10 de marzo de 2025
Conozca el LLM (large language model) Grok 3, sus modos especializados y sus puntos de referencia. Descubra cómo compite con los principales modelos y aprenda a utilizarlo.
Lanzado el 17 de febrero de 2025, Grok 3 es un LLM (large language model) desarrollado por xAI, empresa fundada por Elon Musk. Anteriormente, hemos echado un vistazo al lanzamiento de Grok 2.0 y su integración con FLUX.1. Partiendo de esa base, Grok 3 ofrece un razonamiento mejorado, tiempos de respuesta más rápidos y acceso a la información en tiempo real. Al igual que sus versiones anteriores, Grok 3 está integrado con X (antes Twitter).
Durante el lanzamiento de Grok 3, Elon Musk, consejero delegado de xAI, y su equipo explicaron la motivación de Grok. Hicieron hincapié en 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 del nombre del modelo: "Grok es una palabra de una novela de Heinlein, Stranger in a Strange Land. La usa un tipo que se ha criado en Marte, y la palabra Grok es entender algo de forma completa y profunda".
En este artículo, exploraremos las características de Grok 3, sus pruebas de rendimiento y sus distintos modos de IA. Vamos a empezar.
Antes de analizar Grok 3 en detalle, repasemos la evolución de Grok. He aquí un rápido vistazo a los principales hitos que condujeron a Grok 3:
A medida que mejoraba cada versión, el desarrollo de Grok requería una infraestructura más potente para soportar sus funciones avanzadas y el aprendizaje en tiempo real. Las iteraciones anteriores tenían limitaciones de 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, un superordenador diseñado por xAI. Colossus se construyó en sólo 122 días. xAI instaló 100.000 GPU (unidades de procesamiento gráfico) NVIDIA H100, creando uno de los mayores centros de datos de IA. Después, 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 denominada computación en tiempo de prueba a escala (TTCS). Ajusta la potencia de cálculo en función de la complejidad de la pregunta: las preguntas sencillas utilizan menos potencia, mientras que las más complejas reciben recursos adicionales. Esto permite que el modelo proporcione respuestas rápidas y precisas al tiempo que utiliza los recursos de forma eficiente.
Una de las principales características de Grok 3 es que está disponible en versiones especializadas que pueden utilizarse para diferentes tareas. Exploremos cómo cada versión mejora el rendimiento y 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 simplificada de Grok 3, está diseñada para resolver este problema ofreciendo respuestas rápidas con una menor demanda computacional.
Sigue conservando las capacidades básicas 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 utilizar Grok 3 Mini.
Mientras que Grok 3 Mini está diseñado para la velocidad, Grok 3 Think está construido para el razonamiento avanzado y el análisis profundo. Entrenado mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala, Grok 3 Think aborda problemas complejos analizando cuidadosamente las consultas, corrigiendo errores mediante retroceso y explorando múltiples enfoques.
Por ejemplo, al resolver un problema matemático de varios pasos, Grok 3 Think lo descompone en pasos lógicos. Su exclusivo modo Pensar permite incluso a los usuarios inspeccionar la cadena de pensamiento que hay detrás de la respuesta final. Este modo es útil para tareas como pruebas matemáticas, retos de codificación y problemas basados en la lógica.
Además del modo Pensar, Grok 3 incluye un par de modos diseñados para diferentes tareas. A continuación, vamos a recorrer estos modos de Grok 3 y explorar las características adicionales que ofrecen.
El modo Big Brain de Grok 3 puede utilizarse para tareas que exigen un análisis profundo y una resolución de problemas estructurada. Va más allá del procesamiento estándar utilizando potencia de cálculo adicional para abordar retos complejos con mayor precisión.
En concreto, este modo prioriza el razonamiento detallado sobre la velocidad. Se tarda más tiempo en generar respuestas, pero proporciona ideas bien estructuradas que resultan útiles 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 recuperando datos en tiempo real y verificando las fuentes antes de responder. A diferencia de muchos modelos de IA que se basan únicamente en conocimientos almacenados, que pueden quedar obsoletos rápidamente, DeepSearch extrae la información más reciente de la web. Esto garantiza que las respuestas sean precisas incluso cuando los hechos y los acontecimientos evolucionan rápidamente.
Ya sea para seguir las últimas noticias, seguir las tendencias del mercado o verificar nuevos descubrimientos científicos, DeepSearch es una forma rápida y fiable de acceder a la información más actualizada.
Al tender un puente entre los datos estáticos de entrenamiento y el flujo siempre cambiante de los acontecimientos del mundo real, DeepSearch mejora la precisión y pertinencia de las respuestas de Grok 3.
En lo que respecta a la evaluación comparativa, Grok 3 ofrece unos resultados impresionantes en toda una serie de tareas. En lo que respecta al razonamiento, obtuvo un 93,3% en el examen American Invitational Mathematics Examination (AIME) de 2025, lo que demuestra su gran capacidad para abordar problemas matemáticos complejos. También obtuvo un 84,6% en las tareas de razonamiento experto a nivel de posgrado (GPQA) y un 79,4% en los retos de codificación medidos por LiveCodeBench, lo que demuestra su habilidad para manejar la resolución de problemas en varios pasos y la generación de código.
Incluso su versión simplificada, Grok 3 Mini, tuvo un rendimiento notable, con una puntuación del 95,8% en AIME 2024 y del 80,4% en LiveCodeBench, lo que demuestra que equilibra la eficiencia con un alto rendimiento.
Te estarás preguntando, ¿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, partiendo con desventaja. Las primeras versiones tuvieron problemas de razonamiento, especialmente en comparación con GPT-4.
Sin embargo, xAI se puso al día con Grok 1.5 y Grok 2. Ahora, con Grok 3, han introducido mejoras significativas. De hecho, cuando se compara con sus competidores, Grok 3 demuestra sistemáticamente capacidades avanzadas de razonamiento y resolución de problemas que lo distinguen en tareas que requieren análisis en profundidad y pensamiento complejo.
A medida que Grok evoluciona, han surgido algunas dudas sobre la moderación de los contenidos y la exactitud de la información. Por ejemplo, su nuevo modo de interacción por voz -disponible para suscriptores premium- ofrece una gama de personalidades, incluida una configuración "desquiciada" que utiliza un lenguaje fuerte y un tono cándido.
Aunque este modo refleja el objetivo de xAI de ofrecer una experiencia conversacional sin restricciones, también suscita importantes debates sobre la implantación de directrices y la mitigación de la difusión de información errónea.
Del mismo modo, como Grok 3 puede utilizar datos en directo 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 difícil. Estas discusiones ponen de manifiesto el reto que supone desarrollar una IA responsable.
A pesar de estas preocupaciones, Grok 3 está siendo ampliamente utilizado. Si te interesa probarlo, a continuación te explicamos cómo 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 directo para obtener respuestas más precisas.
Aunque la moderación de contenidos sigue siendo un tema de debate a su alrededor, su capacidad para mejorar y adaptarse lo ha convertido en un fuerte competidor en el espacio de los chatbot de IA. Con cada actualización, vemos cómo Grok se vuelve más avanzado.
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