Conoce el LLM (modelo de gran lenguaje) Grok 3, sus modos especializados y sus puntos de referencia. Descubre cómo compite con los principales modelos y aprende 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 en 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, director general de xAI, y su equipo explicaron la motivación de Grok. Destacaron que la misión de Grok 3 y de xAI es descubrir las verdades del universo mediante una curiosidad implacable, aunque a veces eso signifique que la verdad esté reñida con lo 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 utiliza un tipo criado en Marte, y la palabra Grok significa comprender algo de forma completa y profunda".
En este artículo, exploraremos las características de Grok 3, sus pruebas de rendimiento y sus diversos modos de IA. ¡Vamos a empezar!
Antes de examinar Grok 3 en detalle, repasemos la evolución de Grok. He aquí un rápido vistazo a los hitos clave 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 está 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 eficacia, Grok 3 utiliza una técnica llamada 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 hace posible que el modelo proporcione respuestas rápidas y precisas a la vez 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, probablemente te hayas encontrado con chatbots que tardan demasiado en responder. Grok 3 Mini, una versión simplificada de Grok 3, está diseñada para resolver ese 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 Piensa lo descompone en pasos lógicos. Su exclusivo modo Pensar incluso permite a los usuarios inspeccionar la cadena de pensamiento que hay detrás de su respuesta final. Este modo es útil para tareas como pruebas matemáticas, retos de codificación y problemas basados en la lógica.
Aparte del modo Pensar, Grok 3 viene con un par de modos diseñados para diferentes tareas. A continuación, vamos a recorrer estos modos de Grok 3 y a explorar las funciones adicionales que ofrecen.
El modo Gran Cerebro de Grok 3 puede utilizarse para tareas que exigen un análisis profundo y la resolución estructurada de problemas. 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 un tiempo adicional en generar respuestas, pero proporciona ideas bien estructuradas que son 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 sea una prioridad.
El modo DeepSearch de Grok 3 ayuda al modelo a mantenerse actualizado recuperando datos en directo 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 sigan siendo precisas aunque los hechos y los acontecimientos evolucionen rápidamente.
Tanto si estás siguiendo noticias de última hora, siguiendo las tendencias del mercado o verificando nuevos descubrimientos científicos, DeepSearch es una forma rápida y fiable de acceder a la información más actualizada.
Al salvar la distancia entre los datos de entrenamiento estáticos y el flujo siempre cambiante de los acontecimientos del mundo real, DeepSearch mejora la precisión y relevancia de las respuestas de Grok 3.
Cuando se trata de pruebas comparativas, Grok 3 ofrece unos resultados impresionantes en toda una serie de tareas. En cuanto al razonamiento, obtuvo un 93,3% en el Examen Invitacional Americano de Matemáticas (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 postgrado (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, empezando en desventaja. Las primeras versiones tuvieron problemas de razonamiento, especialmente en comparación con el 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 preocupaciones sobre la moderación de contenidos y la exactitud de la información. Por ejemplo, su nuevo modo de interacción por voz -disponible para los 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 la xAI de proporcionar 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 relieve el reto continuo de desarrollar una IA responsable.
A pesar de estas preocupaciones, Grok 3 se está utilizando ampliamente. Si estás interesado en probarlo, aquí tienes 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, ya que extrae 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 que Grok es más avanzado.
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