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Modelos6/día por emailPrimaria
La escala no es el único motor del progreso de la IA. Epoch AI mide cuánta computación de entrenamiento hace falta para alcanzar un nivel fijo de rendimiento en modelos de lenguaje, y observa que ese requisito cae rápido: La eficiencia de cómputo en el preentrenamiento se duplica cada 7,6 meses
Verificado 2026-08-15
Síguelo con IniciadoPor qué importa
Mejores métodos, no solo máquinas más grandes, están haciendo que la IA sea más barata de entrenar con el tiempo.
El filtro · 78 empresasCada capa de la cadena de la IA, con precios diariosCómo se verificóCada cifra enlaza con el informe del que salió
Más sobre Modelos
- Los modelos de IA ya pueden ganar el oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas, pero el AI Index 2026 de Stanford halló que aún fallan en una tarea que la mayoría de los niños dominan pronto. En los 180 diseños de reloj y 720 preguntas de ClockBench, el mejor modelo, GPT-5.4 High, leyó correctamente relojes analógicos solo el 50,6 % de las veces, frente al 90,1 % de los humanos
- Tras casi cerrarse brevemente en 2024, la brecha de rendimiento entre los mejores modelos de IA de pesos cerrados y abiertos volvió a ampliarse en el ranking Arena. A marzo de 2026, el AI Index 2026 de Stanford encuentra que el mejor modelo cerrado lidera al mejor modelo abierto por un 3,3 %, frente a una ventaja del 0,5 % en agosto de 2024
- El Índice de IA 2026 de Stanford hace seguimiento del desempeño de los modelos de IA en GPQA Diamond, un conjunto de preguntas de química y física de nivel doctoral diseñadas para resistir las búsquedas en Google. La precisión media de los modelos en esta prueba alcanzó el 93 % en 2025, frente a una referencia de validadores humanos expertos de 81,2 % -- los modelos de IA ya superan a los expertos con doctorado por 12 puntos en GPQA Diamond
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