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Estados Unidos va a la cabeza en inteligencia artificial gracias a que todas sus grandes compañías están invirtiendo miles de millones de dólares en su desarrollo. El principal exponente es OpenAI, la empresa cofundada por Sam Altman y Elon Musk (entre otras personas), responsable de ChatGPT, el bot conversacional más popular del mundo. OpenAI reveló hace unas semanas que su chatbot contaba con más de 700 millones de usuarios activos al mes. Algunos expertos creen que esa cifra alcanzó los mil millones antes de que acabe 2025.
Microsoft, Amazon, Meta y Google también están participando en esta carrera de larga distancia. Mientras que algunas se centran más en modelos de IA, otras apuestan por crear infraestructura en la nube, lo que se traduce en grandes centros de procesamiento de datos. Y luego está Mark Zuckerberg, empeñado en la creación de un laboratorio para alcanzar la «superinteligencia»; una tecnología que superará a cualquier ser humano.
A pesar de los grandes avances de todas ellas, no deben confiarse. Estados Unidos no es el único lugar del mundo en el que se está investigando la inteligencia artificial. China, la segunda potencia del planeta, también quiere su trozo del pastel. Y cuanto más grande, mejor. DeepSeek, uno de los principales exponentes del país asiática, ha creado un modelo autocorrectivo que supera las pruebas matemáticas más difíciles.
DeepSeekMath-V2 resolvió cinco de seis problemas de la OMI 2025
Foto: iStock
El laboratorio de inteligencia artificial chino DeepSeek dio un golpe en la mesa a principios de 2025 con el lanzamiento de su modelo R1, el cual ofrecía un rendimiento similar a ChatGPT de OpenAI, pero habiendo costado su entrenamiento muchísimo menos dinero: alrededor de seis millones de dólares. Para que nos hagamos una idea, el modelo GPT-4 de la compañía liderada por Sam Altman, lanzado a finales de 2023, se rumorea que tuvo un coste de entrenamiento superior a 100 millones de dólares.
DeepSeek no ha parado de mejorar sus modelos y de lanzar otros nuevos, capaces de competir contra los gigantes del sector. Su última creación es DeepSeekMath-V2, un modelo de inteligencia artificial diseñado para razonamiento matemático de alta precisión y generación de pruebas formales. Al ser de código abierto, los usuarios pueden descargarlo y usarlo libremente en sus propios proyectos. Una filosofía totalmente contraria a la de las grandes compañías estadounidenses.
DeepSeekMath-V2 logró obtener 118 de 120 puntos en las preguntas de la Competencia Matemática William Lowell Putnam de 2024, una de las competiciones matemáticas universitarias más prestigiosas de Estados Unidos y Canadá. En ella se evalúa, tanto a nivel individual como grupal, el talento en áreas como álgebra, cálculo y teoría de números. Es conocida por su extrema dificultad, solo apta para las mentes matemáticas más brillantes.
Con su resultado, DeepSeekMath-V2 ha superado la puntuación máxima obtenida por un humano (90 puntos). Además, el modelo también obtuvo el mismo rendimiento que los ganadores de medallas de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OIM, por sus siglas en inglés) de 2025, y la Olimpiada de Matemáticas de China de 2024.
Kevin Buzzard, matemático del Imperial College de Londres, asegura que “hemos llegado a un punto en el que la IA es tan buena en matemáticas como un estudiante universitario inteligente. Es muy emocionante”. DeepSeekMath-V2 no es el único modelo de IA que destaca en matemáticas. El pasado febrero, AlphaGeometry2, creado por Google DeepMind en Londres, también obtuvo una puntuación de oro en la OMI, hazaña repetida también en julio por Gemini Deep Think de Google.
DeepSeekMath-V2 se diferencia de otros modelos de IA especializados en la resolución de problemas matemáticos en implementar por primera vez el razonamiento matemático autoverificable. Incorpora un verificador entrenado para evaluar demostraciones matemáticas, identificar errores lógicos y asignar puntuaciones según su rigor. Este sistema de metaverificación comprueba la precisión de las críticas del verificador, reduciendo así la probabilidad de alucinaciones. En otras palabras: mejora considerablemente su fiabilidad.
El modelo está diseñado de tal manera que crea un bucle de retroalimentación: el verificador mejora el generador y, a medida que el generador produce pruebas más desafiantes, estas se convierten en nuevos datos de entrenamiento para fortalecer al verificador.
Al parecer, DeepSeekMath-V2 logró resolver cinco de seis problemas, con una puntuación del 83,3 % en la OMI de 2025. No obstante, no fue capaz de resolver los problemas más difíciles planteados en 2025 ni tampoco en las pruebas OMI anteriores.
Mientras que DeepSeekMath-V2 se basa en la autoverificación mediante lenguaje natural para que la intervención humana deba ser mínima, permitiendo que el sistema sea más rentable y escalable, Gemini Deep Think verifica el razonamiento matemático mediante un lenguaje simbólico externo llamado Lean, y su proceso de verificación requiere amplia participación de expertos. Aunque el procedimiento no genera prácticamente alucinaciones, es muy costoso y consume muchos recursos.
Algunos expertos creen que DeepSeekMath-V2 tiene muchas probabilidades de ser el primer ganador del Premio de la Olimpiada Matemática de IA de 5 millones de dólares, que requiere que los sistemas tengan peso abierto. Que un modelo tenga peso abierto significa que los investigadores pueden descargarlo gratuitamente y entrenarlo según sus necesidades.