A lo largo de la semana, la batalla entre los titanes del código cerrado y los del código abierto se intensificó, todo en nombre de “Construyámoslo juntos” y "Hacer modelos más accesiblesOpenAI lanzó GPT-4o mini el 18 de julio, Meta lanzó Llama 3.1 405B el 23 de julio y Mistrial lanzó el modelo large2 el 24 de julio.

Al parecer, todo el mundo está tratando de atraer la atención de los desarrolladores y de crear aplicaciones que utilicen sus modelos. Dejando a un lado los motivos, ¿cuáles son las diferencias clave entre estos modelos?

Este artículo ofrece un análisis de los tres modelos y sugerencias en términos del caso de uso principal, así como una mirada hacia Oriente con una predicción de lo que podría estar en el horizonte para la escena LLM china.

GPT4o mini: el modelo de IA más eficiente de OpenAI hasta la fecha

1. Diseñado para baja latencia y alto rendimiento, lo que permite aplicaciones en tiempo real como chatbots de atención al cliente y documentación automatizada.
2. Tamaño del modelo: si bien no se especifica el número exacto de parámetros, se describe como un “modelo pequeño” en comparación con versiones más grandes como GPT-4.
3. Modalidades: Actualmente admite entradas de texto y visión, con planes de admitir audio y video en el futuro.
4. Características de seguridad: Medidas de seguridad integradas para resistir jailbreaks, bloquear inyecciones de mensajes y evitar extracciones de mensajes del sistema.
5. Precios: $0,15 por millón de tokens de entrada y $0,60 por millón de tokens de salida

LLama 3.1 405B: el modelo de IA más grande de Meta hasta la fecha 

1. Se entrenó con más de 15 billones de tokens utilizando 16.000 GPU Nvidia H100.
2. El modelo admite ocho idiomas: inglés, alemán, francés, italiano, portugués, hindi, español y tailandés.
3. Habilidades mejoradas de razonamiento y resolución de problemas
4. Resumen de textos extensos y habilidades de conversación avanzadas
5. Aspectos destacados de Meta “Los desarrolladores pueden ejecutar inferencias en Llama 3.1 405B en su propia infraestructura aproximadamente 50% el costo de utilizar modelos cerrados como GPT-4o, tanto para tareas de inferencia de cara al usuario como fuera de línea” en su anuncio de ayer. 

Mistral Large 2 123B: el último modelo de inteligencia artificial de Mistral (una startup francesa) 

1. Diseñado para inferencia de un solo nodo con aplicaciones de contexto largo en mente, lo que lo hace altamente eficiente y capaz de alto rendimiento.
2. Conocido por su sólido desempeño en generación de código y razonamiento matemático y por su soporte para más de 80 lenguajes de codificación. 
3. Razonamiento y conocimiento avanzados
4. Alucinaciones reducidas ya que está entrenado para reconocer cuando le falta información suficiente
5. Gratuito para investigación y uso no comercial.

Característica/modelo	GPT-4o Mini	Llama 3.1 405B	Mistral Grande 2
Parámetros	No especificado	405 mil millones	123 mil millones
Ventana de contexto	128.000 tokens	128.000 tokens	128.000 tokens
Idiomas soportados	50+	Ocho	Docenas
Lenguajes de codificación admitidos	No especificado	No especificado	80+
Puntuación de comprensión y razonamiento del lenguaje (MMLU)	82%	88.6%	84%
Aspectos destacados del rendimiento	Rentable y personalizable	Razonamiento, codificación, uso de herramientas.	Generación de código, matemáticas
Uso comercial	Disponible con precio	Requiere licencia para grandes empresas	Requiere licencia paga
Despliegue	Eficiente, personalizable	Requiere múltiples GPU	Inferencia de un solo nodo

Tabla comparativa de GPT-4o Mini vs. Llama 3.1 405B vs. Mistral Large 2  

¿Y cuál es el problema? El caso práctico número uno de uso de los tres modelos.

Mini GPT-4o: Ideal para empresas que buscan soluciones de IA personalizables y rentables para aplicaciones específicas de tareas específicas. El principal caso de uso son los chatbots de borde y la atención al cliente.

La baja latencia y la rentabilidad de GPT-4o Mini lo hacen ideal para desarrollar chatbots de soporte al cliente en tiempo real, especialmente en el lado periférico, por ejemplo, un teléfono inteligente. Su sólida comprensión de idiomas y sus capacidades de generación pueden brindar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los clientes en varios idiomas.

Llama 3.1 405B: Llama 3.1 405B está integrado en los productos de Meta y es adecuado para tareas avanzadas de razonamiento, codificación y multilingües. Su gran cantidad de parámetros y ventana de contexto lo hacen potente pero consume muchos recursos. El principal caso de uso es la generación de datos sintéticos.

Llama 3.1 405B se destaca por generar datos sintéticos de alta calidad, lo que resulta particularmente valioso para entrenar y ajustar otros modelos de IA. Esta capacidad es especialmente útil en sectores como la atención médica, las finanzas y el comercio minorista, donde el acceso a datos del mundo real puede ser limitado debido a los requisitos de privacidad y cumplimiento normativo. El gran tamaño del modelo y su extenso entrenamiento le permiten reconocer patrones complejos y generar conjuntos de datos realistas y diversos, preservando al mismo tiempo la privacidad.

Mistral Grande2: Ideal para aplicaciones que requieren una gran capacidad de generación de código y razonamiento matemático. Su compatibilidad con docenas de lenguajes y diseño de inferencia de un solo nodo lo hacen adecuado para investigación y usos no comerciales, con potencial para aplicaciones comerciales a través de una licencia paga. El principal caso de uso es la generación y depuración de código avanzado.

Acelerar el desarrollo de aplicaciones, como la creación rápida de prototipos (p. ej., generar esqueletos de código), la migración y refactorización de código (p. ej., ayudar a traducir código entre distintos lenguajes de programación). Asistencia para la depuración: proporciona asistencia interactiva para la depuración, lo que ayuda a los desarrolladores a comprender y resolver problemas de forma más eficiente.

Conclusión 

Cada modelo tiene sus puntos fuertes:

• Mistral Grande 2: Se destaca en la generación de código y razonamiento matemático con foco en la eficiencia y alto rendimiento.
• Llama 3.1 405B: Ofrece sólidas capacidades de razonamiento y codificación con amplio soporte de lenguaje, ideal para tareas complejas.
• Mini GPT-4o: Proporciona una solución rentable y personalizable adecuada para empresas con necesidades específicas.

Una mirada al Este 

Mientras esta batalla de LLM de Titanes se intensifica, los dragones y tigres de LLM del este seguramente no estarán durmiendo. Los gustos de Bytedance, Inteligencia artificial Zhipu, Baichun, y Disparo a la luna Todos están trabajando día y noche para impulsar el lanzamiento de sus modelos. Baichuan acaba de anunciar el cierre de su aumento de serie A de $700M para acelerar el desarrollo de su modelo. Una empresa china de modelos muy misteriosa y sigilosa, Búsqueda profunda, lanzó el Modo DeepSeek-V2l, un modelo de código abierto 236B MoE, en mayo, que proporciona una rendimiento competitivo a GTP-4o turbo cuando se trata de matemáticas y generación de código.   

Por lo tanto, mi predicción es que habrá un modelo de rendimiento similar, que se comparará con Llama 3.1 405B, lanzado por una empresa LLM china en los próximos tres meses. Y si el nombre de la carrera es por la atención de los desarrolladores y las aplicaciones que se ejecutan en estos modelos, considerando que China tiene el mayor número de desarrolladores de software del mundo (casi 7 millones de personas), todavía está por verse cómo evolucionará esta competencia en medio de la división del ecosistema de IA global. 

Una pelea a tres bandas actualizada: GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2 (octubre de 2024)

Como continuación de esta serie comparativa, volvemos a analizar ahora en el cuarto trimestre de 2024 las versiones más nuevas de estos tres modelos potentes, cada uno de los cuales amplía los límites de las aplicaciones de IA: La visión GPT4o de OpenAI, La visión de la llama 3.2 de Meta, y Mistral Grande 2Estos modelos están preparados para revolucionar la forma en que las industrias manejan texto, imágenes, video, audio e incluso la generación de código, y cada uno de ellos se destaca en su propio nicho.

A medida que el espacio de la IA se vuelve cada vez más competitivo, el debate entre los todoterrenos multimodales y las herramientas especializadas es más importante que nunca. ¿Las empresas deberían centrarse en un modelo versátil como GPT-4o, capaz de gestionar una amplia gama de entradas, o en uno especializado como Llama 3.2, diseñado para la precisión en tareas específicas? ¿Y dónde encaja en la ecuación Mistral Large 2, un modelo con sólidas capacidades de generación de código? En este artículo, exploramos las distintas fortalezas, casos de uso y aplicaciones prácticas de cada modelo para ayudarlo a decidir cuál se adapta mejor a sus necesidades.

Visión de GPT4o

Visión de GPT4o es el último modelo multimodal de OpenAI, diseñado para sobresalir en tareas que implican un razonamiento complejo de varios pasos. Este modelo puede procesar no solo texto e imágenes, sino también entradas de audio y video, lo que lo convierte en el modelo de IA más versátil disponible en la actualidad. Con su gran ventana de contexto de 128.000 tokens y una capacidad de salida de hasta 16.384 tokens, GPT4o Vision puede manejar conversaciones extensas, análisis de datos detallados y tareas de razonamiento en profundidad.

Para las empresas que necesitan una solución integral capaz de gestionar distintos tipos de datos en una variedad de tareas, GPT4o Vision es la opción más clara. Sin embargo, esta versatilidad tiene un precio elevado, ya que la estructura de precios puede aumentar rápidamente en el caso de implementaciones a gran escala. A pesar de ello, la solidez de GPT4o Vision en campos como la atención sanitaria, la navegación autónoma de vehículos y la creación de contenidos la convierten en una inversión valiosa para las empresas que quieren superar los límites de la tecnología de IA.

Casos de uso:

1. Diagnóstico e imágenes médicas:GPT-4o Vision analiza datos médicos complejos mediante la integración de texto, imágenes y audio. Por ejemplo, en los hospitales, puede procesar imágenes médicas junto con las notas del paciente para ayudar en el diagnóstico, acelerando la identificación de anomalías en las tomografías computarizadas o las resonancias magnéticas. Sus capacidades multimodales permiten una interpretación integral de los registros del paciente, lo que mejora la precisión del diagnóstico.

2. Navegación autónoma para vehículos:En los vehículos autónomos, GPT-4o Vision puede procesar señales de vídeo, datos de sensores e incluso entradas de audio para ayudar a tomar decisiones en tiempo real sobre navegación y seguridad. Al integrar el vídeo de las cámaras de a bordo con los datos de los sensores, garantiza que el vehículo pueda detectar obstáculos, condiciones de la carretera y otras variables mientras está en la carretera.

3. Creación de contenido:GPT-4o Vision también es una herramienta poderosa para industrias como los medios, donde puede generar subtítulos para videos, escribir guiones basados en datos visuales y crear contenido interactivo que fusiona imágenes, texto e incluso audio, perfecto para aplicaciones como informes de noticias y marketing digital.

Llama 3.2 Visión

Llama 3.2 VisiónEl último modelo de Meta está diseñado para ser una herramienta especializada y altamente eficiente para manejar entradas de texto e imágenes. Si bien la fortaleza de GPT4o Vision radica en su versatilidad multimodal, Llama 3.2 Vision está más enfocada y se destaca en tareas que requieren precisión y eficiencia en el procesamiento de datos visuales. Con 90 mil millones de parámetros y una ventana de contexto de 128 000 tokens, este modelo está diseñado para industrias como finanzas, logística y tecnología legal, donde el análisis de documentos y el procesamiento de imágenes son fundamentales.

En particular, Llama 3.2 Visión es ideal para empresas que manejan grandes volúmenes de datos visuales y textuales, como informes financieros, documentos legales y gráficos logísticos. Su capacidad para interpretar imágenes estáticas y documentos estructurados a un costo menor que GPT4o lo convierte en una opción más económica para empresas que no requieren las capacidades multimodales de su contraparte OpenAI.

Casos de uso:

1. Análisis de informes financierosLlama 3.2 Vision es ideal para sectores como el financiero, donde es necesario procesar grandes cantidades de datos estáticos, gráficos y tablas. Un analista financiero podría utilizar Llama 3.2 para interpretar automáticamente informes financieros trimestrales, leer balances y visualizar tendencias clave como el crecimiento de los ingresos y la asignación de gastos. Su precisión en el análisis de gráficos le permite generar información de forma más rápida y precisa que con una revisión manual.

2. Interpretación de documentos legales:Para los bufetes de abogados, Llama 3.2 Vision puede analizar contratos y documentos legales, señalando cláusulas críticas, riesgos de cumplimiento o áreas que requieren mayor atención. Su capacidad para comprender la estructura de los documentos legales y analizar los datos visuales que los acompañan, como gráficos o tablas en los informes, mejora la productividad de los bufetes de abogados que manejan grandes volúmenes de contratos y expedientes.

3. Gestión de la cadena de suministro y logística:En sectores como la logística, donde la eficiencia es clave, Llama 3.2 Vision puede procesar informes de almacén, gráficos de inventario y registros de envío para brindar información en tiempo real. Su interpretación visual de datos permite a los gerentes de logística optimizar rutas, minimizar costos y garantizar que las cadenas de suministro funcionen sin problemas al detectar cuellos de botella en los datos.

Mistral Grande 2

Mistral Grande 2 Puede que no sea tan ampliamente reconocido como GPT4o o Llama 3.2, pero rápidamente se ha ganado un nombre en la comunidad de IA, especialmente entre los desarrolladores e investigadores. Este modelo se especializa en Generación de código y razonamiento matemático., lo que lo hace particularmente útil para industrias que dependen de la programación y tareas computacionales complejas. Con soporte para más de 80 lenguajes de codificación y su capacidad para funcionar de manera eficiente en un solo nodo, Mistral Large 2 es una solución rentable para desarrolladores que necesitan un modelo de IA que se destaque en la generación de código, la depuración y otras aplicaciones de contexto largo.

Su disponibilidad gratuita para investigación y uso no comercial también lo convierte en una opción atractiva para proyectos académicos y de menor escala. Sin embargo, para las empresas que buscan implementarlo comercialmente, se requiere una licencia paga.

Casos de uso:

1. Prototipado rápido y generación de esqueletos de código:Mistral Large 2 es muy eficiente en la generación de código desde cero, lo que lo convierte en la herramienta perfecta para los desarrolladores que trabajan en la creación rápida de prototipos. Ya sea que una startup esté desarrollando una nueva aplicación o una empresa tecnológica esté probando diferentes enfoques de software, Mistral puede generar rápidamente esqueletos de código que se pueden convertir en aplicaciones funcionales.

2. Refactorización y migración de código:Para las empresas que están en transición de un lenguaje de programación a otro, Mistral Large 2 ofrece un soporte valioso al refactorizar automáticamente el código o traducirlo entre lenguajes. Por ejemplo, si una empresa está migrando sistemas heredados escritos en C++ a un lenguaje más moderno como Python, Mistral puede ayudar a garantizar que la migración se realice sin problemas y sin introducir errores.

3. Asistencia de depuración:Los desarrolladores también pueden utilizar Mistral Large 2 para depurar bases de código complejas. El modelo puede analizar el código, identificar posibles errores o problemas e incluso sugerir soluciones. Esto ayuda a los desarrolladores a ahorrar tiempo al automatizar parte del proceso de resolución de problemas, lo que genera ciclos de desarrollo más rápidos.

Tabla comparativa: características principales de GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2

Casos de uso del mundo real: ¿Qué modelo se adapta a sus necesidades?

• Visión de GPT4o:Ideal para empresas que necesitan procesar diversos formatos de datos (texto, imágenes, audio, video) de manera simultánea. Para tareas complejas y de alto riesgo, como imágenes médicas, conducción autónoma o procesamiento de video en tiempo real, GPT-4o Vision ofrece versatilidad y rendimiento incomparables.
• Llama 3.2 Visión:Una opción económica para empresas que se centran en el análisis estático de imágenes y texto. Si su empresa se dedica a la interpretación de documentos, informes financieros o análisis de gráficos, la precisión y la rentabilidad de Llama 3.2 Vision lo convierten en la opción perfecta.
• Mistral Grande 2:Ideal para desarrolladores e investigadores que buscan capacidades sólidas de generación de código y razonamiento matemático. Su compatibilidad con más de 80 lenguajes de programación y su licencia de investigación gratuita lo convierten en una gran herramienta para instituciones académicas, empresas emergentes y desarrolladores que trabajan en proyectos de software.

Conclusión: Cómo elegir el modelo adecuado para su negocio

En la batalla de Visión de GPT4o, Llama 3.2 Visión, y Mistral Grande 2No hay un ganador claro, solo el mejor modelo para su caso de uso específico. Si necesita una solución versátil y completa, Visión de GPT4o es la navaja suiza de la IA, capaz de gestionar una amplia gama de tareas. Para empresas centradas en el análisis de documentos e imágenes a un menor coste, Llama 3.2 Visión es un fuerte contendiente. Finalmente, Mistral Grande 2 Se destaca en la generación de código y el razonamiento matemático, lo que lo convierte en el modelo preferido por desarrolladores e investigadores.

De cara al futuro, la competencia entre estos modelos (y los nuevos participantes de la escena de la IA en China) no hará más que intensificarse. Con empresas como Bytedance y Zhipu AI que están ampliando los límites, podemos esperar que surjan modelos aún más especializados. La pregunta es: ¿quién acabará captando la atención del mercado en este espacio en rápida evolución?

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