{"id":17256,"date":"2026-09-04T09:29:21","date_gmt":"2026-09-04T12:29:21","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=17256"},"modified":"2026-09-04T09:29:21","modified_gmt":"2026-09-04T12:29:21","slug":"openai-y-anthropic-siguen-teniendo-algunas-de-las-ia-mas-inteligentes-el-problema-es-que-los-nuevos-modelos-baratos-de-google-y-meta-ya-se-acercan-demasiado-y-cuestan-hasta-13-veces-menos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=17256","title":{"rendered":"OpenAI y Anthropic siguen teniendo algunas de las IA m\u00e1s inteligentes. El problema es que los nuevos modelos baratos de Google y Meta ya se acercan demasiado y cuestan hasta 13 veces menos"},"content":{"rendered":"
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Durante a\u00f1os, la carrera de la inteligencia artificial pod\u00eda resumirse en una pregunta: qu\u00e9 empresa ten\u00eda el modelo m\u00e1s inteligente. Esa competici\u00f3n contin\u00faa, pero Google y Meta acaban de introducir una variable bastante m\u00e1s inc\u00f3moda para OpenAI y Anthropic. Ya no basta con ganar los benchmarks. Tambi\u00e9n importa cu\u00e1nto cuesta conseguir cada punto de rendimiento.<\/p>\n

Gemini 3.8 Flash y Muse Spark 1.3 no son los modelos m\u00e1s capaces disponibles. El problema para sus rivales es que empiezan a ser lo suficientemente buenos como para que pagar varias veces m\u00e1s por una ventaja relativamente peque\u00f1a resulte dif\u00edcil de justificar.<\/p>\n

Google ha convertido su modelo barato en una IA sorprendentemente cercana a los gigantes. Y adem\u00e1s es much\u00edsimo m\u00e1s r\u00e1pida<\/h2>\n
\"OpenAI
Google asegura que Gemini 3.8 Flash puede acercarse e incluso superar a modelos frontera m\u00e1s caros en determinadas pruebas. \u00a9 Google.<\/figcaption><\/figure>\n

Google presenta Gemini 3.8 Flash como su modelo generalista m\u00e1s inteligente hasta la fecha. Est\u00e1 orientado especialmente a programaci\u00f3n, razonamiento multipaso y tareas ag\u00e9nticas en las que la IA debe utilizar herramientas, comprobar resultados y corregir sus propios errores. Su precio promocional es de 0,75 d\u00f3lares por cada mill\u00f3n de tokens de entrada y 3,75 d\u00f3lares por los de salida. Estas tarifas estar\u00e1n disponibles hasta el 31 de diciembre de 2026, antes de duplicarse en 2027.<\/p>\n

Lo llamativo aparece cuando se compara ese coste con su rendimiento. Artificial Analysis le concede 59 puntos en su Intelligence Index utilizando el nivel de razonamiento alto. Es una puntuaci\u00f3n equivalente a la obtenida por algunas configuraciones de GPT-5.6 Sol y Grok 4.6. Tambi\u00e9n es extraordinariamente r\u00e1pido: genera alrededor de 327 tokens por segundo, m\u00e1s de cuatro veces la mediana de los modelos de razonamiento analizados por la plataforma. Cada tarea de su \u00edndice cuesta aproximadamente 0,58 d\u00f3lares.<\/p>\n

Existe un matiz importante. Gemini 3.8 Flash utiliza un 30% m\u00e1s de tokens de salida que Gemini 3.7 Flash y puede realizar m\u00e1s llamadas a herramientas. Google conserva el precio por token, pero el modelo \u201ctrabaja\u201d m\u00e1s para mejorar sus respuestas. Por eso, el coste real por tarea ha aumentado aproximadamente un 40% frente a su predecesor.<\/p>\n

Meta tard\u00f3 apenas unas horas en arruinarle la fiesta a Google con un modelo todav\u00eda m\u00e1s inteligente y ligeramente m\u00e1s barato<\/h2>\n
\"OpenAI
\u00a9 Shutterstock \/ imaginima.<\/figcaption><\/figure>\n

El mismo d\u00eda, Meta present\u00f3 Muse Spark 1.3, un modelo pensado para programaci\u00f3n y trabajos prolongados en los que una IA debe gestionar herramientas, archivos y varias instrucciones dentro de un mismo contexto.<\/p>\n

Su versi\u00f3n xhigh alcanza 61 puntos en el Intelligence Index, dos m\u00e1s que Gemini 3.8 Flash y una cifra equivalente a GPT-5.6 Sol en modo max, Grok 4.6 high y Claude Opus 5 high. La variante max, todav\u00eda en acceso limitado, llega a los 62 puntos.<\/p>\n

Muse Spark 1.3 xhigh cuesta 1,25 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de entrada y 4,25 d\u00f3lares por los de salida. Artificial Analysis calcula un coste de 0,55 d\u00f3lares por tarea, tres centavos menos que el modelo de Google. Meta tambi\u00e9n afirma que utiliza alrededor de un 20% menos de llamadas a herramientas y un 25% menos de tokens que Muse Spark 1.2.<\/p>\n

Eso no significa que Muse Spark sea superior en todo. Gemini duplica pr\u00e1cticamente su velocidad de generaci\u00f3n y los benchmarks no representan todos los usos posibles. S\u00ed muestran, sin embargo, que la distancia entre los modelos econ\u00f3micos y los productos frontera se est\u00e1 reduciendo a gran velocidad.<\/p>\n

El verdadero rival de la IA m\u00e1s inteligente no es otro modelo frontera. Es uno \u201csuficientemente bueno\u201d que cuesta diez veces menos<\/h2>\n

La diferencia resulta especialmente importante para los agentes aut\u00f3nomos. Una consulta convencional consume pocos recursos, pero un agente capaz de programar una aplicaci\u00f3n, investigar durante varios minutos o revisar cientos de archivos puede generar decenas de llamadas y utilizar enormes cantidades de tokens. En ese escenario, una diferencia aparentemente peque\u00f1a de precio acaba multiplic\u00e1ndose.<\/p>\n

GPT-5.6 Sol cuesta 4 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de entrada y 20 d\u00f3lares por los de salida. Claude Fable 5.1 eleva esas cantidades hasta 10 y 50 d\u00f3lares, respectivamente. Gemini 3.8 Flash puede costar hasta 13 veces menos por token y, en algunas evaluaciones, no queda demasiado lejos.<\/p>\n

Ese es el verdadero problema para OpenAI y Anthropic. Google y Meta no necesitan demostrar que poseen la IA m\u00e1s inteligente del planeta. Les basta con ofrecer modelos capaces de resolver casi las mismas tareas, mucho m\u00e1s r\u00e1pido y por una fracci\u00f3n del precio. En una industria cada vez m\u00e1s dominada por agentes que consumen millones de tokens, la inteligencia por d\u00f3lar puede terminar importando bastante m\u00e1s que ganar un benchmark por uno o dos puntos.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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