el problema que resuelve, su solución, a quién ayuda, por qué lo elegirían sobre las alternativas y cómo se ve el éxito. Escríbelo en lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría “.
La comunicación clara separa a los empresarios exitosos de aquellos con buenas ideas pero una ejecución deficiente. Este aviso ayuda a los adolescentes a destilar conceptos complejos a explicaciones convincentes que pueden usar en todas partes, desde las publicaciones en las redes sociales hasta las conversaciones con posibles mentores.
El énfasis en el “lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría” es importante. Muchas plantillas de lanzamiento comercial suenan artificiales cuando se entregan jóvenes fundadores. La autenticidad es más importante que la jerga corporativa.
Más allá de las indicaciones de chatgpt: estrategia de implementación
La diferencia entre los adolescentes que usan estas indicaciones de manera efectiva y aquellos que no se reducen a seguir. ChatGPT proporciona dirección, pero la acción crea resultados.
Los jóvenes empresarios más exitosos con los que trabajo usan estas indicaciones como puntos de partida, no de punto final. Toman las sugerencias generadas por IA e inmediatamente las prueban en el mundo real. Llaman a clientes potenciales, crean prototipos simples e iteran en función de los comentarios reales.
Investigaciones recientes de Junior Achievement muestran que el 69% de los adolescentes tienen ideas de negocios, pero se sienten inciertos sobre el proceso de partida, con el miedo a que el fracaso sea la principal preocupación para el 67% de los posibles empresarios adolescentes. Estas indicaciones abordan esa incertidumbre al desactivar los conceptos abstractos en los próximos pasos concretos.
La imagen más grande
Los emprendedores adolescentes que utilizan herramientas de IA como ChatGPT representan un cambio en cómo está ocurriendo la educación empresarial. Según la investigación mundial de monitores empresariales, los jóvenes empresarios tienen 1,6 veces más probabilidades que los adultos de querer comenzar un negocio, y son particularmente activos en la tecnología, la alimentación y las bebidas, la moda y los sectores de entretenimiento. En lugar de esperar clases de emprendimiento formales o programas de MBA, estos jóvenes fundadores están accediendo a herramientas de pensamiento estratégico de inmediato.
Esta tendencia se alinea con cambios más amplios en la educación y la fuerza laboral. El Foro Económico Mundial identifica la creatividad, el pensamiento crítico y la resiliencia como las principales habilidades para 2025, la capacidad de las capacidades que el espíritu empresarial desarrolla naturalmente.
Programas como WIT brindan soporte estructurado para este viaje, pero las herramientas en sí mismas se están volviendo cada vez más accesibles. Un adolescente con acceso a Internet ahora puede acceder a recursos de planificación empresarial que anteriormente estaban disponibles solo para empresarios establecidos con presupuestos significativos.
La clave es usar estas herramientas cuidadosamente. ChatGPT puede acelerar el pensamiento y proporcionar marcos, pero no puede reemplazar el arduo trabajo de construir relaciones, crear productos y servir a los clientes. La mejor idea de negocio no es la más original, es la que resuelve un problema real para personas reales. Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar esas oportunidades, pero solo la acción puede convertirlos en empresas que importan.
Precio
ChatGPT y Gemini tienen versiones gratuitas que limitan su acceso a características y modelos. Los planes premium para ambos también comienzan en alrededor de $ 20 por mes. Las características de chatbot, como investigaciones profundas, generación de imágenes y videos, búsqueda web y más, son similares en ChatGPT y Gemini. Sin embargo, los planes de Gemini pagados también incluyen el almacenamiento en la nube de Google Drive (a partir de 2TB) y un conjunto robusto de integraciones en las aplicaciones de Google Workspace.
Los niveles de más alta gama de ChatGPT y Gemini desbloquean el aumento de los límites de uso y algunas características únicas, pero el costo mensual prohibitivo de estos planes (como $ 200 para Chatgpt Pro o $ 250 para Gemini Ai Ultra) los pone fuera del alcance de la mayoría de las personas. Las características específicas del plan Pro de ChatGPT, como el modo O1 Pro que aprovecha el poder de cálculo adicional para preguntas particularmente complicadas, no son especialmente relevantes para el consumidor promedio, por lo que no sentirá que se está perdiendo. Sin embargo, es probable que desee las características que son exclusivas del plan Ai Ultra de Gemini, como la generación de videos VEO 3.
Ganador: Géminis
Plataformas
Puede acceder a ChatGPT y Gemini en la web o a través de aplicaciones móviles (Android e iOS). ChatGPT también tiene aplicaciones de escritorio (macOS y Windows) y una extensión oficial para Google Chrome. Gemini no tiene aplicaciones de escritorio dedicadas o una extensión de Chrome, aunque se integra directamente con el navegador.
(Crédito: OpenAI/PCMAG)
Chatgpt está disponible en otros lugares, Como a través de Siri. Como se mencionó, puede acceder a Gemini en las aplicaciones de Google, como el calendario, Documento, ConducirGmail, Mapas, Mantener, FotosSábanas, y Música de YouTube. Tanto los modelos de Chatgpt como Gemini también aparecen en sitios como la perplejidad. Sin embargo, obtiene la mayor cantidad de funciones de estos chatbots en sus aplicaciones y portales web dedicados.
Las interfaces de ambos chatbots son en gran medida consistentes en todas las plataformas. Son fáciles de usar y no lo abruman con opciones y alternar. ChatGPT tiene algunas configuraciones más para jugar, como la capacidad de ajustar su personalidad, mientras que la profunda interfaz de investigación de Gemini hace un mejor uso de los bienes inmuebles de pantalla.
Ganador: empate
Modelos de IA
ChatGPT tiene dos series primarias de modelos, la serie 4 (su línea de conversación, insignia) y la Serie O (su compleja línea de razonamiento). Gemini ofrece de manera similar una serie Flash de uso general y una serie Pro para tareas más complicadas.
Los últimos modelos de Chatgpt son O3 y O4-Mini, y los últimos de Gemini son 2.5 Flash y 2.5 Pro. Fuera de la codificación o la resolución de una ecuación, pasará la mayor parte de su tiempo usando los modelos de la serie 4-Series y Flash. A continuación, puede ver cómo funcionan estos modelos en una variedad de tareas. Qué modelo es mejor depende realmente de lo que quieras hacer.
Ganador: empate
Búsqueda web
ChatGPT y Gemini pueden buscar información actualizada en la web con facilidad. Sin embargo, ChatGPT presenta mosaicos de artículos en la parte inferior de sus respuestas para una lectura adicional, tiene un excelente abastecimiento que facilita la vinculación de reclamos con evidencia, incluye imágenes en las respuestas cuando es relevante y, a menudo, proporciona más detalles en respuesta. Gemini no muestra nombres de fuente y títulos de artículos completos, e incluye mosaicos e imágenes de artículos solo cuando usa el modo AI de Google. El abastecimiento en este modo es aún menos robusto; Google relega las fuentes a los caretes que se pueden hacer clic que no resaltan las partes relevantes de su respuesta.
Como parte de sus experiencias de búsqueda en la web, ChatGPT y Gemini pueden ayudarlo a comprar. Si solicita consejos de compra, ambos presentan mosaicos haciendo clic en enlaces a los minoristas. Sin embargo, Gemini generalmente sugiere mejores productos y tiene una característica única en la que puede cargar una imagen tuya para probar digitalmente la ropa antes de comprar.
Ganador: chatgpt
Investigación profunda
ChatGPT y Gemini pueden generar informes que tienen docenas de páginas e incluyen más de 50 fuentes sobre cualquier tema. La mayor diferencia entre los dos se reduce al abastecimiento. Gemini a menudo cita más fuentes que CHATGPT, pero maneja el abastecimiento en informes de investigación profunda de la misma manera que lo hace en la búsqueda en modo AI, lo que significa caretas que se puede hacer clic sin destacados en el texto. Debido a que es más difícil conectar las afirmaciones en los informes de Géminis a fuentes reales, es más difícil creerles. El abastecimiento claro de ChatGPT con destacados en el texto es más fácil de confiar. Sin embargo, Gemini tiene algunas características de calidad de vida en ChatGPT, como la capacidad de exportar informes formateados correctamente a Google Docs con un solo clic. Su tono también es diferente. Los informes de ChatGPT se leen como publicaciones de foro elaboradas, mientras que los informes de Gemini se leen como documentos académicos.
Ganador: chatgpt
Generación de imágenes
La generación de imágenes de ChatGPT impresiona independientemente de lo que solicite, incluso las indicaciones complejas para paneles o diagramas cómicos. No es perfecto, pero los errores y la distorsión son mínimos. Gemini genera imágenes visualmente atractivas más rápido que ChatGPT, pero rutinariamente incluyen errores y distorsión notables. Con indicaciones complicadas, especialmente diagramas, Gemini produjo resultados sin sentido en las pruebas.
Arriba, puede ver cómo ChatGPT (primera diapositiva) y Géminis (segunda diapositiva) les fue con el siguiente mensaje: “Genere una imagen de un estudio de moda con una decoración simple y rústica que contrasta con el espacio más agradable. Incluya un sofá marrón y paredes de ladrillo”. La imagen de ChatGPT limita los problemas al detalle fino en las hojas de sus plantas y texto en su libro, mientras que la imagen de Gemini muestra problemas más notables en su tubo de cordón y lámpara.
Ganador: chatgpt
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Generación de videos
La generación de videos de Gemini es la mejor de su clase, especialmente porque ChatGPT no puede igualar su capacidad para producir audio acompañante. Actualmente, Google bloquea el último modelo de generación de videos de Gemini, VEO 3, detrás del costoso plan AI Ultra, pero obtienes más videos realistas que con ChatGPT. Gemini también tiene otras características que ChatGPT no, como la herramienta Flow Filmmaker, que le permite extender los clips generados y el animador AI Whisk, que le permite animar imágenes fijas. Sin embargo, tenga en cuenta que incluso con VEO 3, aún necesita generar videos varias veces para obtener un gran resultado.
En el ejemplo anterior, solicité a ChatGPT y Gemini a mostrarme un solucionador de cubos de Rubik Rubik que resuelva un cubo. La persona en el video de Géminis se ve muy bien, y el audio acompañante es competente. Al final, hay una buena atención al detalle con el marco que se desplaza, simulando la detención de una grabación de selfies. Mientras tanto, Chatgpt luchó con su cubo, distorsionándolo en gran medida.
Ganador: Géminis
Procesamiento de archivos
Comprender los archivos es una fortaleza de ChatGPT y Gemini. Ya sea que desee que respondan preguntas sobre un manual, editen un currículum o le informen algo sobre una imagen, ninguno decepciona. Sin embargo, ChatGPT tiene la ventaja sobre Gemini, ya que ofrece un reconocimiento de imagen ligeramente mejor y respuestas más detalladas cuando pregunta sobre los archivos cargados. Ambos chatbots todavía a veces inventan citas de documentos proporcionados o malinterpretan las imágenes, así que asegúrese de verificar sus resultados.
Ganador: chatgpt
Escritura creativa
Chatgpt y Gemini pueden generar poemas, obras, historias y más competentes. CHATGPT, sin embargo, se destaca entre los dos debido a cuán únicas son sus respuestas y qué tan bien responde a las indicaciones. Las respuestas de Gemini pueden sentirse repetitivas si no calibra cuidadosamente sus solicitudes, y no siempre sigue todas las instrucciones a la carta.
En el ejemplo anterior, solicité ChatGPT (primera diapositiva) y Gemini (segunda diapositiva) con lo siguiente: “Sin hacer referencia a nada en su memoria o respuestas anteriores, quiero que me escriba un poema de verso gratuito. Preste atención especial a la capitalización, enjambment, ruptura de línea y puntuación. Dado que es un verso libre, no quiero un medidor familiar o un esquema de retiro de la rima, pero quiero que tenga un estilo de coohes. ChatGPT logró entregar lo que pedí en el aviso, y eso era distinto de las generaciones anteriores. Gemini tuvo problemas para generar un poema que incorporó cualquier cosa más allá de las comas y los períodos, y su poema anterior se lee de manera muy similar a un poema que generó antes.
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Ganador: chatgpt
Razonamiento complejo
Los modelos de razonamiento complejos de Chatgpt y Gemini pueden manejar preguntas de informática, matemáticas y física con facilidad, así como mostrar de manera competente su trabajo. En las pruebas, ChatGPT dio respuestas correctas un poco más a menudo que Gemini, pero su rendimiento es bastante similar. Ambos chatbots pueden y le darán respuestas incorrectas, por lo que verificar su trabajo aún es vital si está haciendo algo importante o tratando de aprender un concepto.
Ganador: chatgpt
Integración
ChatGPT no tiene integraciones significativas, mientras que las integraciones de Gemini son una característica definitoria. Ya sea que desee obtener ayuda para editar un ensayo en Google Docs, comparta una pestaña Chrome para hacer una pregunta, pruebe una nueva lista de reproducción de música de YouTube personalizada para su gusto o desbloquee ideas personales en Gmail, Gemini puede hacer todo y mucho más. Es difícil subestimar cuán integrales y poderosas son realmente las integraciones de Géminis.
Ganador: Géminis
Asistentes de IA
ChatGPT tiene GPT personalizados, y Gemini tiene gemas. Ambos son asistentes de IA personalizables. Tampoco es una gran actualización sobre hablar directamente con los chatbots, pero los GPT personalizados de terceros agregan una nueva funcionalidad, como el fácil acceso a Canva para editar imágenes generadas. Mientras tanto, terceros no pueden crear gemas, y no puedes compartirlas. Puede permitir que los GPT personalizados accedan a la información externa o tomen acciones externas, pero las GEM no tienen una funcionalidad similar.
Ganador: chatgpt
Contexto Windows y límites de uso
La ventana de contexto de ChatGPT sube a 128,000 tokens en sus planes de nivel superior, y todos los planes tienen límites de uso dinámicos basados en la carga del servidor. Géminis, por otro lado, tiene una ventana de contexto de 1,000,000 token. Google no está demasiado claro en los límites de uso exactos para Gemini, pero también son dinámicos dependiendo de la carga del servidor. Anecdóticamente, no pude alcanzar los límites de uso usando los planes pagados de Chatgpt o Gemini, pero es mucho más fácil hacerlo con los planes gratuitos.
Ganador: Géminis
Privacidad
La privacidad en Chatgpt y Gemini es una bolsa mixta. Ambos recopilan cantidades significativas de datos, incluidos todos sus chats, y usan esos datos para capacitar a sus modelos de IA de forma predeterminada. Sin embargo, ambos le dan la opción de apagar el entrenamiento. Google al menos no recopila y usa datos de Gemini para fines de capacitación en aplicaciones de espacio de trabajo, como Gmail, de forma predeterminada. ChatGPT y Gemini también prometen no vender sus datos o usarlos para la orientación de anuncios, pero Google y OpenAI tienen historias sórdidas cuando se trata de hacks, filtraciones y diversos fechorías digitales, por lo que recomiendo no compartir nada demasiado sensible.
Ganador: empate
El otoño pasado, mi artista madre y yo fuimos invitados a dar una presentación en el Festival de Ciencias de Cambridge sobre la intersección de la IA y el arte. Fue una oportunidad emocionante. Pero tampoco había hecho un taller práctico en persona como este antes. Necesitaba a alguien, o algo, para ayudarme a hablar de mis ideas.
Eso resultó ser la función de voz avanzada de Chatgpt. Esta característica salió en el verano de 2024, pero a menudo no es el primer caso de uso que viene a la mente.
Como creador de tiempo completo de más de 10 años, estoy constantemente examinando nuevas herramientas para ver cuáles son realmente útiles, en comparación con las características son solo más aire caliente. Y con lo rápido que ChatGPT ha estado lanzando nuevas características y actualizaciones, OpenAi me ha mantenido ocupado. También me ha hecho darme cuenta de que muchas personas que usan chatgpt no son conscientes de todas las diferentes cosas que el chatbot puede hacer actualmente.
(Divulgación: Ziff Davis, la empresa matriz de CNET, en abril presentó una demanda contra OpenAi, alegando que infringió los derechos de autor de Ziff Davis en la capacitación y la operación de sus sistemas de IA).
Conozca a los creadores de la industria, colaboradores y líderes de pensamiento emergentes que se han combinado con el galardonado equipo editorial de CNET para proporcionarle contenido único desde diferentes perspectivas.
La diferencia entre los modos de voz estándar y avanzados de Chatgpt
La principal diferencia entre la voz estándar de ChatGPT y la voz avanzada es que la voz estándar utiliza motores de texto a voz, mientras que Advanced Voice usa un modelo unificado.
En el modo estándar, el IA crea su respuesta en el texto primero y luego una herramienta de voz separada lee el texto en voz alta. Si bien la voz puede sonar decente, puede sentirse antinatural y a menudo retrasada. Un modelo unificado como Advanced Voice no separa la escritura y el habla. Según el sitio web de OpenAI, el modelo multimodal del modo de voz avanzado (GPT-4O) funciona más como un humano y ajusta su tono en un flujo suave.
En la interfaz de voz de la aplicación móvil de chatgpt, el modo estándar está representado por un círculo negro en el centro de la pantalla de conversación; Para modo avanzado, es un orbe azul. El modo avanzado es una característica pagada, pero los usuarios en el plan gratuito de ChatGPT pueden obtener un uso limitado de TI cada día.
El orbe azul está escuchando.
¿Para qué podría usar una herramienta como la voz avanzada de chatgpt? Aquí hay dos formas en que lo estoy incorporando a mi vida cotidiana.
Deja que AI actúe como un tablero de resonancia
Estoy entusiasmado por usar la voz avanzada como un socio de pensamiento estratégico para ayudarme a trabajar en problemas importantes y desafiantes.
Una limitación de ChatGPT es que sus datos de capacitación base solo suben a cierto mes y año. Si bien se basa en una amplia gama de libros, artículos y contenido web, puede carecer de conocimiento actualizado o información sobre temas de nicho y altamente especializados. Esto cambia cuando ciertas características están habilitadas, y puede habilitar estas funciones mientras usa una voz avanzada.
Mis características de solicitud de chatgpt favoritas son:
- Buscar. Alterne esta función para que ChatGPT explique Internet y acceda a la información en línea.
- Investigación profunda. Haga que ChatGPT busque en la web y devuelva ideas más detalladas. (Me parece útil al explorar temas menos convencionales).
- Subir. Compartir archivos, informes de proyectos u otros documentos desde su dispositivo o almacenamiento en la nube. (Haga clic en el icono “+” para acceder a esto).
Para acceder a una de estas características en una computadora, haga clic en la función apropiada para habilitarla, luego haga clic en el botón de voz a la derecha.
En el escritorio, las características especiales se pueden alternar antes de enviar un mensaje.
Para habilitar las funciones de ChatGPT en dispositivos móviles utilizando una voz avanzada:
- Toque el icono del control deslizante.
- Elija la función que desea habilitar. (Sabrá que está habilitado porque su icono aparecerá debajo de la burbuja rápida).
- Toque el botón de voz avanzado.
- Permita que la voz avanzada responda.
- Salga de la ventana de voz una vez que la respuesta esté completa para ver la respuesta por escrito.
Cualquier fuente web utilizada para informar la respuesta aparecerá en el panel de control.
Las características indicadas se pueden activar en el móvil antes de usar la voz avanzada. Si realiza una búsqueda en la web o una investigación profunda, CHATGPT incluirá algunas de sus fuentes.
De vuelta al festival que mencioné al principio. Xiang Li es mi madre y la artista detrás de una colección masiva de emperatriz chinas pintadas de seda con acuarelas de piedras preciosas. Cuando usé la voz avanzada de ChatGPT y pregunté qué sabía sobre Xiang Li Art, rápidamente hizo referencia a la información que solo habíamos actualizado recientemente.
Desde la exploración artística interactiva de IA hasta demostraciones de IA en vivo, panel de discusión y actividades de participación juvenil, pudimos implementar varias ideas prácticas durante nuestro evento en vivo en Cambridge, y fueron muy bien recibidos.
Puede ser muy específico con sus preguntas y puede hacer que los seguimientos sean aún más profundos. A menudo me gusta tratar la voz avanzada como un amigo o un compañero de escucha en lugar de un motor de búsqueda mientras trabajo a través de ideas.
Traducción más matizada
Gracias a la voz avanzada, cuando mi pareja (que habla principalmente inglés) se comunica con mi madre (que solo habla chino mandarín), las traducciones se sienten más naturales.
La voz avanzada de Chatgpt puede hablar más de 50 idiomas. Este modelo se siente mucho más natural, como puede pensar, hablar, detener y reaccionar. Este puede ser un experimento un poco complicado si está utilizando una voz avanzada para este propósito por primera vez. Mi aviso generalmente es algo como esto:
“Hola chatgpt, tengo dos altavoces en la habitación: Adam y mi madre Xiang. Adam habla inglés, y Xiang habla mandarín chino. Quiero que actúes como traductor entre ellos. Después de que Adam ha terminado de hablar, traducirlo al chino mandarín para mamá, y viceversa”.
El único problema que experimentamos a veces es el momento. Chatgpt puede saltar un poco temprano mientras alguien todavía está hablando. Para mejorar esto, le dijimos a ChatGPT que escuchara la palabra “ir” antes de proporcionar la traducción. Encuentro que este tipo de ajuste fino puede ser útil porque nuestros patrones de habla y la entonación difieren de persona a persona, lo que hace que sea difícil para ChatGPT descifrar cómo reaccionar.
Después de usar la función regularmente, noto que está recogiendo contexto en situaciones más complejas. Puede recordar información en conversaciones más largas, comprender los matices sutiles y responder a mis emociones con mayor precisión. Espero que la voz avanzada se vuelva más inteligente e intuitiva con el tiempo.
Empiece a explorar la voz avanzada de chatgpt para usted
Advanced Voice puede responder una amplia gama de preguntas, por lo que es una herramienta versátil para la creatividad, la creación de contenido, la resolución de problemas e incluso la asociación estratégica. Actualmente, Advanced Voice está disponible para todos los usuarios de ChatGPT; Los usuarios gratuitos reciben un límite diario en el uso avanzado de voz, mientras que el límite es mucho más alto para los usuarios de Plus, Pro y Team.
Mira mi demostración de voz avanzada en tiempo real aquí en mi canal de YouTube. Y si tiene alguna pregunta o idea sobre cómo crecer con una voz avanzada, conéctese conmigo en YouTube y LinkedIn para saludar.
Las opiniones expresadas por los contribuyentes de CNET Perspectives son propias.
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