Tencent aseguró que su nuevo modelo de IA,Hunyuan Turbo S,es más rápido que el de DeepSeek al responder,y costó una séptima parte.

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La empresa tecnológica china Tencent liberó un nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA) que,afirma,puede responder a las consultas más rápido que el R1 de DeepSeek,en una última señal de que el éxito nacional e internacional de la empresa emergente está presionando a sus competidores en China.

Se trata de Hunyuan Turbo S,que es capaz de responder a las consultas en apenas un segundo. Esto hace una gran diferencia frente a sus competidores,como DeepSeek R1 y otros modelos lanzados recientemente,pues estos tardan un poco más en responder, de acuerdo con Tencent.

Cuando Hunyuan Turbo S se probó en campos como el conocimiento,las matemáticas y el razonamiento,las capacidades de Turbo S igualaron a las de DeepSeek-V3 y a ChatGPT de OpenAI en descargas en las tiendas de aplicaciones.

“Supera a GPT-4o-0806,DeepSeek-V3 y modelos de código abierto en matemáticas,razonamiento y alineación,es competitivo en conocimiento,incluido MMLU-Pro”,dijo Tencent a través de X.

El lanzamiento de DeepSeek ha hecho que otros gigantes tecnológicos reaccionen y presenten sus modelos en oleadas.

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Apenas unos días después de que DeepSeek-R1 sacudió el orden tecnológico mundial y provocó una venta masiva de acciones de IA fuera de China,el gigante del comercio electrónico Alibaba lanzó el modelo Qwen 2.5-Max,el cual,afirmó,supera a DeepSeek-V3 en todos los aspectos.

Tencent insistió en que los costos de uso del nuevo Turbo S eran varias veces inferiores a los de sus versiones anteriores,lo que pone de manifiesto que la estrategia de código abierto y precios bajos de DeepSeek ha obligado a otras empresas chinas líderes en IA a cobrar menos a los usuarios.

“Además funciona con 1/7 (una séptima parte) del costo de inferencia en comparación con nuestro modelo Turbo anterior”,insistió Tencent.

La compañía china señaló que su sistema de IA mejora en temas como la evaluación basada en reglas y verificación de consistencia; retroalimentación mediante un entorno de prueba de código para mayor precisión en STEM,así como en recompensas generativas que mejoran preguntas y respuestas y su creatividad,reduciendo el “engaño de recompensas”.