El próximo gran modelo de OpenAI desbloquea 10 problemas matemáticos sin resolver

Buenos días, amantes de la IA. Somos Jesús y Emilio. Estamos a lunes, 3 de agosto, y os presentamos la entrega #144.

Hoy tenemos una entrega con tres noticias clave:

• DeepSeek lanza V4-Flash, el modelo de IA actual más barato de ejecutar, con un coste por tarea muy inferior al de sus principales competidores y capacidades pensadas para agentes y procesos complejos.

• OpenAI revela que una versión interna de su próximo gran modelo ha logrado resolver o avanzar en 10 problemas abiertos de matemáticas y computación teórica, con demostraciones verificadas mediante herramientas formales.

• Alibaba presenta Qwen3.8-Max, su modelo más capaz hasta la fecha, una IA multimodal de 2,4 billones de parámetros preparada para analizar texto, imágenes, vídeo, grandes documentos y proyectos de programación.

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🗞️ El próximo gran modelo de OpenAI avanza en 10 problemas matemáticos sin resolver

Una versión interna de Astra, el próximo gran modelo de OpenAI, habría resuelto o conseguido progresos importantes en diez problemas de matemáticas y computación teórica.

Los detalles:

• Diez resultados en campos muy distintos: Los avances abarcan geometría de altas dimensiones, teoría de códigos, teoría de grupos, complejidad cuántica, criptografía poscuántica y combinatoria, entre otras áreas. OpenAI recalca que algunos problemas se resolvieron, mientras que en otros se consiguió un progreso sustancial.

• El protagonista es Astra: Los resultados fueron obtenidos por una versión interna y todavía no publicada de Astra, que OpenAI describe como su próximo gran modelo. Esto sugiere que sus futuras IA estarán especialmente orientadas al razonamiento científico avanzado.

• Un coste sorprendentemente reducido: Según la compañía, la cantidad total de tokens utilizada para encontrar las soluciones habría costado alrededor de 2.000 dólares con las tarifas actuales de su API.

• Las demostraciones fueron verificadas formalmente: Después de generar los argumentos matemáticos, el modelo los convirtió en certificados de Lean, una herramienta que permite comprobar mediante software si cada paso lógico de una demostración es correcto. Los humanos ayudaron posteriormente a preparar los manuscritos.

• OpenAI pide revisión a los matemáticos: La empresa asume la responsabilidad sobre la corrección de los trabajos, pero invita a la comunidad científica a analizarlos, contextualizarlos y continuar desarrollando sus ideas.

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🗞️ Alibaba presentó Qwen3.8-Max, su modelo más capaz hasta la fecha

Alibaba ha presentado un modelo multimodal de 2,4 billones de parámetros que promete competir con las IA más avanzadas en programación, análisis de documentos y comprensión visual.

Los detalles:

• Una IA de enorme escala: Qwen3.8-Max cuenta con 2,4 billones de parámetros, frente a los 2,8 billones de Kimi K3, desarrollado por la empresa china Moonshot AI. Tener más parámetros no garantiza mejores resultados, pero refleja la escala del entrenamiento y la capacidad potencial del sistema.

• Más eficiente de lo que parece: Utiliza una arquitectura de “mezcla de expertos” que solo activa 95.000 millones de parámetros en cada consulta, una fórmula que busca reducir el coste y el tiempo de respuesta sin utilizar el modelo completo constantemente.

• Puede analizar casi cualquier contenido: El modelo admite texto, imágenes y vídeo, y dispone de una ventana de contexto de hasta un millón de tokens, suficiente para trabajar de una vez con extensos documentos legales, grandes bases de código o cientos de páginas.

• Buenos resultados frente a sus rivales: Qwen3.8-Max se convirtió en el modelo chino de texto mejor situado en Arena.AI y alcanzó el segundo puesto mundial en análisis visual, aunque continúa por detrás de varios modelos de Anthropic.

• Pensado para trabajos complejos: Alibaba asegura que el modelo completó un proyecto de ingeniería de software en 16 días. La versión preliminar ya puede utilizarse para programación, análisis de datos y tareas de oficina, mientras que su despliegue más amplio en Model Studio está previsto próximamente.

Probar Qwen3.8-Max

🗞️ DeepSeek lanza V4-Flash, el modelo de IA actual más barato de ejecutar

DeepSeek ha abierto al público una versión mejorada de V4-Flash que combina capacidades avanzadas para agentes de IA con un coste por tarea muy inferior al de los principales modelos del mercado.

Los detalles:

• Una diferencia de precio enorme: Artificial Analysis calcula que ejecutar una prueba completa con DeepSeek V4-Flash cuesta, de media, unos 0,03 dólares, frente a 0,86 dólares con Kimi K3, 1,86 dólares con GPT-5.6 Sol y 3,15 dólares con Claude Fable 5.

• Más de 100 veces más económico: Según estas mediciones independientes, V4-Flash es aproximadamente 105 veces más barato de ejecutar que Claude Fable 5, lo que lo convierte, con diferencia, en el modelo conocido más económico de la comparativa.

• Precios mínimos por uso: Su API cuesta 0,14 dólares por cada millón de tokens de entrada y 0,28 dólares por millón de tokens generados. Cuando reutiliza información almacenada en caché, el precio de entrada baja hasta 0,0028 dólares por millón de tokens.

• Rendimiento competitivo, aunque no líder: V4-Flash obtuvo 50 puntos sobre 100 en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, el mismo resultado que Gemini 3.6 Flash. Sin embargo, modelos como Kimi K3, GPT-5.6 y las propuestas más potentes de Anthropic consiguieron puntuaciones superiores.

• Preparado para agentes y tareas extensas: DeepSeek afirma haber mejorado especialmente su capacidad para utilizar herramientas y completar tareas de varios pasos. El modelo cuenta con 284.000 millones de parámetros, de los que activa 13.000 millones, y admite contextos de hasta un millón de tokens.

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Nos leemos en la próxima entrega,

Jesús y Emilio