Alibaba rompe el tablero: un agente de investigación profunda de treinta mil millones de parámetros que afirma vencer a OpenAI y a los gigantes de EE. UU. en eficiencia
Alibaba presentó su propio agente de investigación profunda, capaz de realizar búsquedas web complejas en múltiples pasos con una eficiencia que, según la empresa, supera a herramientas propietarias estadounidenses. El agente opera con treinta mil millones de parámetros, mucho menos que los modelos que alimentan a los rivales. Este desarrollo podría reconfigurar la carrera de la IA y encender la competencia global.
In This Article:
Uso real: de la planificación de viajes a la jurisprudencia verificada
En Amap, el agente de investigación profunda ayuda a planificar viajes de varios días gracias a su capacidad de recuperación web. Tongyi FaRui, la plataforma de Alibaba, se actualizó con las funciones de investigación del agente, mejorando la capacidad de recuperar jurisprudencia con citas verificadas. Este ejemplo muestra cómo una IA puede convertir búsquedas complejas en herramientas prácticas para la vida cotidiana y el entorno legal.
Una cifra que sorprende: treinta mil millones de parámetros
Alibaba afirma que su agente mostró una «increíble eficiencia» frente a herramientas propietarias estadounidenses. El secreto, dicen, está en el tamaño del modelo: treinta mil millones de parámetros, mucho menor que los modelos que impulsan los agentes de Deep Research. Esta afirmación invita a preguntas sobre cuánto del rendimiento depende de la escala.
Contexto tecnológico y geopolítico
OpenAI lanzó su Deep Research en febrero y lo integró en ChatGPT. Otras grandes empresas de EE. UU., como Google DeepMind, ya presentaron herramientas similares. El anuncio de Alibaba sitúa la competencia en un terreno de eficiencia y costos, desafiando la idea de que el rendimiento depende solo de la escala del modelo.
Implicaciones para usuarios y el futuro
Si un modelo de menor tamaño puede competir en eficiencia, podría democratizar el acceso a la IA y transformar la forma en que se utilizan herramientas de investigación. Los usuarios de Amap ya ven beneficios prácticos; la verificación de citas en jurisprudencia y el apoyo para la planificación de viajes podrían volverse más confiables. El mercado, la seguridad y la confiabilidad de estas herramientas seguirán siendo temas críticos a medida que la IA se generalice.
