10 de marzo de 2025
Obtenga información sobre el LLM (modelo de lenguaje grande) Grok 3, sus modos especializados y sus puntos de referencia. Descubra cómo compite con los modelos líderes y aprenda a usarlo.
Lanzado el 17 de febrero de 2025, Grok 3 es un LLM (modelo de lenguaje grande) desarrollado por xAI, una empresa fundada por Elon Musk. Anteriormente, echamos un vistazo al lanzamiento de Grok 2.0 y su integración con FLUX.1. Basándose en esa base, Grok 3 ofrece un razonamiento mejorado, tiempos de respuesta más rápidos y acceso a información en tiempo real. Al igual que sus versiones anteriores, Grok 3 está integrado con X (anteriormente Twitter).
Durante el lanzamiento de Grok 3, Elon Musk, CEO de xAI, y su equipo explicaron la motivación detrás de Grok. Enfatizaron que la misión de Grok 3 y xAI es descubrir las verdades del universo a través de una curiosidad implacable, incluso si eso a veces significa que la verdad está en desacuerdo con lo que es políticamente correcto.
Elon también explicó el significado detrás del nombre del modelo, diciendo: "Grok es una palabra de una novela de Heinlein, Forastero en tierra extraña. La usa un tipo que se crió en Marte, y la palabra Grok significa comprender algo completa y profundamente".
En este artículo, exploraremos las características de Grok 3, sus benchmarks de rendimiento y sus diversos modos de IA. ¡Empecemos!
Antes de analizar Grok 3 en detalle, repasemos la evolución de Grok. Aquí hay un vistazo rápido de los hitos clave que llevaron a Grok 3:
A medida que cada versión mejoraba, el desarrollo de Grok requería una infraestructura más potente para admitir sus características avanzadas y el aprendizaje en tiempo real. Las iteraciones anteriores tenían limitaciones en velocidad y adaptabilidad, por lo que xAI aprovechó un sistema más capaz para satisfacer las crecientes demandas del modelo de IA.
En el centro de esta actualización se encuentra Colossus, una supercomputadora diseñada por xAI. Colossus se construyó en solo 122 días. xAI instaló 100.000 GPU (unidades de procesamiento gráfico) NVIDIA H100, creando uno de los centros de datos de IA más grandes. Luego, en 92 días, se duplicó el número de GPU. Esto permitió a Grok 3 procesar más datos, aprender más rápido y mejorar a medida que las personas interactuaban con él.
Además, para mantener la velocidad y la eficiencia, Grok 3 utiliza una técnica llamada computación a escala en tiempo de prueba (TTCS). Ajusta la potencia de cálculo en función de la complejidad de la pregunta: las preguntas simples usan menos potencia, mientras que las más complejas reciben recursos adicionales. Esto permite que el modelo proporcione respuestas rápidas y precisas mientras utiliza los recursos de manera eficiente.
Una de las características clave de Grok 3 es que está disponible en versiones especializadas que se pueden utilizar para diferentes tareas. Exploremos cómo cada versión mejora el rendimiento y mejora la experiencia del usuario.
A medida que la IA generativa se convierte en parte de la vida cotidiana, es probable que te hayas encontrado con chatbots que tardan demasiado en responder. Grok 3 Mini, una versión optimizada de Grok 3, está diseñado para abordar ese problema al ofrecer respuestas rápidas con menores demandas computacionales.
Aún conserva las capacidades centrales de Grok 3, lo que lo hace útil para aplicaciones que requieren un rendimiento fluido y rentable en conversaciones en tiempo real. Por ejemplo, los chatbots de atención al cliente y los asistentes virtuales interactivos pueden usar Grok 3 Mini.
Mientras que Grok 3 Mini está diseñado para la velocidad, Grok 3 Think está creado para el razonamiento avanzado y el análisis profundo. Entrenado a través del aprendizaje por refuerzo a gran escala, Grok 3 Think aborda problemas complejos analizando cuidadosamente las consultas, corrigiendo errores mediante el retroceso y explorando múltiples enfoques.
Por ejemplo, al resolver un problema matemático de varios pasos, Grok 3 Think lo divide en pasos lógicos. Su modo Think único incluso permite a los usuarios inspeccionar la cadena de pensamiento detrás de su respuesta final. Este modo es útil para tareas como pruebas matemáticas, desafíos de codificación y problemas basados en la lógica.
Aparte del modo Think, Grok 3 viene con un par de modos diseñados para diferentes tareas. A continuación, repasemos estos modos de Grok 3 y exploremos las características adicionales que ofrecen.
El modo Big Brain de Grok 3 se puede utilizar para tareas que exigen un análisis profundo y una resolución de problemas estructurada. Va más allá del procesamiento estándar al utilizar potencia de cálculo adicional para abordar desafíos complejos con mayor precisión.
En particular, este modo prioriza el razonamiento detallado sobre la velocidad. Se toma tiempo adicional para generar respuestas, pero proporciona información bien estructurada que es útil para la investigación, la codificación y las tareas de IA de varios pasos. Los investigadores y desarrolladores pueden utilizar este modo para tareas en las que la precisión es una prioridad.
El modo DeepSearch de Grok 3 ayuda al modelo a mantenerse actualizado mediante la recuperación de datos en vivo y la verificación de las fuentes antes de responder. A diferencia de muchos modelos de IA que se basan únicamente en el conocimiento almacenado, que puede quedar rápidamente obsoleto, DeepSearch extrae la información más reciente de la web. Esto asegura que las respuestas sigan siendo precisas incluso a medida que los hechos y los eventos evolucionan rápidamente.
Ya sea que esté siguiendo noticias de última hora, rastreando tendencias del mercado o verificando nuevos descubrimientos científicos, DeepSearch es una forma rápida y confiable de acceder a la información más actualizada.
Al cerrar la brecha entre los datos de entrenamiento estáticos y el flujo siempre cambiante de los eventos del mundo real, DeepSearch mejora la precisión y la relevancia de las respuestas de Grok 3.
En lo que respecta al benchmarking, Grok 3 ofrece resultados impresionantes en una variedad de tareas. Con respecto al razonamiento, obtuvo un 93.3% en el Examen Americano Invitacional de Matemáticas de 2025 (AIME), lo que demuestra su gran capacidad para abordar problemas matemáticos complejos. También logró un 84.6% en tareas de razonamiento experto a nivel de posgrado (GPQA) y un 79.4% en desafíos de codificación medidos por LiveCodeBench, lo que demuestra su habilidad para manejar la resolución de problemas de varios pasos y la generación de código.
Incluso su versión optimizada, Grok 3 Mini, tuvo un rendimiento notable, obteniendo un 95.8% en AIME 2024 y un 80.4% en LiveCodeBench, lo que demuestra que equilibra la eficiencia con un alto rendimiento.
Quizás se pregunte, ¿cómo se compara Grok 3 con su mayor competidor, ChatGPT? ChatGPT de OpenAI ha sido un nombre destacado en el espacio de la IA durante años, mejorando constantemente con cada nueva versión.
Mientras tanto, Grok entró en el mercado más tarde, en 2023, comenzando en desventaja. Las primeras versiones tenían problemas con el razonamiento, especialmente en comparación con GPT-4.
Sin embargo, xAI alcanzó a Grok 1.5 y Grok 2. Ahora, con Grok 3, han realizado mejoras significativas. De hecho, cuando se compara con sus competidores, Grok 3 demuestra consistentemente un razonamiento avanzado y capacidades de resolución de problemas que lo distinguen en tareas que requieren un análisis profundo y un pensamiento complejo.
A medida que Grok evoluciona, han surgido algunas preocupaciones con respecto a la moderación del contenido y la precisión de la información. Por ejemplo, su nuevo modo de interacción por voz, disponible para suscriptores premium, ofrece una variedad de personalidades, incluida una configuración "desquiciada" que utiliza un lenguaje fuerte y un tono sincero.
Si bien este modo refleja el objetivo de xAI de proporcionar una experiencia conversacional más irrestricta, también suscita importantes debates sobre la implementación de pautas y la mitigación de la propagación de información errónea.
Del mismo modo, dado que Grok 3 puede utilizar datos en vivo de X, puede generar información no verificada o sesgada. A diferencia de los modelos que se basan en datos estáticos, las actualizaciones continuas hacen que la moderación sea más desafiante. Estas discusiones resaltan el desafío continuo de desarrollar una IA responsable.
A pesar de estas preocupaciones, Grok 3 se está utilizando ampliamente. Si está interesado en probarlo, aquí le mostramos cómo puede acceder a sus funciones:
Grok 3 es un LLM con funciones de aprendizaje en tiempo real y modos especializados. Destaca en áreas como la investigación, la codificación y la resolución de problemas al extraer datos en vivo para obtener respuestas más precisas.
Si bien la moderación de contenido sigue siendo un tema de debate en torno a él, su capacidad para mejorar y adaptarse lo ha convertido en un competidor fuerte en el espacio de los chatbots de IA. Con cada actualización, vemos que Grok se vuelve más avanzado.
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